使用R语言计算和可视化生存分析模型的校准曲线

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本文介绍了如何使用R语言进行生存分析模型的校准曲线计算和可视化,通过加载相关包,准备数据,拟合生存曲线,计算校准曲线并用图形展示,以评估模型预测与实际观测的一致性。

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使用R语言计算和可视化生存分析模型的校准曲线

生存分析是一种用于分析时间相关事件发生率的统计方法。在生存分析中,校准是评估模型预测结果与观测结果之间的一致性的重要指标。在R语言中,我们可以使用calibrate函数来计算和可视化生存分析模型的校准曲线。本文将介绍如何使用R语言实现这一过程,并提供相应的源代码。

首先,我们需要加载所需的R包。在本例中,我们将使用survival包进行生存分析,以及pecggplot2包进行校准曲线的计算和可视化。

library(survival)
library(pec)
library(ggplot2)

接下来,我们需要准备用于建立生存分析模型的数据。这些数据应该包括观测时间(或生存时间)、事件发生指示器(例如,是否发生死亡)以及其他可能的预测变量。在这里,我们使用一个示例数据集lung,该数据集包含了肺癌患者的生存信息。

# 加载示例数据集
data(lung)

然后,我们可以使用survfit函数来拟合生存曲线。这将为我们提供一个生存对象,其中包含了模型的预测结果。


                
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