Cox回归模型：使用R语言实现

Cox回归模型：使用R语言实现

Cox回归模型是一种广泛应用于生存分析的统计模型，用于评估危险因素对事件发生时间的影响。在本篇文章中，我们将使用R语言来实现Cox回归模型，并展示如何进行模型拟合和解释结果。

首先，我们需要准备工作环境。确保已安装R和所需的依赖包，如survival和survminer。我们可以通过以下命令安装这些包：

install.packages("survival")
install.packages("survminer")

安装完成后，我们可以加载所需的库并准备用于演示的数据集。在本例中，我们将使用lung数据集，其中包含有关患者肺癌存活时间和一些相关因素的信息。让我们加载数据集并查看其结构：

library(survival)
data(lung)
head(lung)

接下来，我们将使用Cox回归模型来评估各个因素对患者生存时间的影响。在本例中，我们将考虑患者的年龄、性别和肿瘤大小作为预测因子。首先，让我们创建一个包含这些因子的数据框：

covariates <- data.frame(
  age = lung$age,
  sex = lung$sex,
  size = lung$ph.ecog
)

然后，我们将创建一个生存对象，其中包含患者的生存时间和事件状态（是否死