使用pec包计算化多时间竞争风险生存资料的C-index(R语言)

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本文介绍了在R语言中如何利用pec包的cindex函数计算多时间竞争风险生存资料的C-index,用于评估模型预测能力。首先安装并加载pec包,然后准备包含观察时间、事件状态和预测值的数据,最后调用cindex函数计算C-index,值越接近1表示预测能力越好。

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使用pec包计算化多时间竞争风险生存资料的C-index(R语言)

在生存分析中,C-index是一种常用的评估模型预测能力的指标。它衡量了模型对于生存时间排序的准确性,即在所有可能的时间点上,观察到的两个事件发生的顺序是否与模型预测的顺序一致。在R语言中,我们可以使用pec包提供的cindex函数来计算化多时间竞争风险生存资料的C-index。

首先,我们需要安装并加载pec包。可以使用以下代码进行安装:

install.packages("pec")

加载包的命令如下:

library(pec)

接下来,我们需要准备生存资料。假设我们有一个数据框df,其中包含了观察时间、事件发生状态以及其他可能的预测变量。为了计算C-index,我们还需要提供模型的预测值。

下面是一个示例数据框的结构:

df <- data.frame(
  time = c(10, 15, 20, 25, 30, 35),
  status = c(1, 1, 0, 1, 0, 1),
  predictor = c(0.5, 0.8, 0.2, 0.6, 0.4, 0.9)
)
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