使用pec包计算化多时间竞争风险生存资料的C-index（R语言）

最新推荐文章于 2024-11-19 10:56:16 发布

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文章标签： r语言开发语言 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。

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)
)

在这个示例中，time列表示观察时间，status列表示事件发生状态（1表示事件发生，0表示事件未发生），predictor列表示模型的预测值。

接下来，我们可以使用cindex函数计算C-index

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