R语言（二）——简单线性模型中的指数变换

原创 已于 2025-01-21 17:17:13 修改 · 4.8k 阅读 · 7 ·
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#R #指数变换 #回归

于 2020-01-16 15:52:59 首次发布
本文通过处理口咽癌数据，应用简单线性回归、指数变换和Cox回归模型，探讨不同治疗方法对生存率的影响。分析显示，Cox比例危险模型在描述生存函数方面更为有效。

目录

一、数据

1.数据信息

2.数据处理

二、简单线性回归

三、指数变换

四、生存分析数据的Cox回归模型

一、数据

1.数据信息

口咽癌数据（pharynx.csv）是针对口咽若干位置癌细胞的临床实验。分成两组，一组仅使用放疗（TX=1），另一组使用放疗和化疗（TX=2）。来自Kalbfleisch and Prentice(1980)，原本可从http://www.umass.edu/statdata/statdata/stat-nonlin.html下载，但现在似乎已经不可以了，我把资源上传了，在评论区大家可以自取。【评论区有小伙伴提供了github的下载地址，不知道和我的数据有没有区别，不过那边下载不用积分，大家可以尝试一下】

资源下载链接：pharynx.csv

2.数据处理

 数据中的CASE和ENTRY.DT属于无用数据，进行删除。

部分观测值有缺失，进行删除（数据中用9表示缺失）

COND中部分数据过少，进行合并

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