R语言生存分析生成模拟数据构建Cox回归分析模型并计算C-index

R语言生存分析生成模拟数据构建Cox回归分析模型并计算C-index

生存分析是一种统计方法，用于分析个体在给定时间段内发生某个事件的概率。Cox回归是生存分析中常用的一种回归分析方法，用于估计个体特征对风险的影响程度。

在本文中，我们将使用R语言来生成仿真数据，并构建Cox回归分析模型，最后计算C-index来评估模型的预测性能。下面将依次介绍每个步骤。

1. 生成仿真数据

首先，我们需要生成一组仿真数据，以模拟实际研究中的生存数据。我们可以使用survival包中的函数来生成这些数据。

library(survival)

set.seed(123)  # 设置随机种子，以确保结果可重现

# 生成自变量
n <- 1000  # 样本量
x1 <- rnorm(n)
x2 <- rbinom(n, 1, 0.5)

# 生成风险率和生存时间
baseline_hazard <- function(t) 0.01 * t  # 基准风险率函数
exp_linear_predictor <- 0.5 * x1 + 0.3 * x2  # 线性预测子
hazard_ratio <- exp(exp_linear_predictor)
time <- rexp(n, rate = baseline_hazard(hazard_ratio))
censoring_time <- pmin(time, 1