R语言生存分析：Cox比例风险模型的诊断

最新推荐文章于 2025-11-27 11:17:56 发布

TechInk

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本文介绍如何使用R语言进行Cox比例风险模型的生存分析诊断，包括模型拟合、摘要信息查看、风险比例图绘制及比例风险检验和残差图等诊断工具的使用。

R语言生存分析：Cox比例风险模型的诊断

生存分析是一种用于分析时间至事件发生的数据的统计方法，它广泛应用于医学、生物学和社会科学等领域。Cox比例风险模型是生存分析中常用的一种模型，它基于半参数的方法，可用于估计不同因素对事件发生的风险比。本文将介绍如何使用R语言进行Cox比例风险模型的诊断，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备用于分析的数据。假设我们有一个包含生存时间、事件发生状态和一些预测因素的数据集。以下是一个示例数据集的结构：

# 导入必要的包
library(survival)

# 创建示例数据集
data <- data.frame(
  time = c(10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55),
  status = c(1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1),
  age = c(50, 60, 45, 55, 65, 70, 75, 80, 85, 90),
  sex = c("M", "F", "F", "M", "M", "F", "M", "F", "M", "F")
)

在上述示例中，time表示生存时间，status表示事件发生状态（1表示事件发生，0表示事件未发生），age和sex是预测因素。

接下来，我们可以使用coxph()函数来拟合Cox比例风险模型，并进行模型诊断。以下是一个完整的代码示例：

# 拟合Cox比例风险模型
model <- coxph(Surv(time, sta

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