在Cox比例风险模型（考克斯，1972年）基本上是常用的统计在医学研究调查的患者和一个或多个预测变量的存活时间之间的关联回归模型。在本文中，我们将描述Cox回归模型，并提供使用R软件的实例。需要进行多元统计建模在临床研究中，有许多情况下，几个已知量（称为协变量）可能影响患者。统计模型是一个经常使用的工具，可以同时分析多个因素的生存情况。另外，统计模型提供了每个因素的效应大小。Cox比例风险模型的基
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2023-07-04 20:58:49
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之前分别介绍了生存分析中的寿命表法、K-M曲线、logrank检验：R语言生存分析的实现以及Cox回归的构建、可视化以及比例风险检验的内容：R语言生存分析：Cox回归本次主要介绍如果数据不符合PH假设时采取的方法。时间依存协变量的Cox回归和时间依存系数Cox回归关于时依协变量、时依系数的基础知识，大家可以参考这几篇文章：survival包的案例介绍：Using Time Dependent Co
0X01 前言变量之间关系可以分为两类：函数关系：反映了事务之间某种确定性关系相关关系：两个变量之间存在某种依存关系，但二者并不是一一对应的；反映了事务间不完全确定关系；相关系数(r)可以衡量这种相关关系。r的取值范围是[-1,1]，r=1表示完全正相关！r=-1表示完全负相关！r=0表示完全不相关。为什么要对相关系数进行显著性检验？1)实际上完全没有关系的变量，在利用样本数据进行计算时也可能得到
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2023-11-08 19:42:15
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#简单线性回归：
##常用绘图：
fit<-lm(weight~height,data=women)
summary(fit)
plot(women$height,women$weight,xlab="Height (in inches)",ylab="Weight (in pounds)")
abline(fit)
fit2<-lm(mpg~wt+I(wt^2),data
基于Logistic回归的列线图1. 引用R包1 #install.packages("rms")2 library(rms) #引用rms包2. 读取文件1 setwd("C:\Users\000\Desktop\09_Nomogram") #设置工作目录2 rt 3 head(rt) #查看数据集rt▲ 在该数据集中，主要包含了年龄(Age)，性别(Gender)，BMI值，教育水平(Educ
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2023-09-14 13:26:51
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因为R的rmda包做不了COX回归临床决策曲线，很多朋友都是通过ggdca包来绘制COX回归临床决策曲线，最近很多粉丝使用ggdca包来绘制COX回归临床决策曲线出现问题过来问我，我绘制的时候没发现什么问题，所以也回答不了，但是我看了一些别的博主说是因为ggdca和survival包冲突，不能从R下载ggdca包，要从作者主页下载才可以，大家可以试一下。 好了，废话不多说，今天介绍R的dcu
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2023-06-25 10:50:27
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各位芝士好友，今天我们来聊一聊lasso回归算法。与预后有关的文章，传统的做法一般会选择多变量cox回归，高级做法自然就是我们今天的lasso分析。 首先我们先来几篇文献，看一下lasso最近发的两篇文章，如下：
&nbs
我们既往已经在文章《手把手教你使用R语言制作临床决策曲线》介绍了怎么使用rmda包制作了临床决策曲线，但是rmda包只能制作logistic回归模型的临床决策曲线，原来制作COX回归模型的stdca包R上下载不到。有粉丝留言向我推荐了ggDCA包，今天来演示一下怎么使用ggDCA包制作COX回归模型临床决策曲线。 ggDCA包由我们R语言大神，南方医科大学的博导Y叔制作，使用ggDCA包可以制作l
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2023-07-31 10:49:03
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一、生存分析狭义上来说，生存分析用来分析病人的生存和死亡情况。广义上讲的是事件是否发生。在这里就用是否死亡来代替。一般来说，生存的数据一般有两个变量，一个事件是否发生，病人是否死亡，死亡为1，未死亡为0，一个是事件发生经历的时间，这里用生存时间来代表。简而言之，数据有两个变量，一个是生存状态（0或1），一个是生存时间。二、删失删失指的是未观察到时间发生，在这里就是未观察到患者死亡，若患者死亡，则生
生存分析 三大块内容：1，描述性的生存率、中位生存期、生存曲线等，常用Kaplan-meier法2，比较分析两组的生存曲线是否有差别，log-rank检验（单个因素）3，cox比例风险回归类似logistic回归，多个变量对Y的影响，得到一个概率值，只不过加了时间多花点时间聊聊cox的感受 首先理解一个概念风险函数（hazard function）h(t)=f(t)/S(t)
回归分析数据准备数据基本信息建立回归模型建立回归方程预测数值回归方程可视化散点图加拟合回归方程诊断完整代码 回归分析它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。利用回归预测模型计算预测值，并对预测值进行综合分析，确定最后的预测值。【该分析完整代码附于文章末】 数据准备首先加
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2023-09-15 18:43:58
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Cox比例风险模型(cox proportional-hazards model)，简称Cox模型是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为应变量，可同时分析众多因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型Cox模型的基本假设为：在任意一个时间点，两组人群发生时间的风险比例是恒定的；或者说其危险曲线应该是成
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2023-08-27 19:34:52
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上次提到单因素cox回归分析：（生物信息学）R语言与统计学入门（九）—— 单因素cox回归分析_Lijingxian教你学生信的博客-博客_r语言单因素回归分析COX回归模型，又称“比例风险回归模型(proportional hazards model，简称Cox模型)”，是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为因变量，可同时分析众
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2023-10-07 22:33:22
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回归是用已知的数据集来预测另一个数据集，如保险精算师也许想在已知人们吸烟习惯的基础上预测其寿命。回归模型的输出是数字。 1、基准模型 如果我们要在不使用其他任何信息的情况下，尽可能做出接近事实的预测，那么平均输出作为结果是我们可以做的最好预测。在保险精算师的例子中，我们可以完全忽略一个人的健康记录并且预测其寿命等于人类平均寿命。 在讨论如何做出最好的合理预测之前，假如我们有一组虚构的保险统计数据
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2023-08-03 22:07:18
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文章目录回归分析*问题提出*一、 一元线性回归二、一元线性回归的参数估计1. 普通最小二乘估计（OLS）2. 极大似然估计(MLE)3.随机误差项μ的方差σ^2的估计二、一元线性回归模型的检验1. 拟合优度检验（R^2）2. 解释变量的显著性检验（t test）三、 一元线性回归的预测1. 点预测2. 区间预测四、 多元线性回归分析1. 模型估计2. 模型检验3. 模型预测 提示：以下是本篇文章
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2023-08-16 20:21:43
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COX回归在统计学中有着重要的作用，多数用在肿瘤、血液病等生存分析的内容中，我们在前面内容手把手教你使用R语言建立COX回归后画出列线图(Nomogram)，已经对COX回归进行了概述，这里就不在多说了，上一节我们已经讲到怎么利用SPSS对缺失数据进行多重插补，今天我们讲一下怎么用SPSS对插补后的数据进行COX回归分析。首先打开我们上一章节的数据，1套原始数据和5套插补数据共6套数据 然后依次点
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2023-06-25 10:42:06
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# R语言中的Cox回归亚组分析
Cox回归是一种常用的生存分析方法，用于研究一个或多个自变量对生存时间的影响。在实际应用中，我们经常需要对不同亚组进行分析，以了解不同特征人群的生存差异。本文将介绍如何在R语言中使用Cox回归进行亚组分析，并提供相应的代码示例。
## Cox回归的基本概念
Cox回归模型是一种半参数模型，它不假设生存时间的分布形式，而是通过风险比（hazard ratio,
ROC曲线有这样一个很好的特性：当测试集中正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。一个关于AUC的很有趣的性质是，它和Wilcoxon-Mann-Witney Test是等价的。这个等价关系的证明在下面给出。而Wilcoxon-Mann-Witney Test就是测试任意给一个正类样本和一个负类样本，正类样本的score有多大的概率大于负类样本的score如何理解呢？自己的理解是：观察R
多元相关与回归分析1.数据描述2.调入数据3.多元相关分析3.1 多元数据散点图3.2 多元数据相关系数矩阵3.3 多元数据相关系数检验4.多元回归分析4.1 求多元线性回归方程4.2 回归方程的显著性检验（F检验）4.3 回归系数的显著性检验（t检验）5. 多元回归变量选择。分别利用向前引入法，向后剔除法和逐步筛选法进行变量选择，建立最优回归模型 1.数据描述略2.调入数据操作步骤：Case3
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2023-07-07 14:40:12
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欢迎关注”生信修炼手册”!在生存分析中，探究生存时间的影响因素是一个重要的研究内容，通过KM和log-ran
原创
2022-06-21 09:22:10
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