问题标签 [cox]

我试图绘制 pm2.5 暴露与高血压发病率之间的剂量反应关系。我拟合了一个随机效应 cox 模型，其中为研究中心添加了一个随机效应。然后我使用 plotHR 函数来绘制剂量反应关系。但是我遇到了一个错误。下面是我使用的示例 R 代码。

我可以使用 plotHR 绘制 efit1，但是在绘制 efit2 时遇到错误，我在 cox 模型中添加了随机效应。任何人都知道如何解决这个问题？谢谢！

我试图找到在 Cox 比例风险模型的对数风险或对数累积风险中产生线性的最佳变量转换。作为那些研究数据，我不能在这里发表。为此，我尝试使用此代码针对残差绘制变量。

但是我收到此错误消息：Error in xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : 'x' and 'y' lengths differ

确实，当我输入此代码时：

我明白了

分别

NA我还检查了没有df$risk_factor

鉴于残差是从变量本身创建的，为什么残差和变量的长度不同？

我有以下数据：

我试图适应 Cox PH 模型：

但是，在尝试导出生存函数时：

我收到以下错误：

有人可以指出我的代码中的错误吗？

在 xgboost 0.81 中 cox ph 生存模型的新实现中，如何指定事件的开始和结束时间？

谢谢

R等效函数例如：

以下示例适用于正在构建 Cox 比例风险模型并尝试生成预测误差曲线但收到错误说明的任何人：

coxModelFrame.coxph(object) 中的错误：在对 coxph 的调用中设置了无效的对象集 x=TRUE。

这是重现错误的代码：

图书馆

数据

Cox 比例危害

预测误差曲线

最后一行代码导致以下错误： coxModelFrame.coxph(object) 中的错误：对 coxph 的调用中的无效对象集 x=TRUE

我想将 Cox 比例风险模型的模型拟合与似然比检验（或等价物）进行比较。这通常通过将拟合与anova()函数进行比较来实现。但是，当我有以集群形式组织的数据并因此必须以这种方式定义时，这不起作用。见下面的例子（肺数据集包含在生存包中）：

我在函数后得到的错误anova()是：

anova.coxphlist(c(list(object), dotargs), test = test) 中的错误：不能做具有稳健方差的 anova 表

有没有办法解决这个问题？我对R中的生存分析很陌生，所以也许我不知道提供这个的某个包？

非常感谢！

我用glmnet安装了一个 cox 模型，例如：

我获得了：

我想提取非零系数（即选定的变量），我使用了“which”，我遇到了这个错误：

base :: which (x, arr.ind, useNames, ...) 中的错误：“which”参数必须是逻辑类型

我还使用了这里提出的包extract.coef的功能。我有这个错误：coefplot

UseMethod 中的错误（通用 =“extract.coef”，对象 = 模型）：没有适用于“c（'coxnet'，'glmnet'）”类对象的“extract.coef”方法

我正在尝试在 R 中拟合 Cox 部分似然的内核化版本。我有一个函数

当我optim按如下方式调用时：

我注意到这样做的结果通常会收敛到传递的初始参数值。为了检查这一点，我在开头打印了参数向量，compute_kernelized_nLL并且参数确实没有改变 - 我只是一遍又一遍地得到一个零向量，直到所有参数开始以锁定步骤移动。无论我尝试哪种优化方法，都会发生这种情况。

我知道需要一个最小的可重现示例，但在尝试复制行为后我找不到。我很高兴编辑更多代码，但我不想让一堵巨大的文字墙掩盖问题。

我正在使用coxme来修复混合效应 Cox 模型。我在模型中有两个随机效应（截距 [基线风险] 和处理斜率）。运行模型后，我得到了固定系数和随机效应输出：

我还使用ranef来获取每项研究的随机效应系数。输出：

我想知道如何分别获得每项研究的治疗效果（系数）和 95% CI。我可以通过总结固定效应和研究特定随机效应的总体系数来获得点估计值（例如Study1 的0.420463710+ 0.5479255）？但是 95%CI 呢？

有什么方法可以获得研究特定的治疗效果和 95% CI（以及研究的权重），就像ipdforest在 Stata 中一样？

非常感谢。

我对包括非二元分类变量的多变量 cox 回归分析有疑问。我的数据由几个变量组成，其中一些是二元的（如性别、年龄超过 70 岁等），而其余的则不是（例如，ECOG）

我尝试了 analyse_multivariate 函数和 coxph 函数，但似乎我只能获得关于非分类变量的总体风险比，但我想知道变量的总体风险比和变量中子类别的个体风险比（如 ECOG 0、ECOG 1、ECOG 2 和整体 ECOG 的风险比）

我在这个过程中尝试的是这样的：

(1)

结果是这样的：

(2)

结果是：

如果我使用 (2) 中的 ECOG 总 p 值并在 p 值 <0.05 时将 ECOG 视为显着变量，并结合 (1) 中的个体 ECOG 状态的个体风险比，是否有意义？

喜欢生成如下表：

我相信有更好的解决方案，但找不到。

任何意见将不胜感激！先感谢您。