问题标签 [cox]

我最近用 Cox Cable 升级了我的 wifi，在安装了他们的全景 Wifi 设备（既是调制解调器又是路由器）后，我不断收到一条不安全的目的地消息，点击一个按钮，上面写着“继续进行”。

当我访问从没有安装 SSL 的 Hostgator 租用的网站空间页面时，我会收到此消息，因此http://somepage.html

我无法在全景 Wifi 设备中找到关闭此功能的方法。

有任何想法吗？

谢谢，史蒂夫

在使用分类预测变量进行多变量 Coxph 模型时，并在重新调整所有预测变量（函数 = relevel（））之后，我的两个预测变量具有多个“参考”级别，从而消除了一些分析。具体来说，对于“条件”和“病原体”因素（如下）。这是已知解决方案的常见问题吗？我有太多的预测变量（n=6）吗？

下面的代码：

如何将 cox_proportional 危害模型的摘要从 R 导出到 csv。我通过函数 coxph 进行了测试。通过生存包现在我想将其摘要导出到 csv，如何做到这一点。

我使用以下标准代码使用来自生存包的卵巢数据集：

我能够绘制生存曲线，但由于某种原因，我在尝试使用 4 个参数绘制 cox 危险模型时出现以下错误

我错过了什么吗？我从数据营教程中得到了代码，所以它应该可以工作。非常感谢任何有关解决此问题的建议。

谢谢！

我coxph用来估计时变变量 ( tvc) 对生存事件 ( event) 的影响。按照互联网上的几个说明（考虑tmerge），我将数据（df）准备为：

然而，当我运行fit = coxph(Surv(start, stop, event) ~ country + tvc, data=df)它时，它只为每个国家/地区返回一个适当的系数，而 tvc 的系数结果为 NA。因此，我不明白我的公式是否有问题，或者考虑到时变协变量在某种程度上是错误tvc的（因为它在精确的时间步长上变化（0-3 = 0.1、3-6 = 0.2、6-9 = 0.3），并且在这些时间步长中，无论 id 是什么，它都具有相同的值）。

任何帮助将非常感激。

谢谢，阿尔贝托

我正在查看 R 中的 bfeed 数据集：

我为它制作了这三个模型：

我可以很好地绘制前两个：

但是当我尝试绘制分层 cox 模型时，它并没有出现在图表上。我确定我错过了一些简单的东西，但我似乎无法自己抓住它。这是我正在尝试的：

它不会在图表上显示为一条线吗？

我无法在 Internet 上看到与时间相关的 REPEAT 观察的 cox 回归来源。spss做这个分析吗？

有什么来源建议吗？

我想为一个模型生成一个 cox 模型森林图

这行得通

但这并不

有谁知道如何为同一图中的多个模型的系数制作森林图？首选的方法是允许以发布样式（普通）格式进行格式化

我为 Cox 比例风险 (CPH) 模型编写了一个 python 代码。我的数据文件 (CSV) 包含分类和非分类变量。为了执行 CPH，我应用OneHotEncoder了两个分类变量（study_category 和 patient_category）。我在尝试拟合 CPH 模型的行出现以下错误。我将三个参数：数据框、持续时间列（）、事件列（）传递给cph.fit()方法。我用谷歌搜索了错误，但找不到有用的东西。我是第一次使用 CPH，任何解决问题的帮助将不胜感激。

我的python代码：

我正在尝试绘制一个 cox 模型，并让它根据一个因子变量（shunttyp）显示 2 个组。我尝试了以下代码：

coxph.model <- coxph(Surv(days, sens)~male+ coceva + ptatot + diatot + compldich + duplflow1 + shunttyp, data=cox1df)

ggsurvplot(survfit(coxph.model), palette= "#2E9FDF", ggtheme = theme_minimal(), cox1df)

这成功地绘制了完整的模型。我对基于变量“shunttyp”的曲线感兴趣，该变量是一个因子变量。

但是下面的代码不起作用。

ggsurvplot(survfit(coxph.model), group.by = "shunttyp" ,data= cox1df)

或者

ggsurvplot(survfit(coxph.model), strata = c("shunttyp"), data = cox1df)

我尝试按照在线示例（sthda.com）进行操作，这导致我：

new_df <- with(cox1df, data.frame(male = c(1, 2), coceva = c(1,1), compldich = c(1, 1), shunttyp = c(1,1),ptatot = rep(mean(ptatot, na.rm = TRUE), 2),diatot = rep(mean(diatot, na.rm = TRUE), 2),duplflow1 = rep(mean(duplflow1, na.rm = TRUE), 2) ))

但老实说，我不知道这是否正确或我在这里做什么。

我的目标是得到一个看起来像这样的情节，但地层是 shunttyp=0 和 shunttyp=1。

我不知道如何到达那里，并且花了几天时间试图在网上找到答案。任何帮助都非常感谢。