R butcher axe-coxph 砍掉一个coxph。

砍掉一个coxph。

用法

# S3 method for coxph
axe_env(x, verbose = FALSE, ...)

# S3 method for coxph
axe_data(x, verbose = FALSE, ...)

参数

x: 一个模型对象。
verbose: 每次执行 ax 方法时打印信息。记录释放了多少内存以及禁用了哪些函数。默认为 FALSE 。
...: 与砍伐相关的任何其他参数。

值

砍掉了 coxph 对象。

细节

survival::coxph() 模型的独特之处在于它在组件中使用环境的方式，并且在除 global environment 之外的任何环境中(例如当包装在函数中时)，屠宰这样的对象可能会以令人惊讶的方式表现。我们不建议您在全局环境以外的任何地方将 butcher() 与 coxph 对象一起使用。

做这个：

my_coxph_func <- function(df) {
    coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(covar), df)
}
## in global environment only:
butcher(my_coxph_func(df))

不要这样做：

my_coxph_func <- function(df) {
    res <- coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(covar), df)
    ## no:
    butcher(res)
}

## will not work correctly:
my_coxph_func(df)

例子

library(survival)

example_data <-
  tibble::tibble(
    time = rpois(1000, 2) + 1,
    status = rbinom(1000, 1, .5),
    x = rpois(1000, .5),
    covar = rbinom(1000, 1, .5)
  )

example_data
#> # A tibble: 1,000 × 4
#>     time status     x covar
#>    <dbl>  <int> <int> <int>
#>  1     4      0     5     1
#>  2     2      1     0     1
#>  3     2      0     0     0
#>  4     3      0     0     0
#>  5     1      0     0     1
#>  6     4      1     1     0
#>  7     3      1     0     1
#>  8     1      1     1     0
#>  9     5      0     0     0
#> 10     3      1     0     1
#> # ℹ 990 more rows

make_big_model <- function() {
  boop <- runif(1e6)
  coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(covar), example_data)
}

res <- make_big_model()

weigh(res)
#> # A tibble: 20 × 2
#>    object                    size
#>    <chr>                    <dbl>
#>  1 terms                 8.09    
#>  2 formula               8.09    
#>  3 y                     0.0177  
#>  4 residuals             0.00948 
#>  5 linear.predictors     0.00805 
#>  6 call                  0.00146 
#>  7 concordance           0.000752
#>  8 coefficients          0.00028 
#>  9 means                 0.00028 
#> 10 wald.test             0.00028 
#> 11 var                   0.000224
#> 12 xlevels.strata(covar) 0.000176
#> 13 method                0.000112
#> 14 loglik                0.000064
#> 15 score                 0.000056
#> 16 iter                  0.000056
#> 17 n                     0.000056
#> 18 nevent                0.000056
#> 19 assign.x              0.000056
#> 20 timefix               0.000056
weigh(butcher(res))
#> # A tibble: 20 × 2
#>    object                    size
#>    <chr>                    <dbl>
#>  1 terms                 8.09    
#>  2 residuals             0.00948 
#>  3 linear.predictors     0.00805 
#>  4 formula               0.00149 
#>  5 call                  0.00146 
#>  6 concordance           0.000752
#>  7 coefficients          0.00028 
#>  8 means                 0.00028 
#>  9 wald.test             0.00028 
#> 10 var                   0.000224
#> 11 xlevels.strata(covar) 0.000176
#> 12 method                0.000112
#> 13 loglik                0.000064
#> 14 score                 0.000056
#> 15 iter                  0.000056
#> 16 n                     0.000056
#> 17 nevent                0.000056
#> 18 assign.x              0.000056
#> 19 timefix               0.000056
#> 20 y                     0.000048

源代码：R/coxph.R

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自Davis Vaughan等大神的英文原创作品 Axing a coxph.。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。