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R cox.zph 測試 Cox 回歸的比例風險假設


R語言 cox.zph 位於 survival 包(package)。

說明

測試 Cox 回歸模型擬合的比例風險假設 (coxph)。

用法

cox.zph(fit, transform="km", terms=TRUE, singledf=FALSE, global=TRUE)

參數

fit

使用 coxphcoxme 函數擬合 Cox 回歸模型的結果。

transform

一個字符串,指定在執行測試之前應如何轉換生存時間。可能的值為 "km""rank""identity" 或一個參數的函數。

terms

如果為 TRUE,則對模型中的每個項進行檢驗,而不是對每個單獨的協變量進行檢驗。例如,對於具有 k 個水平的因子變量,這將導致 k-1 自由度檢驗。此類變量的圖將是評估線性預測變量隨時間變化的單曲線。

singledf

對具有多個係數的項使用單自由度檢驗,即與圖最接近的檢驗。如果terms=FALSE此參數無效。

global

除了每個變量或 per-term 測試之外,是否還應該進行全局卡方測試。

細節

計算需要 Cox 模型擬合的原始 x 矩陣。因此,如果在 coxph 中使用 x=TRUE 選項,則會節省時間。該函數後麵通常會包含結果的繪圖和打印。該圖給出了時間相關係數的估計值 。如果比例風險假設成立,那麽真正的 函數將是一條水平線。 table 組件提供斜率 = 0 的正式分數測試的結果,對圖的線性擬合將近似測試。

不會檢查 frailty 等隨機效應項或 coxme 模型中的隨機效應是否存在比例風險,而是將它們視為模型中的固定偏移量。

如果模型包含協變量相互作用的分層,則 y 矩陣可能包含結構零,即在給定係數(列)的估計中沒有作用的死亡(行)。這些被標記為 NA。如果整行為 NA,例如在為 cox.zph 對象添加下標後,該行將被刪除。

"cox.zph" 的對象,其組件為:

table

一個矩陣,每個變量一行,並且可選地最後一行用於全局測試。矩陣的列包含時間相關項、自由度和兩側 p 值相加的分數測試。

x

變換後的時間軸。

time

未變換的時間值;數據中的每個事件時間都有一個條目

strata

對於分層 coxph model ,每個事件的層

y

縮放的舍恩菲爾德殘差矩陣。每個術語或每個變量將有一列(取決於上麵的 terms 選項),每個事件將有一行。行標簽是原始時間的圓角形式。

var

協變量的方差矩陣,用於創建繪圖的近似標準誤差帶

transform

所使用的時間的變換

call

例程的調用順序。

注意

在survival3.0之前的包版本中,該函數計算分數測試的快速近似值。更高版本計算實際分數測試。

例子

fit <- coxph(Surv(futime, fustat) ~ age + ecog.ps,  
             data=ovarian) 
temp <- cox.zph(fit) 
print(temp)                  # display the results 
plot(temp)                   # plot curves 

參考

P. Grambsch and T. Therneau (1994), Proportional hazards tests and diagnostics based on weighted residuals. Biometrika, 81, 515-26.

也可以看看

coxphSurv

相關用法


注:本文由純淨天空篩選整理自R-devel大神的英文原創作品 Test the Proportional Hazards Assumption of a Cox Regression。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。