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R语言生存分析之COX比例风险模型构建及C-index计算示例
COX比例风险模型（cox proportional-hazards model），以下简称COX模型，是英国统计学家D.R.COX（1972）提出的一种半参数回归模型。该模型通常是用于医学研究中，分析一个或多个前定变量对患者生存时间的影响。与单变量分析常用的Kaplan-Meier 曲线和logrank tests 不同，COX模型是多因素生存分析的方法，并且COX模型可以包含类别变量（例如性别），还可以包含数值变量（例如年龄），而Kaplan-Meier 曲线和logrank tests只能包含类别变量。并且，COX回归把生存分析方法拓展到同时评估几种风险因素对生存时间的影响，因此有更广泛的运用。
生存函数也称为积累生存函数/概率（Cumulative Survival Function）或生存率，记作S(t)，表示观察对象生存时间越过时间点t的概率，t=0时生存函数取值为1，随时间延长生存函数逐渐减小。以生存时间为横轴、生存函数为纵轴连成的曲线即为生存曲线（survival curve）。
风险函数表示生存时间达到t后失败的概率，我们可以用h(t)表示，h(t)=f(t)/S(t)。其中f(t)为概率密度函数（Probability Density Function），概率密度函数是累积分布函数F（t&
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r语言生存分析之竞争风险模型
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生存分析（survivalanalysis）cox风险比例回归模型（coxproportionalhazardsmodel）及
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cox风险比例模型
...效应要大于前者•Kaplan-Meier法一般处理单因素对研究生存结局的影响，而Cox模型可以同时处理多个因素对生存结局的影响结果解读：1.z的列给出Wald统计值。它对应于每个回归系数与其标准误差的比率（z=coef/se（coef））。wald... 查看详情
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r语言使用survival包的coxph函数构建cox回归模型使用ggrisk包的ggrisk函数可视化cox回归的风险评分图(风险得分图)使用heatmap.genes参数指定需要显示的基因列表
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r语言生存分析cox回归分析实战：以乳腺癌数据为例
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