r语言生存分析生成仿真数据构建cox回归分析模型并计算c-index

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R语言生存分析生成仿真数据构建COX回归分析模型并计算C-index

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R语言使用cox函数构建生存分析回归模型、使用subgroupAnalysis进行亚组分析并可视化森林图目录查看详情

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（coxproportional-hazardsmodel），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... 查看详情

R语言生存分析COX回归分析实战：以乳腺癌数据为例目录查看详情

R语言生存分析之COX比例风险模型构建及列线图（nomogram）、校准曲线（calibrationcurve）绘制示例列线图（AlignmentDiagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有... 查看详情

R语言生存分析COX回归分析实战：放疗是否会延长胰脏癌症患者的生存时间目录查看详情

...：《复杂数据统计方法——基于R的应用》吴喜之在生存分析中，研究的主要对象是寿命超过某一时间的概率。还可以描述其他一些事情发生的概率，例如产品的失效、出狱犯人第一次犯罪、失业人员第一次找到工作、青少... 查看详情

R语言生存分析之COX比例风险模型构建及亚组森林图绘制示例森林图(forestplots)是以统计指标和统计分析方法为基础,用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中,以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心,用平行于横... 查看详情

R语言Kaplan-Meier绘制生存分析、Log-rank假设检验、Cox回归曲线实战案例：恶性黑色素瘤的术后数据生存分析目录查看详情

R语言生存分析COX回归分析实战:两种治疗方法发生肾功能损害的情况目录查看详情

R语言使用coxph函数构建生存分析回归模型，使用forestmodel包的forest_model函数可视化生存回归模型对应的森林图目录R语言使用coxph函数构建生存分析回归模型，使用forestmodel包的forest_model函数可视化生存回归模型对应的森林图#森林... 查看详情

R语言生存分析详解：KM曲线、COX比例风险模型、HR值解读、模型比较、残差分析、是否比例风险验证：基于survival包lung数据集目录查看详情

R语言生存分析之Kaplan-Meier估计、log-rank检验、cox回归、寿命表代码示例失效事件（FailureEvent）：常被简称为事件，研究者规定的终点结局，医学研究中可以是患者死亡，也可以是疾病的发生、某种治疗的反应、疾病的复发等。与... 查看详情

R语言构建生存分析（survivalanalysis）模型示例生存分析处理的是预测特定事件将要发生的时间。它也被称为失败时间分析或死亡时间分析。例如，预测癌症患者存活的天数，或者预测机械系统将要失效的时间。使用名为Survive的R... 查看详情

R语言广义线性模型Logistic回归模型列线图分析（nomogram）我们来看图说话：gist是一种胃肠道间质瘤，作者构建了无复发生存率的logistic回归模型。并构建了如下的列线图或者nomogram现在假设新来了以为患者：我们知道的信息如下... 查看详情

R语言基于glmnet构建Logistic回归模型使用L1正则化并可视化系数及最佳lambda值Glmnet主要用于拟合广义线性模型。筛选可以使loss达到最小的正则化参数lambda。该算法非常快，并且可以使用稀疏矩阵作为输入。主要有线性模型用于回归... 查看详情

R语言构建多元线性回归模型对比一元线性回归，多元线性回归是用来确定2个或2个以上变量间关系的统计分析方法。多元线性回归的基本的分析方法与一元线性回归方法是类似的，我们首先需要对选取多元数据集并定义数学模型... 查看详情

R语言cox回归模型案例（绘制列线图、校正曲线）：放疗是否会延长胰脏癌手术患者的生存时间目录查看详情