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我在使用 coxph() 时遇到一些问题。我有两个分类变量:性别和可能的原因,我想将其用作预测变量。性别只是典型的男性/女性,但可能的原因有 5 个选项。我不知道警告消息有什么问题。为什么置信区间从 0 到 Inf 并且 p 值如此高?
这是代码和输出:
> my_coxph <- coxph(Surv(tempo,status) ~ factor(Sexo)+ factor(Causa.provavel) , data=ceabn)
Warning message:
In fitter(X, Y, strats, offset, init, control, weights = weights, :
Loglik converged before variable 2,3,5,6 ; beta may be infinite.
> summary(my_coxph)
Call:
coxph(formula = Surv(tempo, status) ~ factor(Sexo) + factor(Causa.provavel),
data = ceabn)
n= 43, number of events= 31
coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)
factor(Sexo)macho 7.254e-01 2.066e+00 4.873e-01 1.488 0.137
factor(Causa.provavel)caca 2.186e+01 3.107e+09 9.698e+03 0.002 0.998
factor(Causa.provavel)colisao linha MT 1.973e+01 3.703e+08 9.698e+03 0.002 0.998
factor(Causa.provavel)indeterminado 9.407e-01 2.562e+00 1.683e+04 0.000 1.000
factor(Causa.provavel)predacao 2.170e+01 2.655e+09 9.698e+03 0.002 0.998
factor(Causa.provavel)predado 2.276e+01 7.659e+09 9.698e+03 0.002 0.998
exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
factor(Sexo)macho 2.065e+00 4.841e-01 0.7947 5.368
factor(Causa.provavel)caca 3.107e+09 3.219e-10 0.0000 Inf
factor(Causa.provavel)colisao linha MT 3.703e+08 2.701e-09 0.0000 Inf
factor(Causa.provavel)indeterminado 2.562e+00 3.904e-01 0.0000 Inf
factor(Causa.provavel)predacao 2.655e+09 3.766e-10 0.0000 Inf
factor(Causa.provavel)predado 7.659e+09 1.306e-10 0.0000 Inf
Concordance= 0.752 (se = 0.059 )
Rsquare= 0.608 (max possible= 0.987 )
Likelihood ratio test= 40.23 on 6 df, p=4.105e-07
Wald test = 7.46 on 6 df, p=0.2807
Score (logrank) test = 30.48 on 6 df, p=3.183e-05
谢谢
最佳答案
几年前,当我向 Terry Therneau(《pkg:survival》的作者)询问此事时,他说触发生成该警告的测试过于敏感。一般来说,警告是不正确的。您通常只需查看系数即可发现它们不是无限的,甚至不是实际上无限的。
但是,就您的情况而言,它似乎正确地警告您,您的数据或应用于您的数据的模型可能存在问题,因为您的系数大得令人难以置信。指数模型中的 beta 系数为 2.276e+01 (= 22.7),高得离谱。 (你有 4 个这样的系数。)估计的相对风险远远超过一百万!您应该查看数据的表格分类,以了解完全分离的问题。你的对照组中有没有人死亡,呃,发生了事件?
此类问题最好通过表格来解决:
table(outcome, treatment_variable, selected_categorical_covariates)
关于R coxph() 警告 : Loglik converged before variable,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19369314/
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我想为我的生存分析对象(suvfit/coxph)计算AIC值。 当我尝试这样做时,它说: > AIC(cox) Error in UseMethod("logLik") : no appl
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在 coxph 的情况下,我想将估计的风险比绘制为时间的函数具有基于样条项的时间相关系数的模型。我使用函数 tt 创建了时间相关系数,类似于这个直接来自 ?coxph 的例子: # Fit a tim
首先,我从这个链接收集Applying a function to multiple columns使用“function”函数也许可以满足我的需求。然而,我一直未能从以所呈现的方式思考它到使其在我的
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每次我运行 model<– coxph(enter,exit, event)~X1+X2+GDP session 突然崩溃,没有任何错误消息。只有当我添加 gap 变量时它才会崩溃。 我想知道它是否与
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如何将 cox_proportional 风险模型的摘要从 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,该怎么做。 c |z|) # x 0.80
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假设我有 my.model My.model <- coxph(Surv(stop, event) ~ (rx + size + number) * strata(enum), clust
我在 R 的 coxph() 中使用了以下函数来拟合 cox 风险模型。我想报告正确的统计数据;但是,输出中没有 95% CI。 Surv(days, censor) ~ gender + age +
下面,我将 R 函数的结果与我自己的代码进行比较。该算法仅包括最大化许多参数(此处为 19)的函数。我的代码定义了函数并使用 nlm 进行优化。幸运的是,两者都返回相同的结果。然而,R 函数非常快。因
我试图简化我的代码以避免 for 循环,但是一旦我运行我的 cox 比例风险代码来提取系数的 p 值和标准误差,我就遇到了困难。我的代码如下: library(survival) #Generate
我是一名优秀的程序员,十分优秀!