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您好,我正在使用生命线包进行 Cox 回归。我想检查非二元分类变量的影响。有内置的方法吗?或者我应该将每个类别因子转换为一个数字?或者,在生命线中使用 kmf fitter,是否可以对每个因素执行此操作,然后获得 p 值?我可以绘制单独的图,但找不到如何评估 p 值。
谢谢!
更新:好的,如果在使用 pd.get_dummies 之后我有一个数据框 df 的形式:
event time categorical_1 categorical_2 categorical_3
0 0 11.54 0 0 1
1 0 6.95 0 0 1
2 1 0.24 0 1 0
3 0 3.00 0 0 1
4 1 10.26 1 0 1
... ... ... ... ... ...
1215 1 6.80 1 0 0
我现在需要删除一个虚拟变量。然后做:
cph.fit(df, duration_col=time, event_col=event)
如果我现在想绘制分类变量如何影响生存图,我该怎么做?我试过:
summary = cph.summary
for index, row in summary.iterrows():
print(index)
cph.plot_covariate_groups(index, [a[index].mean()], ax=ax)
plt.show()
但它将变量的所有不同因素绘制在同一条曲线上,我希望曲线会有所不同。好吧,我实际上不确定它是绘制所有曲线还是只绘制最后一条曲线,但它绘制了分类变量中所有可能性的图例。
谢谢
最佳答案
与其他回归一样,您需要将类别变量转换为虚拟变量。您可以使用 pandas.get_dummies
执行此操作。完成后,Cox 回归模型将为您提供每个类别的估计值(除了被删除的虚拟变量 - 参见注释 here )。
对于第二个问题,您需要使用类似lifelines.statistics.multivariate_logrank_test
的东西来测试一个类别是否不同。 (另见 lifelines.statistics.pairwise_logrank_test
)
对于您的绘图问题,有更好的方法。
cph.plot_covariate_groups(['categorical_1', 'categorical_2', ...], np.eye(n))
其中 n
是新数据框中的类别数。
关于python - 使用生命线和分类变量的 Cox 回归,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60114847/
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