कैसे splines

Question

के साथ एक कॉक्स खतरा मॉडल साजिश मैं एक निम्नलिखित मॉडल है:

coxph(Surv(fulength, mortality == 1) ~ pspline(predictor)) 

जहां fulength अनुवर्ती (मृत्यु दर भी शामिल) की अवधि है, भविष्यवक्ता मृत्यु का एक कारक है।

उपरोक्त आदेश के उत्पादन में यह है:

      coef se(coef) se2 Chisq DF p  
pspline(predictor), line 0.174 0.0563 0.0562 9.52 1.00 0.002 
pspline(predictor), nonl      4.74 3.09 0.200 

मैं कैसे इस मॉडल प्लॉट कर सकते हैं, ताकि मैं 95% विश्वास बैंड और y अक्ष पर खतरा अनुपात के साथ अच्छा सुडौल लाइन मिल सकता है?

Answer 1

यह वह जगह है, आपको आपके द्वारा आरएमएस-पैकेज के CPH में पहला उदाहरण चलाने मिलती है::

n <- 1000 
set.seed(731) 
age <- 50 + 12*rnorm(n) 
label(age) <- "Age" 
sex <- factor(sample(c('Male','Female'), n, 
       rep=TRUE, prob=c(.6, .4))) 
cens <- 15*runif(n) 
h <- .02*exp(.04*(age-50)+.8*(sex=='Female')) 
dt <- -log(runif(n))/h 
label(dt) <- 'Follow-up Time' 
e <- ifelse(dt <= cens,1,0) 
dt <- pmin(dt, cens) 
units(dt) <- "Year" 
dd <- datadist(age, sex) 
options(datadist='dd') 
S <- Surv(dt,e) 

f <- cph(S ~ rcs(age,4) + sex, x=TRUE, y=TRUE) 
cox.zph(f, "rank")    # tests of PH 
anova(f) 
plot(Predict(f, age, sex)) # plot age effect, 2 curves for 2 sexes 

क्या मैं के लिए लक्ष्य कर रहा हूँ इस के समान कुछ है

क्योंकि आरएमएस/एचएमआईसी पैकेज कॉम्बो जाली भूखंडों का उपयोग करता है, एक मामूली आयु-घनत्व सुविधा के साथ एनोटेशन जाली-कार्यों के साथ किया जाना चाहिए। दूसरी ओर, आप रिश्तेदार खतरा के जवाब मूल्य बदलना चाहते हैं तो आप सिर्फ एक 'मजाक = exp' तर्क को जोड़ सकते हैं फोन भविष्यवाणी और ग्राफ relable पाने के लिए:

png(); plot(Predict(f, age, sex, fun=exp), ylab="Relative Hazard");dev.off()