如何在R中的生存分析中使用字符串變量？

我希望在R中應用參數生存分析。我的數據是老兵的肺癌研究數據。下面是數據的第20列：如何在R中的生存分析中使用字符串變量？

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我想我需要轉換celltype中分類虛擬變量講義建議位置：

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Firstty，我想知道是否有任何方式使用原始形式的celltype。如果是這樣，怎麼樣？

其次，我如何創建上面提到的虛擬變量？

這裏是你如何讓整個數據：

library(survival) 
veteran

和這裏的模型是如何安裝在R：

weibull <- survreg(S ~c2 + c3 + c4, dist="w")

這裏是輸出：

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來源

2014-12-04 Günal

您可以創建一個模型矩陣，其中包含的4個虛擬變量與model.matrix：

model.matrix(~ 0 + celltype, veteran)

結果：

celltypesquamous celltypesmallcell celltypeadeno celltypelarge 
1     1     0    0    0 
2     1     0    0    0 
3     1     0    0    0 
4     1     0    0    0 
5     1     0    0    0 
. 
. 
.

來源

2014-12-04 20:07:55

你不需要做任何特殊。只需在公式中輸入該變量名稱即可。（我沒有留下深刻印象與你的教練的R編程能力，如果這是你教的）：

> weibull <- survreg(Surv(time,status) ~celltype, dist="w", data=veteran) 
> weibull 
Call: 
survreg(formula = Surv(time, status) ~ celltype, data = veteran, 
    dist = "w") 

Coefficients: 
     (Intercept) celltypesmallcell  celltypeadeno  celltypelarge 
     5.4065502  -1.0831923  -1.2162022  -0.2627843 

Scale= 1.03048 

Loglik(model)= -734.2 Loglik(intercept only)= -748.1 
    Chisq= 27.87 on 3 degrees of freedom, p= 3.9e-06 
n= 137

來源

2014-12-04 20:30:01

謝謝代碼，但你的輸出與我的講義中的輸出不同。你覺得有什麼不同？我已經把輸出放到我的帖子上面。 – 2014-12-04 20:38:29

看起來非常類似於我的輸出。只有'（Intercept）'參數是不同的，推理統計都是一樣的。你從來沒有展示過這個'S'對象是如何創建的，所以你現在真的要求我們讀你的思想。 – 2014-12-04 21:08:02

這是因爲S沒有在講義中給出。看了數據後，我認爲S = Surv（時間，狀態）。對不起， – 2014-12-04 21:14:27

要改變的因素，你可以使用下面的代碼：

DataFrame$celltype[DataFrame$celltype == "large"] <- 1

與此代碼您可以更改數據框的每個部分。請記住，你必須改變從要素價值的模式，以數字，如果你要計算的東西

DataFrame$celltype <- as.numeric(DataFrame$celltype)

最好PAJ

PS：我不知道這是否是問題

來源

2014-12-04 20:36:55 paj

謝謝是的，這是問題（第二個） – 2014-12-04 20:59:08

如何在R中的生存分析中使用字符串變量？

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