我对如何在coxph函数中调整变量感到很困惑。我知道可以用strata（）进行分层，但是如何调整变量呢？
在线性模型中，可以通过以下
调整变量（这是我从这个link看到的一个例子）
fit.diamOnMachine <- lm(diameter˜machine)
diam.adjusted <- residuals(fit.diamOnMachine)
fit.diamadjmach <- lm(strength ˜ diam.adjusted + machine)
在考克斯，有人做同样的事吗？例如，我有年龄，性别，BMI，事件发生时间，结果和1000个人的蛋白质表达值列表。
我想知道如何在以下coxph模型中调整年龄，性别和BMI：
coxph(Surv(Time_till_event, outcome) ~ protein_expression_values, data = data)
我是否应该将需要调整的变量添加到等式中，如下所示：
coxph(Surv(Time_till_event, outcome) ~ protein_expression_values + age + gender + BMI, data = data)
我在互联网上经历了很多材料，但我似乎无法找到合适的答案。我从未参加线性回归课程，只是开始在线阅读/学习它。如果您有推荐材料，我也非常感谢。感谢。
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我假设您的核心目标是将生存时间建模为蛋白质表达值的函数，但您也希望控制可能混淆这种关系的变量（即年龄，性别，BMI）。如果是这样，请按照您的建议在公式中包含所有这些条款（即protein_expression_values + age + gender + BMI）。然后，从模型输出的蛋白质表达系数将表示表达对给定年龄，性别和BMI的存活的影响。
作为免责声明，我从未见过有人在您的问题中进行调整，因此我可能会误解您的目标。