Question

我想将coxph模型拟合到r中，并抵消一个主要作用和相互作用项。

我尝试在变量前面使用偏移命令，但它给出了错误：model.frame.default（formula = Surv（time = X，event = Delta）〜中的错误：可变长度有所不同（可找到“ offset（D：Y）”）

我们可以生成一些玩具数据，例如

require(survival)
D = rbinom(100, 1, 0.5)
Y = rbinom(100, 1, 0.5)
X = rexp(100, 1)
Delta = rbinom(100, 1, 0.5)
coxph(Surv(time = X, event = Delta) ~ D + offset(Y) + offset(D:Y))

我想偏移Y和D：Y，但是它一直给我错误。也许我在使用“偏移”时错了。

Answer 1

尽管您在公式表达式中使用表达式D:Y，但实际上它首先是由offset处理的，而实际上Error in model.frame.default(formula = Surv(time = X, event = Delta) ~ : variable lengths differ (found for 'offset(D:Y)') In addition: Warning messages: 1: In D:Y : numerical expression has 100 elements: only the first used并没有“知道”使用“：”运算符做什么R公式解析上下文。相反，它给您一条警告消息，暗示它已被解析为整数序列运算符。

> coxph(Surv(time = X, event = Delta) ~ D + offset(Y) + offset(I(D*Y)))
Call:
coxph(formula = Surv(time = X, event = Delta) ~ D + offset(Y) + 
    offset(I(D * Y)))

     coef exp(coef) se(coef)      z        p
D -0.9959    0.3694   0.2825 -3.525 0.000423

Likelihood ratio test=12.26  on 1 df, p=0.0004635
n= 100, number of events= 53

如果要将D和Y的乘积用作附加的“交互”偏移，则可以这样做：

export const getGroups = () => async dispatch => {
  axios.get(url + "groups")
   .then(response => {
     console.log(response.data);
    dispatch({
     type: GET_GROUPS,
      payload: response.data
   })
  },
  function(error) {
    console.log(error)
          }
      );

 };

看着它，我想可能甚至丢弃了I（），因为偏移量无论如何都没有使用公式解析逻辑。事实就是如此。

抵消相互作用项

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