模型假设
您已经在上一个编码练习中看过 Cox PH 模型。本练习将检查您的模型是否合适。您的模型仍保存在对象 fitCPH 中。
本练习是课程的一部分
用 R 进行市场营销分析的机器学习
练习说明
- 使用
cox.zph()检查模型fitCPH的比例风险假设。将检验结果存入名为testCPH的对象并打印。 - 在 0.05 显著性水平下，有一个变量似乎违反了该假设。是哪一个？为该变量绘制随时间变化的系数 beta 曲线。
- 使用
rms包的validate()函数进行交叉验证来验证模型。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Check proportional hazard assumption and print result
___ <- ___(fitCPH)
___(testCPH)
# Plot time-dependent beta
plot(___, var = "___")
# Load rms package
library(rms)
# Validate model
___(fitCPH, method = "___",
B = 10, dxy = TRUE, pr = FALSE)