cox回归与km生存分析

COX回归与logistic回归区别

logistic回归，与线性回归并成为两大回归，应用范围一点不亚于线性回归，甚至有青出于蓝之势。因为logistic回归太好用了，而且太有实际意义了。解释起来直接就可以说，如果具有某个危险因素，发病风险增加2.3倍，听起来多么地让人通俗易懂。线性回归相比之下其实际意义就弱了。logistic回归与线性回归恰好相反，因变量一定要是分类变量，不可能是连续变量。分类变量既可以是二分类，也可以是多分类，多分类中既可以是有序，也可以是无序。二分类logistic回归有时候根据研究目的又分为条件logistic回归和非条件logistic回归。条件logistic回归用于配对资料的分析，非条件logistic回归用于非配对资料的分析，也就是直接随机抽样的资料。无序多分类logistic回归有时候也成为多项logit模型，有序logistic回归有时也称为累积比数logit模型。

cox回归，cox回归的因变量就有些特殊，因为他的因变量必须同时有2个，一个代表状态，必须是分类变量，一个代表时间，应该是连续变量。只有同时具有这两个变量，才能用cox回归分析。cox回归主要用于生存资料的分析，生存资料至少有两个结局变量，

§13.3 Cox Regression过程

上面给大家介绍的是两种生存分析方法，但它们只能研究一至两个因素对生存时间的影响，当对生存时间的影响因素有多个时，它们就无能为力了，下面我给大家介绍Cox Regression过程，这是一种专门用于生存时间的多变量分析的统计方法。 Cox Regression过程主要用于：

1、 用以描述多个变量对生存时间的影响。此时可控制一个或几个因素，考察其他因素对生存时间的影响，及各因素之间的交互作用。

例13.3 40名肺癌患者的生存资料（详见胡克震主编的《医学随访统计方法》1993，77页）

生存时间 状态 生活能力评分 年龄 诊断到研究时间 鳞癌 小细胞癌 腺癌 疗法 癌症类别 411 126 118 1 1 1 70 60 70 64 63 65 5 9 11 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1.00 1.00 1.00 注：原数据库是用亚变量定义肺癌分类：0，0，0为其它癌；1，0，0为鳞癌；0，1，0为小细胞癌；0，0，1为腺癌。表中的最后一个变量是我加上去的癌症类别，1为鳞癌；2为小细胞癌；3为腺癌；4为其它癌。实践表明结果与用亚变量计算一样。 13.3.1 界面说明

第十二章 相关与回归分析

第一节 变量之间的相关关系

相关程度与方向·因果关系与对称关系 第二节 定类变量的相关

双变量交互分类（列联表）·削减误差比例（PRE）·λ系数与τ系数 第三节 定序变量的相关分析

同序对、异序对和同分对·Gamma系数·肯德尔等级相关系数（τ谐系数

第四节 定距变量的相关分析

相关表和相关图·积差系数的导出和计算·积差系数的性质 第五节 回归分析

线性回归·积差系数的PRE性质·相关指数R

第六节 曲线相关与回归

可线性化的非线性函数·实例分析（二次曲线指数曲线）

a

系数、

τb与τc系数）·萨默斯系数（d系数）·斯皮尔曼等级相关（ρ相关）·肯德尔和

一、填空

1．对于表现为因果关系的相关关系来说，自变量一般都是确定性变量，因变量则一般是（ ）变量。

2．变量间的相关程度，可以用不知Y与X有关系时预测Y的全部误差E1，减去知道Y与X有关系时预测Y的联系误差E2，再将其化为比例来度量，这就是（ ）。

3．依据数理统计原理，在样本容量较大的情况下，可以作出以下两个假定：（1）实际观察值Y围绕每个估计值Yc是服从（ ）；（2）分布中围绕每个可能的Yc值的（ ）是相同的。

4．在数量上表

回归分析,方差分析

回归分析与方差分析的异同比较

回归分析与方差分析是统计学中两种常用的统计分析方法，比较分析它们

的不同和相似之处，无论对把握两种方法的基本原理，还是对拓广其应用范围，无疑都是十分重要的。

一、两种方法的联系

回归分析与方差分析之间有许多相似之处，这体现了两者之间的内在联系。我们把这种相似性具体归纳为如下几个方面。

(一)在概念上具有相似性

回归分析是为了分析一个变数如何依赖其它变数而提出的一种统计分析方法。运用回归分析法，可以从变数的总变差中分解出回归因子解释的变差和未被解释的变差。回归分析的目的是要确定引起应变数变异的各个因素。而方差分析是为了分析实验数据而提出的一种统计分析方法。运用方差分析，可以从变数的总变差中分解出 因子的效应和随机因子的效应。方差分析的目的是要确定产生变差的有关各种因素。两种分析在概念上所具有的相似性是显而易见的。

(二)在目的实现上具有相似性

回归分析确定因素X是否为Y的影响因素时，从实现程序上先进行变数X与变数y的相关分析，然后建立变数间的回归模型，最后进行对参数的统计显著性检验。方差分析确定因素X是否是Y的影响因素时，从实现程序上，先从实验数据的分析入手，然后考察数据模型，最后对样本均值是否相等进行统计显著性

回归分析,方差分析

回归分析与方差分析的异同比较

回归分析与方差分析是统计学中两种常用的统计分析方法，比较分析它们

的不同和相似之处，无论对把握两种方法的基本原理，还是对拓广其应用范围，无疑都是十分重要的。

一、两种方法的联系

回归分析与方差分析之间有许多相似之处，这体现了两者之间的内在联系。我们把这种相似性具体归纳为如下几个方面。

(一)在概念上具有相似性

回归分析是为了分析一个变数如何依赖其它变数而提出的一种统计分析方法。运用回归分析法，可以从变数的总变差中分解出回归因子解释的变差和未被解释的变差。回归分析的目的是要确定引起应变数变异的各个因素。而方差分析是为了分析实验数据而提出的一种统计分析方法。运用方差分析，可以从变数的总变差中分解出 因子的效应和随机因子的效应。方差分析的目的是要确定产生变差的有关各种因素。两种分析在概念上所具有的相似性是显而易见的。

(二)在目的实现上具有相似性

回归分析确定因素X是否为Y的影响因素时，从实现程序上先进行变数X与变数y的相关分析，然后建立变数间的回归模型，最后进行对参数的统计显著性检验。方差分析确定因素X是否是Y的影响因素时，从实现程序上，先从实验数据的分析入手，然后考察数据模型，最后对样本均值是否相等进行统计显著性

第六章 相关与回归分析习题

一、填空题

1．现象之间的相关关系按相关的程度分为 、 和 ；按相关的形式分为 和 ；按影响因素的多少分为 和 。

2．两个相关现象之间，当一个现象的数量由小变大，另一个现象的数量 ，这种相关称为正相关；当一个现象的数 量由小变大，另一个现象的数量 ，这种相关称为负相关。

3．相关系数的取值范围是 。

4．完全相关即是 关系，其相关系数为 。

5．相关系数，用于反映 条件下，两变量相关关系的密切程度和方向的统计指标。 6．直线相关系数等于零，说明两变量之间 ；直线相关系数等1，说明两变量之间 ；直线相关系数等于—1，说明两变量之间 。

7．对现象之间变量的研究，统计是从两个方面进行的，一方面是研究变量之间关系的 ，这种研究称为相关关系；另一方面是研究关于自变量和因变量之间的变动关系，用数学方程式表达，称为

相关分析与回归分析

一、试验目标与要求

本试验项目的目的是学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析，具体包括：

(1) 皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析

(2) 学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。 (5) 要求试验前，了解回归分析的如下内容。 ? 参数α、β的估计

? 回归模型的检验方法：回归系数β的显著性检验（t－检验）；回归

方程显著性检验（F－检验）。

二、试验原理

1．相关分析的统计学原理

相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。

2．回归分析的统计学原理

相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数和模型进行检验和判断，并进行预测等。

线性回归数学模型

实验七、相关与线性回归分析

一、实验性质 上机实验

二、实验目的与要求

使学生熟练掌握应用SPSS软件绘制散点图，并利用散点图和相关性检验对变量之间的关系进行分析，并能建立简单的线性回归模型。 三、实验内容 1．散点图的绘制

散点图是相关分析过程中极为常用且非常直观的分析方式。它将数据以点的形式画在直角平面上。通过散点图能够直观地发现变量间的统计关系以及它们的强弱程度和数据对的可能走向。

绘制直方图的具体步骤如下： ? 1、选择Graphs ==> Scatter; ? 2、选择散点图的类型；

? 3、根据所选择的散点图类型，单击Define按钮对散点图作具体定义；

不同类型的散点图具体的定义选项略有差别。

简单散点图是表示一对变量间统计关系的散点图。

? 指定某个变量为散点图的纵轴变量，选入Y Axis框中; ? 指定某个变量为散点图的横轴变量，选入X Axis框中；

? 可把作为分组的变量指定到Set Markers by框中，表示按该变量的不同取值将样本数据

分成若干组，并在一张图上分别以不同颜色绘制散点图。（该项可省略）；

? 把标记变量指定到Lable Cases by框中，表示将标记变量的各变量值标记在散点图相应

点的

max 是指 最大反应速度。当 底物浓度 足够大时，体系中 酶的活性中心达到饱和状态，其反应速度达到最大。 由此可见，最大反应速度 max 随 酶浓度的变化而变化。 kcat 指反应常数 ( catalytic constant )， kcat 可以由 这个公式计算得到：

kcat = max/[E]

[E] 指 酶浓度，由此可以说， kcat 表示了每单位时间内（秒）每摩尔的酶（或者说每摩尔的活性中心）能够把多少摩尔的底物转化成产物。

Km 俗称 米氏常数，以浓度做单位，米氏常数定义为 反应速度 达到 最大反应速度一半时 的底物浓度。 Km 可以反映出酶与底物的亲和力，Km越低，亲和力越大。

kcat/Km 称为 催化效率，常常以此来比较 不同的酶而同一底物， 或者 不同底物而同一种酶。

KM, kcat, and kcat /KM

KM - The Michaelis constant, KM, is often associated with the affinity of the enzyme for substrate, but this is not always correct. A more accurate statement is t

随机森林模型在生存分析中的应用

【摘要】 目的：本文探讨随机森林方法用于高维度、强相关、小样本的生存资料分析时，可以起到变量筛选的作用。方法：以乳腺癌数据集构建乳腺癌转移风险评估模型为实例进行实证分析，使用随机森林模型进行变量选择，然后拟合cox回归模型。 结果：随机森林模型通过对变量的选择，有效的解决数据维度高且强相关的情况，得到了较高的AUC值。

一、数据说明

该乳腺癌数据集来自于NCBI，有77个观测值以及22286个基因变量。通过筛选选取454个基因变量。将数据随机分为训练集合测试集，其中2/3为训练集，1/3为测试集。绘制K-M曲线图：

二、随机森林模型

随机森林由许多的决策树组成，因为这些决策树的形成采用了随机的方法，因此也叫做随机决策树。随机森林中的树之间是没有关联的。当测试数据进入随机森林时，其实就是让每一颗决策树进行分类，最后取所有决策树中分类结果最多的那类为最终的结果。因此随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。

使用 randomForestSRC包得到的随机森林模型具有以下性质：

Number of deaths: 27