将变量输入 R 中的模型
Feeding variables into model in R
我正在构建生存模型,我的代码如下所示:
library('survival')
my.model <- coxhp(Surv(time, event) ~ var_1+var_2+var_3+var_4+var_5, data =df)
问题是我有太多变量并且变量集总是在变化,我想知道是否可以创建变量列表并将其输入模型。像这样:
my.var <- c(var_1+var_2+var_3+var_4+var_5)
my.model <- coxhp(Surv(time, event) ~ my.var, data =df)
我发现类似 post 的线性模型 linear model solution,但不知道如何使其适应 coxph。
您可以使用“.”意思是 "all variables not used already"。因此,对于您的示例,
my.model <- coxph(Surv(time, event) ~ ., data = df[,c("time", "event", my.var)])
应该可以。
我正在构建生存模型,我的代码如下所示:
library('survival')
my.model <- coxhp(Surv(time, event) ~ var_1+var_2+var_3+var_4+var_5, data =df)
问题是我有太多变量并且变量集总是在变化,我想知道是否可以创建变量列表并将其输入模型。像这样:
my.var <- c(var_1+var_2+var_3+var_4+var_5)
my.model <- coxhp(Surv(time, event) ~ my.var, data =df)
我发现类似 post 的线性模型 linear model solution,但不知道如何使其适应 coxph。
您可以使用“.”意思是 "all variables not used already"。因此,对于您的示例,
my.model <- coxph(Surv(time, event) ~ ., data = df[,c("time", "event", my.var)])
应该可以。