huxtable 中的指数回归结果
Exponentiate regression results in huxtable
我正在整理一些表格,其中包含一系列 Cox 比例风险模型的结果。我想对系数取幂,以便表格显示风险比而不是原始 beta 值。有谁知道用 huxtable 做到这一点的方法吗?这是我构建回归表的首选包。我进行了一些谷歌搜索,但找不到解决方案。
您可以使用 huxreg 的 tidy_args
参数:
library(huxtable)
library(survival)
test1 <- list(time=c(4,3,1,1,2,2,3),
status=c(1,1,1,0,1,1,0),
x=c(0,2,1,1,1,0,0),
sex=c(0,0,0,0,1,1,1))
mod <- coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(sex), test1)
huxreg(mod)
─────────────────────────────────────────────────
(1)
─────────────────────────
x 0.802
(0.822)
─────────────────────────
N 5.000
R2 0.144
logLik -3.328
AIC 8.655
─────────────────────────────────────────────────
*** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.
Column names: names, model1
huxreg(mod, tidy_args = list(exponentiate = TRUE))
─────────────────────────────────────────────────
(1)
─────────────────────────
x 2.231
(0.822)
─────────────────────────
N 5.000
R2 0.144
logLik -3.328
AIC 8.655
─────────────────────────────────────────────────
*** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.
Column names: names, model1
tidy(mod, exponentiate = TRUE)
似乎对系数取幂而不是标准误差,这大概是 broom
中的一个错误并且值得报告?不过,置信区间看起来是正确的,因此您可以:
huxreg(mod, tidy_args = list(exponentiate = TRUE),
error_format = "[{conf.low}-{conf.high}]", ci_level = 0.95)
─────────────────────────────────────────────────
(1)
─────────────────────────
x 2.231
[0.445-11.180]
─────────────────────────
N 5.000
R2 0.144
logLik -3.328
AIC 8.655
─────────────────────────────────────────────────
*** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.
Column names: names, model1
我正在整理一些表格,其中包含一系列 Cox 比例风险模型的结果。我想对系数取幂,以便表格显示风险比而不是原始 beta 值。有谁知道用 huxtable 做到这一点的方法吗?这是我构建回归表的首选包。我进行了一些谷歌搜索,但找不到解决方案。
您可以使用 huxreg 的 tidy_args
参数:
library(huxtable)
library(survival)
test1 <- list(time=c(4,3,1,1,2,2,3),
status=c(1,1,1,0,1,1,0),
x=c(0,2,1,1,1,0,0),
sex=c(0,0,0,0,1,1,1))
mod <- coxph(Surv(time, status) ~ x + strata(sex), test1)
huxreg(mod)
─────────────────────────────────────────────────
(1)
─────────────────────────
x 0.802
(0.822)
─────────────────────────
N 5.000
R2 0.144
logLik -3.328
AIC 8.655
─────────────────────────────────────────────────
*** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.
Column names: names, model1
huxreg(mod, tidy_args = list(exponentiate = TRUE))
─────────────────────────────────────────────────
(1)
─────────────────────────
x 2.231
(0.822)
─────────────────────────
N 5.000
R2 0.144
logLik -3.328
AIC 8.655
─────────────────────────────────────────────────
*** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.
Column names: names, model1
tidy(mod, exponentiate = TRUE)
似乎对系数取幂而不是标准误差,这大概是 broom
中的一个错误并且值得报告?不过,置信区间看起来是正确的,因此您可以:
huxreg(mod, tidy_args = list(exponentiate = TRUE),
error_format = "[{conf.low}-{conf.high}]", ci_level = 0.95)
─────────────────────────────────────────────────
(1)
─────────────────────────
x 2.231
[0.445-11.180]
─────────────────────────
N 5.000
R2 0.144
logLik -3.328
AIC 8.655
─────────────────────────────────────────────────
*** p < 0.001; ** p < 0.01; * p < 0.05.
Column names: names, model1