R数据分析：竞争风险模型的做法和解释二_附R文件
竞争风险模型介绍
国外研究现状
[1] Sr R B D. Validation of the Framingham Coronary Heart Disease Prediction Scores: Results of a Multiple Ethnic Groups Investigation[J]. Jama the Journal of the American Medical Association, 2001, 286(2):180.
重点难点
（1）竞争风险相关中文文献较少； （2）理论方法学习与实际应用操作难度较大。
邮箱：jicunZhu@
[3] Puddu P E, Piras P, Menotti A. Competing risks and lifetime coronary heart disease incidence during 50 years of follow-up[J]. International Journal of Cardiology, 2016, 219:79-83.
总累积风险函数为：
统计工具
Cumulative incidence function和Fine and Gray model通 过 R 软 件 (/) 加 载 包 “ cmprsk” 中 的 “ crr ” 函数和“ cuminc” 函数进行。疾病竞争风险模型通过 “mstate”加载包实现。 模型预测能力评价采用区分度和校正能力，采用的指标 分别为 ROC 曲线下面积(AUC)和 Ho江一涛,胡海兰,魏巧玲,方亚. 竞争风险模型的发展与应用[J]. 中 国卫生统计,2009,04:445-447. [2]戚晴,王洪源,任倩,纪立农. 竞争风险模型在2型糖尿病治疗临床 试验中的应用[J]. 中华临床医师杂志(电子版),2012,12:3322-3326. [3]宋艳龙. 竞争风险模型在阿尔茨海默病转归研究中的应用[D].山 西医科大学,2014. [4]郭胜楠,陈慧林,李丽贤,陈金宝,侯雅文,刘棣,陈征,陈平雁. 应用竞 争风险模型探索宫颈癌患者预后的影响因素[J]. 肿瘤,2015,09:10061012. [5]刘龙, 汤哲, 李霞,等. 基于竞争风险模型的北京市老年人群心血 管疾病短期风险评估[J]. 首都医科大学学报, 2016, 37(2):181-187.
R数据分析生存分析的做法和结果解释
R数据分析生存分析的做法和结果解释生存分析是一种用于研究事件发生时间的统计方法，常用于医学、生物学、经济学等领域。
在R语言中，有多种包可用于生存分析，如survival、KMsurv、rms等。
本文将介绍生存分析的主要做法和结果解释。
一、生存分析的做法1.整理数据：首先需要整理数据，包括事件发生时间、事件状态（例如生存还是死亡）、危险因素（例如性别、年龄、治疗方案等）等变量。
一般来说，数据需要按照时间顺序排列。
2. Kaplan-Meier方法：Kaplan-Meier方法是一种估计生存函数的非参数方法。
它假设风险在整个随访期间都是常数，并使用生存曲线来描述事件发生的时间。
在R中，可以使用survival包中的survfit(函数计算生存曲线，然后使用plot(函数绘制生存曲线。
3. 生存曲线比较：在生存分析中，常常需要比较不同危险因素对生存时间的影响。
通常使用log-rank检验或Cox比例风险模型进行比较。
使用survdiff(函数进行log-rank检验，使用coxph(函数进行Cox模型分析。
二、结果解释1.生存曲线：生存曲线是生存分析的主要结果之一、横轴表示时间，纵轴表示生存率。
曲线上下边界表示95%的置信区间。
可以通过观察生存曲线的形状和趋势判断危险因素对生存时间的影响。
2.中位生存时间：生存曲线可以帮助估计中位生存时间，即有一半样本的生存时间小于等于该时间点，另一半样本的生存时间大于等于该时间点。
中位生存时间可以用作评估治疗效果的一个指标。
3. P值和风险比（Hazard Ratio）：在生存分析中，通常会使用log-rank检验或Cox比例风险模型来比较不同危险因素对生存时间的影响。
log-rank检验可以得到一个P值，用于判断两个或多个组别之间生存情况是否存在显著差异。
Cox模型可以计算相对风险（Hazard Ratio），用于评估不同危险因素对生存时间的影响程度。
4. 危险比图：危险比图（Forest Plot）是显示危险比和其置信区间的图表。
使用R语言进行金融风险预测的方法
使用R语言进行金融风险预测的方法随着金融市场的不断发展和变化，金融风险管理变得越来越重要。
为了有效地管理金融风险，预测金融市场的波动和风险成为一项关键任务。
R语言作为一种强大的统计分析工具，被广泛应用于金融风险预测。
本文将介绍使用R语言进行金融风险预测的一些常用方法。
1. 历史模拟法历史模拟法是一种简单直观的金融风险预测方法。
它基于过去一段时间内的市场数据，通过计算历史收益率的标准差来衡量风险水平。
在R语言中，我们可以使用quantmod包来获取金融市场数据，并利用stats包中的函数计算收益率的标准差。
通过历史模拟法，我们可以得到一个基于历史数据的风险估计，但它忽略了市场的动态变化和未来的不确定性。
2. 方差-协方差法方差-协方差法是一种常用的金融风险预测方法，它基于资产收益率之间的协方差矩阵来衡量风险。
在R语言中，我们可以使用quantmod包获取金融市场数据，并利用stats包中的函数计算协方差矩阵。
通过方差-协方差法，我们可以得到一个基于资产间关系的风险估计，但它假设资产收益率服从正态分布，忽略了尾部风险的存在。
3. 基于GARCH模型的风险预测GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型是一种常用的金融时间序列模型，用于描述金融市场的波动性。
在R语言中，我们可以使用fGarch包来拟合GARCH模型，并进行风险预测。
GARCH模型考虑了波动的自回归特性和波动的异方差性，能够更准确地预测金融市场的风险。
4. 基于机器学习的风险预测机器学习在金融风险预测中也有广泛的应用。
在R语言中，我们可以使用caret包来进行机器学习算法的训练和预测。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）和神经网络（Neural Network）等。
通过机器学习算法，我们可以利用大量的市场数据和特征，建立起一个更准确的金融风险预测模型。
r语言竞争风险模型校准曲线
r语言竞争风险模型校准曲线R语言竞争风险模型校准曲线是用于评估和比较竞争风险模型在不同参数设置下的性能的工具。
校准曲线通常是一个二维图，横轴表示模型预测的竞争风险概率，纵轴表示实际观测到的概率。
通过绘制不同参数设置下的校准曲线，可以帮助研究人员选择最佳的模型参数设置。
以下是在R语言中绘制竞争风险模型校准曲线的一个示例代码：```{r}#加载所需的包library(survival)library(cmprsk)library(pec)library(rms)#生成一个示例数据集data(lung)lung$time2 <- lung$time + rnorm(nrow(lung))lung$status2 <- 1 - lung$status#拟合竞争风险模型fit <- cmpreg(Surv(time, status) + Surv(time2, status2) ~ age + sex + ph.ecog,data = lung)#预测竞争风险概率pred <- predict(fit, type = "risk")#绘制校准曲线calibration_curve(pred, lung$status, title = "Calibration Curve") ```这段代码通过加载需要的包，生成一个示例数据集，并使用`cmpreg()`函数拟合竞争风险模型。
然后，使用`predict()`函数预测竞争风险概率。
最后，使用`calibration_curve()`函数绘制校准曲线并指定标题为"Calibration Curve"。
绘制的校准曲线可以帮助评估模型的校准性能。
如果校准曲线的点落在理想的45度对角线上，表示模型的预测与实际观测一致，即模型具有良好的校准性能。
如果校准曲线的点偏离对角线，表示模型的预测存在偏差。
竞争风险模型介绍参考课件
2020/3/24
2
定义
竞争风险模型(Competing Risk Model, CR)是多状态 模型的一种标准化结构，是处理多种终点事件和竞争风险 事件存在的生存数据的分析方法。它是1999年Fine和Gray 提出部分分布的半参数比例风险模型，使用累积风险函数 来估计结局事件的累计发生概率。部分分布风险的回归模 型可利用部分似然函数和加权技术得到估计值，然后再利 用边际风险模型估计出个体的累积风险及其置信区间，分 析众多影响因素对结局事件的影响大小，很适合应用于多 影响因素的疾病研究。
[2] Kempen B J H V, Ferket B S, Kavousi M, et al. Performance of Framingham cardiovascular disease (CVD) predictions in the Rotterdam Study taking into account competing risks and disentangling CVD into coronary heart disease (CHD) and stroke[J]. International Journal of Cardiology, 2014, 171(3):413-418.
竞争风险过程过程：
事件1
0
右删失
事件1
0
事件.. 2
右删失
可能发生的终点事件 (endpoint)只有一个
2020/3/24
可能发生的终点事件 (endpoint)有多个类型 事件之间为生终点事件的原因别风险模型如下：
λ(t)表示终点事件的原因别基础风险，β表示对终点事件的回归系数。
竞争风险模型
汇报人：朱继存 导 师：孙长青 教 授 时 间：2017年04月12日
stata竞争风险模型定义
stata竞争风险模型定义
Stata是一个统计分析软件，竞争风险模型是用来评估企业或个体在市场竞争中面临的风险和机会的模型。
在Stata中，竞争风险模型通常使用生存分析方法，如Cox比例风险模型或Weibull模型来评估竞争环境下个体或企业的生存时间或退出概率。
这些模型可以帮助分析人员预测市场竞争中的风险因素，识别关键的竞争因素，并评估这些因素对生存时间或退出概率的影响。
竞争风险模型在Stata中的定义包括以下几个方面：
1. 数据准备，在Stata中，竞争风险模型的建立首先需要对数据进行准备，包括收集竞争环境中的相关数据，如市场份额、竞争对手数量、市场增长率等。
2. 模型选择，在Stata中，可以使用各种竞争风险模型，如Cox比例风险模型或Weibull模型等。
根据具体情况选择适合的模型。
3. 变量选择，在建立竞争风险模型时，需要选择合适的解释变量和控制变量，这些变量可以包括市场份额、市场增长率、竞争对
手数量、市场集中度等。
4. 模型拟合，使用Stata中的相应命令进行模型拟合，得到模型的参数估计和显著性检验结果。
5. 结果解释，最后，需要解释模型的结果，包括各个变量的影响程度、风险比、生存曲线等，以便对竞争环境中的风险因素进行深入分析和预测。
总之，在Stata中，竞争风险模型是用来评估市场竞争中个体或企业面临的风险和机会的重要工具，通过对竞争环境中的数据进行建模和分析，可以帮助决策者更好地理解市场竞争的动态变化，制定相应的竞争策略和风险管理措施。
生存分析之不满足风险比例假定的竞争风险模型：STATA还是R，总有一款适合你！
生存分析之不满足风险比例假定的竞争风险模型：STATA还是R，总有一款适合你！笔者在<<非比例风险的Cox回归模型_分层分析法>>中用到一个例子：示例：从TCGA（The Cancer Genome Atlas, 癌症基因组图谱，/）下载的多发性骨髓瘤CoMMpass研究中的临床资料（2021年9月），数据经过了清理。
变量包括id、age（年龄）、gender（性别，0=female；1=male）；race（种族：0=white；1=others）、FamHist（家族癌症史：0=No；1=Yes）、stage（病理学分期：1=I 期；2=II期；3=III期）、Trt（治疗方案，0=药物联合治疗，1=制剂+干细胞移植），status（状态：0=alive；1=dead）、cause（死亡原因：0=Alive；1=Not Cancer Related；2=Cancer Related）；time（确诊后生存时间，days）。
治疗多发性骨髓瘤时在药物治疗中加入干细胞移植有助于降低患者的癌症死亡率？疾病介绍：中国多发性骨髓瘤诊治指南（2022年修订），/zLN0Uqi9，密码：Memocl严格来说除了以全因死亡为研究结局，以死因、复发等为结局的研究都广泛存在着竞争风险。
非癌症相关死亡的发生的时候，癌症死亡就不可能出现了，也就是说癌症相关死亡和非癌症相关死亡互为竞争事件。
<<非比例风险的Cox回归模型_分层分析法>>中没有使用全因死亡作为死亡事件只是为了示例非比例风险的Cox回归模型的分层分析法，因为如果以全因死亡作为研究结局，stage等变量都满足风险比例假定，就不需要进行分层分析了。
生存分析的竞争风险模型笔者前面也做过一次长篇笔记：《R笔记：生存分析之竞争风险模型[概念与实操]》。
竞争风险模型有两种分析方法：（1）特定原因风险模型，（2）子分布风险模型。
使用R软件分析竞争风险模型简明攻略
在进行 竞争 风 险模 型 分 析 前 ， 需 依 次 载入 程 序 必
包 ｓｌ ｅ，ｕｖｖｌ ｃ ｒｋ 然后 在命 令窗 口键 入 ： ｐｉ ｓｓ ｒｉａ 和 ｍｐｓ ， ｎ
＞ｘ ｃｍｉｃ ｆ ｍｅｓａｕ， ｉ ； ＜一ｕ ｎ （ｔ ，ｔｔｓｄｓ ｘ ｉ ）
其 中 ｃ ｍｉｃ ｕ ｎ 是进 行累 积发 生率 和 Ｇｒｙ检 验 的命 ａ
他意 外结 局 ， 它的 出现 会 导 致感 兴 趣 的事 件 永 远 不 会
ｃｎｒ ／ Ａ Ｋ ＧＥ．ｔ 下 载 ， 在 主界 面 “ 序 包 ” ｏ ｔｉ Ｐ Ｃ Ａ ｂ ｈｍｌ 并 程
菜单 中进 行安 装 。 分 析步 骤 １ 数据 集 的读入 与分析 前 的准备 。 ． Ｒ可 以直接读 取纯 文本 文件 ， 对于 读 取像 Ｓ Ｓ 而 ＰＳ 格式 的 文 件 则 必 需 先 载 入程 序 包 ｆｒｉｎ ｏｅ 。安 装 ｃ ｇ ｍ． ｐ ｓ ， 程序 包 已出现 在选择 列表 中。 ｒ ｋ后 该 接下来 ， Ｒ 的命 令 窗 口键 入 命 令 ， 可 读 入 数 在 即
据集 ：
＞ ｂ ｒａ ．ｐｓ “ ｒｔ ｓｖ ，ｏ ｄ ｔ．ｒｍｅ ｍｔ ｅｄ ｓｓ（ ｂ ．ａ ” ｔ ． ａａ ｆ ａ ａ
ＴＲＵＥ）
发生 （ 被认 为是 与 右删 失数据 （ｉｈ — ｎｏｄｄ ｔ） 这 ｒ ｔ ｅ ｓｒ ａａ 的 ｇ ｃ 最大差 别 ） 即 出现 了竞 争。 现 在 学 界 的 主 流 观 点 认 ，
本文 并不 准备 对竞 争风 险模型 的 理论 和算 法进行
探讨 ， 而是 试 图提 供 一个 使用 Ｒ软 件 竞 争风 险模 型模 块 的简 明分析 指南 ， 我国广 大一 线工 作者 能较 迅速 、 使 准 确地将 该模 型应 用于 实际工 作 。 示例 数据 与 Ｒ软件 的下 载与 安装 本文 的示 例数 据是 一个关 于 急性 白血病 骨髓 移植
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找了好久，中文的竞争风险模型的学习资料好少哦，再加上帮粉丝做了一个竞争模型的分析，今天顺带就给大家写一个竞争风险回归的例子。
也是接着上一篇文章的续R数据分析：竞争风险模型的做法和解释实例描述我们有177例干细胞移植的急性白血病患者，我们关心这些病人的白血病复发情况，但是记住，因为白细胞移植，其移植相关死亡风险也加大。
那么死亡和复发存在竞争关系，毕竟病人有可能还没等到复发就死了嘛，所以做数据分析的时候要考虑。
对于这样的数据我们应该用风险竞争模型。
同时我们更关心协变量比如说病人性别，白血病类型，移植时期，干细胞来源等等这些变量是如何影响病人白血病复发风险的。
我们的数据长这样：其中ftime为时间变量，status为删失或者竞争事件，我们要用到的预测变量包括Age, Sex, D, Phase, and Source共4个，分别代表病人的年龄，性别，疾病类型，阶段，干细胞来源。
首先我们必须将预测变量中的因子类型转化为哑变量，我们需要构建一个哑变量转化函数：factor2ind()这个函数就可以很方便的将因子转化为n-1列的矩阵，同时规定参考水平。
接下来要做的就是把所有预测变量进行绑定，形成预测变量矩阵：有了这个预测变量矩阵我们就可以开始拟合我们竞争风险模型了，主要要用到crr这个函数，这个函数最简单的模式就是你把随访事件喂给它，把结局事件喂给它，再把自变量喂给他，要注意删失数据编码为0，主要事件编码为1，竞可以看到，我们的竞争回归模型就拟合好了。
结果的第一部分首先给出了各个变量的系数和相对风险relative risk exp(β̂j)，标准误，z值和p值，在我们的结果中，可以看出只有Phase这个变量是显著的。
结果的第二部分就给出各个变量的相对风险the relative risk for each term, exp(β̂j), and a 95% confidence interval和置信区间。
如何解释呢？The relative risk or subdistribution hazard ratio for a categorical covariate is the ratio of subdistribution hazards for the actual group with respect to the baseline, with all other covariates being equal. If the covariate iscontinuous then the relative risk refers to the effect of a one unit increase in the covariate, with all other covariates being equal. In our data, exp(−0.0352)=0.965 is the relative risk of a female with respect to a male, and exp(−0.0185)=0.982 is the relative risk for a 1 year increase in age.对于分类变量来说，相对风险就是相对于参考水平，该水平的风险是多少。
对于连续变量来说，相对风险解释为自变量每增加一个单位产生的效果。
在我们的例子中就有女性相对于男性的风险为exp(−0.0352)=0.965；病人的年龄每增加一岁白血病复发的风险相对于不增加为exp(−0.0185)=0.982。
小结今天给大家写了竞争风险回归模型的做法和结果解释，感谢大家耐心看完，自己的文章都写的很细，代码都在原文中，希望大家都可以自己做一做，请关注后私信回复“数据链接”获取所有数据和本人收集的学习资料。
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