我能在R中为Cox比例风险模型执行所有子集的变量选择吗？

Question

我能在R中为Cox比例风险模型执行所有子集的变量选择吗？

rsurvival-analysiscox-regression

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我正在尝试使用类似于“regsubsets”的函数，如果不是真的，在R程序中选择最佳Cox比例风险模型来处理我的数据。这是否可行？如果是，是否已存在此类函数？

- marcellt

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你应该首先认真质疑这是否是一个好主意。 - IRTFM

你推荐哪种模型选择程序？在接受一个模型为“最佳”之前，看看竞争模型有多接近不合适吗？ - marcellt

你应该首先考虑调查领域的基础科学。除非目标明确，否则不可能推荐“最佳程序”。 - IRTFM

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我阅读了您提供的链接，他们似乎都非常批评逐步变量选择。这正是我试图寻找另一种变量选择方法（所有子集）的原因。 - marcellt

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据我所知，没有这种功能。您可能想要使用 glmulti 这样的工具。这里有一篇很好的子集回归综述文章。如果您只有少量候选模型，可以使用循环生成替代模型并将感兴趣的结果存储在数据框中，然后进行排序。正如您所看到的，即使是数量适中的预测因子，计算上也变得相当苛刻。您可能需要考虑一种使这样的循环并行运行的方法。另一种选择是将回归的密集部分重写为编译语言... - dardisco

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1个回答

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- dardisco · Answer 1

我猜你已经熟悉以下内容了... 如果你使用AIC作为“最佳模型”的标准，那么这将是一个合理的起点：

library(survival)
data(colon)
c1 <- coxph(Surv(time=time, event=status) ~
     as.factor(extent) + age + sex, data=colon)
step(c1)

如果你有缺失值（NA），请小心使用此方法。当然，可能存在更好的模型，但是在潜在预测因子数量较少的情况下，你不太可能错过它。关于使用数值方法而不是可靠的知情意见，请注意上述警告（感谢 @DWin）。