该图的具体实现是由R包regplot实现,该包是今年9月13日在R官网上发布的新包,包具体信息截图如下:
包中只有一个函数regplot:
关键几个参数的意义如下:
reg: 需要拟合的模型式子,可以是广义线性模型(glm),线性(lm),生存分析(cox比例风险模型);
dummies:哑变量设置模型,如果选择TRUE,则对于模型中的分类变量,当做哑变量处理,否则分类变量一律平等对待;
observation:这里可以具体制定某个观测显示在图上,上图中红色的点,代表某个观测的值;
other:这个参数里面包括一些格式上的参数,诸如图形颜色等参数。
具体例子:
数据来自梅奥诊所在1974至1984年间进行的原发性胆汁性肝硬化(PBC)的临床试验,共有424例PBC患者。
该数据封装在R包survival里,我们可以直接调用。
#第一步:安装regplot 包
install.packages('regplot')
#第二步:调用survival包,用于拟合coxmox,及本案例中数据PBC来源
library(survival)
#第三步:案例数据pbc
data(pbc)
View(pbc)
#数据变量做简单离散化处理
pbc$catbili <- cut(pbc$bili,breaks="c(-Inf," 2,="" 4,="">->
labels=c('low','medium','high'))
pbc$died <- pbc$status="">->
#第四步:调用regplot
library(regplot)
#第五步:利用survival包中的coxph拟合一个Cox模型
pbccox <- coxph(formula="Surv(time,died)" ~="" age="" +="" catbili="" +="" sex="">->
log(copper+1) +stage + trt,data=pbc)
#制定图上显示的具体观测是哪一个?
obs <->->
#第六步:调用regplot函数,便可以输入图形
a1<-regplot(pbccox,observation=obs, other="list(" failtime="1825," prfail="TRUE)">-regplot(pbccox,observation=obs,>
如果是做logistic 回归,代码模型拟合函数修改为glm即可:
pbcglm <- glm(formula="died" ~="" age="" +="" catbili="" +="" sex="" +="" copper="" +stage="" ,family='binomial' ,="" data="pbc">->
regplot(pbcglm)
以上代码是作者封装好后的代码,按照以上代码在R中直接运行即可。图形显示主要是box的形式,当然作者指出可以是小提琴图等其他格式,这个需要在源码中更改调整。
作者在github的源码链接:
https://github.com/cran/regplot/blob/master/R/regplot.R
贴一张截图,可以是这些形式的图形。
PS:本人在寻找nomogram背后的R源代码,希望对图形从底层做出调整。有人有源代码可以分享一下吗?谢谢!
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