IDI.INF 函数比较两个 Cox 回归模型的性能答案

【问题标题】：IDI.INF function to compare the performance of two Cox regression modelsIDI.INF 函数比较两个 Cox 回归模型的性能
【发布时间】：2018-03-04 13:47:21
【问题描述】：

我想将 survIDINRI 包中的 IDI.INF 函数用于两个 Cox 回归模型的性能。为此，我使用了以下脚本：

> D=subset(Dataset, select=c("time","status","Var1","Var2","Var3", "Var4", "Var5", "Var6", "Var7", "Var8"))
>  D$status=as.numeric(D$status==2)
>  D=D[!is.na(apply(D,1,mean)),] ; dim(D)
[1] 800  10
> head(D)
> outcome=D[,c(1,2)]
> covs1<-as.matrix(D[,c(-1,-2)])
> covs0<-as.matrix(D[,c(-1,-2, -10)])
> head(outcome)
> head(covs0)
> head(covs1)
> x <-IDI.INF(outcome, covs0, covs1, t0, npert=300,npert.rand = NULL, seed1 = NULL, alpha = 0.05)

最后，我收到以下消息：

Error in fitter(X, Y, strats, offset, init, control, weights = weights,  : 
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 6)
In addition: Warning message:
In fitter(X, Y, strats, offset, init, control, weights = weights,  :
  Ran out of iterations and did not converge

有没有人对这个 IDI.INF 函数有经验？有没有办法解决这个问题？

【问题讨论】：

如果没有您的数据或存在相同问题的数据，我们很难解决这个问题。
我相信包装文档说您应该只提供完整的箱子。

标签： r cox-regression

【解决方案1】：

由于一个变量的预测值较弱（可能是 data.frame 中的第 6 个变量），可能会遇到此错误消息。您可以通过删除该变量或包括更多数量的研究对象来解决此问题，以使预测模型稳定。

【讨论】：