R 偏差和分数残差图

我试图绘制偏差图，并在比例风险模型的数据（kidtran）上绘制残差图。 1-我尝试使用以下代码绘制coxph模型的偏差残差图，该图包含协变量（种族、性别和性别与种族之间的相互作用）：

library(KMsurv)
data(kidtran)
kidtran

####Deviance Residuals####
fit<-coxph(Surv(time, delta)~race+gender+race*gender, method="breslow", data=kidtran)
resid.dev<-resid(fit,type="deviance")
par(mfrow = C(1,1))
plot(resid.dev,xlab = "Risk Score", ylab = "Deviance Residual", lwd=1 )
title("Deviance Residual")
resid.dev
abline(h=2.5, col="blue")
abline(h=-2.5, col="blue")

C（1，1）中的错误：对象不能解释为因子

2-我为每个协变量绘制了分数残差图：

##score for interaction
fit<-coxph(Surv(time, delta)~race+gender+race*gender, method="breslow", data=kidtran)
resid.score<-resid(fit,type="score")
par(mfrow = C(1,2))
plot(resid.score)
resid.score
abline(h=2.5, col="blue")
abline(h=-2.5, col="blue")

##score for race
fit1<-coxph(Surv(time, delta)~race, method="breslow", data=kidtran)
resid.score<-resid(fit1,type="score")
par(mfrow = C(1,2))
plot(resid.score)
resid.score
abline(h=2.5, col="blue")
abline(h=-2.5, col="blue")

##score for gender
fit2<-coxph(Surv(time, delta)~gender, method="breslow", data=kidtran)
resid.score<-resid(fit2,type="score")
par(mfrow = C(1,2))
plot(resid.score)
resid.score
abline(h=2.5, col="blue")
abline(h=-2.5, col="blue")

##互动评分
拟合我的猜测是风险分数应该是预测值（如果我没有记错我的统计数据，那么风险比？），在上面的代码中，残差只是一个向量，因此：

##note it's a small c for par
par(mfrow = c(1,1))
plot(predict(fit),resid.dev,xlab = "Risk Score", 
ylab = "Deviance Residual", lwd=1 ,main="Deviance Residual")
abline(h=2.5, col="blue")
abline(h=-2.5, col="blue")


对于第二个绘图，您需要在x轴上绘制观察次数：

fit<-coxph(Surv(time, delta)~race+gender+race*gender, method="breslow",data=kidtran)
resid.score<-resid(fit,type="score")
par(mfrow = c(1,3))
for(i in colnames(resid.score))
plot(1:nrow(resid.score),resid.score[,i],main=i,xlab="obs no")

谢谢您的澄清。如何为最后3个图形绘制线条？尝试在绘图内添加type=“l”like（…type=“l”），如果将点连接起来，则是这样
for（i in colnames（resid.score））{plot（1:nrow（resid.score），resid.score[，i]，main=i，xlab=“obs no”，type=“l”）}
因为有时候你的剩余量比预期的低/高，这就是为什么它看起来很奇怪的原因
fit<-coxph(Surv(time, delta)~race+gender+race*gender, method="breslow",data=kidtran)
resid.score<-resid(fit,type="score")
par(mfrow = c(1,3))
for(i in colnames(resid.score))
plot(1:nrow(resid.score),resid.score[,i],main=i,xlab="obs no")