比较两种Cox回归模型性能的IDI.INF函数

IDI.INF函数是一种用于比较两种Cox回归模型性能的指标。Cox回归模型是一种常用的生存分析方法，用于研究事件发生时间和预测因素之间的关系。

IDI.INF函数是基于IDI（Integrated Discrimination Improvement）指标的计算方法，用于评估两个模型在预测能力上的差异。IDI指标衡量了新模型相对于基准模型的改进程度，即新模型是否能更准确地预测事件的发生。

IDI.INF函数的计算方法如下：

1. 首先，需要计算基准模型和新模型的预测概率。这些概率可以通过Cox回归模型的预测结果得到。
2. 然后，根据预测概率将样本分为事件组和非事件组。通常，可以根据预测概率的大小将样本分为多个组，比如四分位数。
3. 接下来，计算基准模型和新模型在每个组中的事件发生率。
4. 最后，使用IDI.INF函数计算IDI指标。IDI.INF函数的具体计算方法可能因软件工具而异，可以参考相应软件的文档或帮助手册。

IDI.INF函数的优势在于可以直观地比较两个模型在不同预测概率组中的性能差异。它可以帮助研究人员评估新模型相对于基准模型的改进效果，并选择更准确的预测模型。

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