交互效应分析是一种统计方法，用于评估两个或多个变量之间的相互作用对因变量的影响。其工作原理如下：

1. 模型构建：使用线性回归模型，将因变量（如 Y）作为被解释变量，多个自变量（如 factor1 和 factor2）及其交互项作为解释变量。模型形式为 Y ~ factor1 * factor2。
2. 拟合模型：通过最小二乘法拟合模型，估计各自变量及其交互项对因变量的影响。
3. 方差分析：使用方差分析（ANOVA）方法，检验各自变量及其交互项对因变量的显著性。ANOVA 可以分解总变异，评估各自变量及其交互项是否显著影响因变量。

作用：

• 交互效应分析通过线性回归和方差分析，评估多个变量及其交互作用对因变量的影响。
• 该方法适用于研究变量之间的相互作用及其对因变量的综合影响。
• 交互效应分析不仅关注各自变量的独立效应，还考虑它们之间的交互作用。

获取脚本描述失败

将数据的行列进行互换。

获取脚本描述失败

累积发生率曲线（Cumulative Incidence Function, CIF） 是一种在生存分析中常用的统计方法，用于估计在给定时间点上特定事件的发生率。CIF可以帮助我们理解数据集中的事件发生分布，并可视化事件发生率的变化。
生成CIF曲线时，需要时间（Time）和结局（Status）以便进行生存分析。

其中， 时间需要是数值类型数据；
结局需要是整数，即：0（未发生）或1（发生）；

CIF曲线的生成基于Python完成， 其中对于CIF曲线的实现使用到了sksurv软件包。

将两个矩阵按照指定方式进行合并。

组别效应分析是一种统计方法，用于评估组别变量对因变量的独立影响。其工作原理如下：

1. 模型构建：使用线性回归模型，将因变量（如 Y）作为被解释变量，组别变量（如 group）作为解释变量。模型形式为 Y ~ group。
2. 拟合模型：通过最小二乘法拟合模型，估计组别变量对因变量的影响。
3. 方差分析：使用方差分析（ANOVA）方法，检验组别变量对因变量的显著性。ANOVA 可以分解总变异，评估组别变量是否显著影响因变量。

作用：

• 组别效应分析通过线性回归和方差分析，评估组别变量对因变量的独立影响。
• 该方法适用于研究不同组别对某一变量的变化趋势和显著性。
• 不涉及其他变量或交互效应，仅关注组别的独立效应。

时间依赖性ROC曲线（Time-dependent ROC）是一种用于评估预测模型性能的工具，特别适用于生存分析数据和需要考虑时间因素的情况。
时间依赖性ROC曲线的原理与常规的ROC曲线比较类似，前者相比后者多了时间因素，以便我们可以根据不同时间节点绘制不同的ROC曲线。
绘制时间依赖性ROC曲线，需要准备以下数据：
时间：即观测时间，要求为数值型变量；
结局：即最终事件是否发生，要求为数值型变量；其中，0为未发生，1为已发生；
风险评分：预测模型的风险评分，要求为数值型变量。

本方法的实现主要使用survivalROC包；本方法支持反转风险评分、绘制截断值、选择NNE或KM法估计；同时支持选择观测时间点。

决策曲线分析（DCA）是一种评估预测模型在实际临床决策中应用价值的方法。它通过比较不同决策方案在特定阈值范围内的净收益来实现。这里的“净收益”是指考虑到假阳性和假阴性的结果所带来的益处和损失后的净效果。
DCA的核心原理是量化预测模型在特定临床决策阈值下的效用，并与其他决策策略（如对所有人进行治疗或对谁都不进行治疗）进行比较。

本实现使用到了R包 dcurves。

基于R语言的LASSO回归，主要处理生存问题。
最小绝对值选择与收缩算子（Least absolute shrinkage and selection operator, 又称LASSO回归）是一种通过构造一个惩罚函数，使回归模型中的变量系数进行压缩，从而达到精简模型，防止过拟合，解决共线性的数据挖掘方法。 Lasso回归可以使某些回归系数变为0，实现变量选择的效果。
提供R语言经典的两张LASSO图像，并且一并提供各变量最终系数。
训练(构建)本模型时，需要时间(Time)，结局(Status)，此外还需要提供计划建模的因素。
其中： 时间需要是数值类型数据；
结局需要是整数，即：0（未发生）或1（发生）；
所有提供的因素类型不限，数字分组的等级变量需手动选择。

本任务中，对LASSO回归的实现主要使用到了glmnet包。