R语言 构建多元生存分析模型,模拟是否逾期还款

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用R语言构建多元生存分析模型来预测是否逾期还款：

library(survival)
library(ggplot2)

# 导入数据
data <- read.csv("loan_data.csv")

# 转换数据类型
data$default <- as.factor(data$default)
data$term <- as.numeric(data$term)

# 构建生存对象
surv_obj <- Surv(data$time, data$default)

# 构建多元生存分析模型
model <- coxph(surv_obj ~ data$term + data$age + data$income + data$credit_score)

# 预测逾期还款概率
probabilities <- predict(model, type="risk")

# 绘制Kaplan-Meier曲线（观测到的逾期还款率）
km_curve <- survfit(surv_obj ~ 1)
ggplot(km_curve, aes(x=time, y=surv)) + geom_step()

# 绘制Cox模型的预测曲线（预测逾期还款率）
cox_curve <- survfit(Surv(data$time, 1-data$default) ~ 1, newdata=data)
ggplot(cox_curve, aes(x=time, y=surv)) + geom_step()

在这个示例中，我们使用了一个名为“loan_data.csv”的数据文件，其中包含有关贷款客户的信息，例如其借款金额，贷款期限，年龄，收入和信用评分等等。我们将使用这些信息来构建一个预测是否逾期还款的多元生存分析模型。

我们首先将数据转换为适合生存分析的形式，并使用“Surv”函数创建一个生存对象。然后，我们使用“coxph”函数来拟合一个多元Cox模型，该模型将我们的预测变量（贷款期限，年龄，收入和信用评分）作为自变量，逾期还款状态作为因变量。

然后，我们使用“predict”函数来预测每个客户的逾期还款概率。我们还使用“survfit”函数创建了两个生存曲线：一个观测到的逾期还款率（Kaplan-Meier曲线），另一个是Cox模型的预测曲线。

最后，我们可以使用“ggplot2”包中的“geom_step”函数来绘制这两个生存曲线，并将它们与原始数据进行比较。这将有助于我们评估我们的模型的性能，并确定哪些变量对逾期还款的预测最有影响。