问题描述
我正在考虑使用生存函数在 R 中运行 Cox 回归模型。我拥有的数据是 1981 年至 2016 年之间的每日平均降水数据，根据它是否超过第 95 个百分位（定义为“事件”（netcdf 格式））归类为 0 或 1。而协变量是各种每日平均海面温度指数（例如，厄尔尼诺 3.4 区域；作为 csv）。
我知道如何使用观察到的数据或 netcdf 中单独提取的网格点来运行模型，但似乎无法找到一种方法使其对网格内的所有像素运行。以下单个站的示例：
Cox <- coxph(Surv(date,event) ~ EN3.4 + CP,data = Obidos # where Obidos is a csv file containing the date,event (i.e. 0 or 1) and EN3.4 and CP are the sst time series (i.e. covariates).
它指出数据需要作为数据框，但是当我将 netcdf 转换为数据框时，我只能使用下面的代码获取纬度、经度和每个网格点第一个时间步长的值。
events = raster("PISCO95res.nc",varname = "Prec") # read in netcdf
proj4string(events)=CRS("+init=epsg:4326")
events.df = raster::as.data.frame(events,xy = TRUE,long = TRUE) # convert to data.frame
任何帮助或建议将不胜感激，谢谢！
解决方法
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