R语言进行复杂抽样设计（Survey-Weighted）logistic回归列线图-Cindex-ROC-校准曲线绘制-外部验证

列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。列线图(Nomogram)可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。
近些年来在高质量SCI临床论文中用的越来越多。列线图将回归模型转换成了可以直观的视图，让结果更容易判断，具有可读性，例如：

对于复杂设计调查（Survey-Weighted）的数据，我们不能使用RMS包直接绘制预测模型列线图，这样会造成数据偏差，既往我们已经介绍了SvyNom包绘制复杂设计调查（Survey-Weighted）的数据cox回归的列线图，今天我们来介绍绘制复杂设计调查（Survey-Weighted）的数据logistic回归列线图-Cindex-ROC-校准曲线绘制-外部验证，继续使用我们的转移性胃癌数据，我们先导入数据和R包

library("rms")
library("survey")
bc<-read.csv("E:/r/test/noNA.csv",sep=',',header=TRUE)

上图只显示了一部分，这是一个转移性胃癌患者（Power、Capanu、Kelsen 和 Shah 2011）的数据（公众号回复：胃癌数据，可以获得数据），数据很多我们选取一部分建模，age_dx：年龄，group：分组变量，分为存活率小于2年的和大于两年的，inv_weight：概率权重，ssize：每个分组患者的人数，survival生存时间，surv_cens生存结局
先要注意一下，这是个生存数据，我们把它当成二分类数据来分析，做个演示而已。
因为我们要进行外部验证，所以要分成建模集和验证集

tr1<- sample(nrow(bc),0.8*nrow(bc))##随机无放抽取
bc_train <- bc[tr1,]#70%数据集
bc_test<- bc[-tr1,]#30%数据集

要建立调查加权，我们先要生成一个调查表，我们这里是根据患者是否能活超过24个月进行分层，

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