Как сравнить результаты регрессии Кокса Опции

[propedevt]

Уважаемые форумчане!
Для анализа выживаемости строю модель Кокса, с разными независимыми переменными. И появилась необходимость сравнить модели.
И собственно вопрос у меня к Вам - как сравнить что одна полученная модель лучше чем другая?

[propedevt]

Посмотрел, нашел что AIC ? информационный критерий Акаике (первый раз слышу про такой )
Почитал про step ( http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/libra.../html/step.html ) , и не совсем понял его рекомендуют применять для линейных моделей? насколько оправданно и возможно его применение для регресии кокса?

Дальше попробовал его применить - мне нужно сравнить модель1, включающую proBNP + efmss, и модель2, включающую proBNP + efmss + gal + cys.
Получилось это в два действия, из 2 модели программа выбирает 3 предиктора, до двух она не доходит. Поэтому вторым действием вручную сделал модель proBNP + efmss:

Код

> step(coxph(Surv(day,event)~ proBNP + efmss + gal + cys, data), direction = "backward")
Start:  AIC=865.02
Surv(day, event) ~ proBNP + efmss + gal + cys

         Df    AIC
- proBNP  1 864.48
<none>      865.02
- cys     1 865.74
- efmss   1 869.86
- gal     1 932.18

Step:  AIC=864.48
Surv(day, event) ~ efmss + gal + cys

        Df    AIC
<none>     864.48
- cys    1 867.13
- efmss  1 874.56
- gal    1 930.86
Call:
coxph(formula = Surv(day, event) ~ efmss + gal + cys, data = data)


          coef exp(coef) se(coef)     z       p
efmss -3.75697    0.0234 1.13e+00 -3.32 0.00089
gal    0.09448    1.0991 1.05e-02  8.99 0.00000
cys    0.00019    1.0002 8.61e-05  2.20 0.02800

Likelihood ratio test=209  on 3 df, p=0  n= 197, number of events= 108






> step(coxph(Surv(day,event)~ proBNP + efmss, data), direction = "backward")
Start:  AIC=971.42
Surv(day, event) ~ proBNP + efmss

         Df    AIC
<none>      971.42
- proBNP  1 982.64
- efmss   1 999.83
Call:
coxph(formula = Surv(day, event) ~ proBNP + efmss, data = data)


           coef exp(coef) se(coef)     z       p
proBNP  0.00031   1.00031 8.15e-05  3.81 1.4e-04
efmss  -6.32391   0.00179 1.23e+00 -5.13 2.9e-07

Likelihood ratio test=100  on 2 df, p=0  n= 197, number of events= 108

Посоветуйте пожалуйста как нарисовать AIC, тут я не понял Сами модели до этого рисовал просто - plot(survfit(model1))