r - 如何绘制survreg生成的生存曲线(R的包装生存期)？

我正在尝试拟合Weibull模型并将其绘制到生存数据中。数据只有一个协变量，即从2006年到2010年运行的队列。那么，关于在接下来的两行代码中添加什么内容以绘制2010年生存曲线的方法有什么想法？

library(survival)
s <- Surv(subSetCdm$dur,subSetCdm$event)
sWei <- survreg(s ~ cohort,dist='weibull',data=subSetCdm)

通过以下几行代码，用Cox PH模型实现相同的过程非常简单。问题在于survfit()不接受survreg类型的对象。

sCox <- coxph(s ~ cohort,data=subSetCdm)
cohort <- factor(c(2010),levels=2006:2010)
sfCox <- survfit(sCox,newdata=data.frame(cohort))
plot(sfCox,col='green')

使用数据肺(来自生存包)，这是我要完成的工作。

#create a Surv object
s <- with(lung,Surv(time,status))

#plot kaplan-meier estimate, per sex
fKM <- survfit(s ~ sex,data=lung)
plot(fKM)

#plot Cox PH survival curves, per sex
sCox <- coxph(s ~ as.factor(sex),data=lung)
lines(survfit(sCox,newdata=data.frame(sex=1)),col='green')
lines(survfit(sCox,newdata=data.frame(sex=2)),col='green')

#plot weibull survival curves, per sex, DOES NOT RUN
sWei <- survreg(s ~ as.factor(sex),dist='weibull',data=lung)
lines(survfit(sWei,newdata=data.frame(sex=1)),col='red')
lines(survfit(sWei,newdata=data.frame(sex=2)),col='red')

最佳答案

希望这会有所帮助，并且我没有犯一些误导性错误:

从上面复制:

    #create a Surv object
    s <- with(lung,Surv(time,status))

    #plot kaplan-meier estimate, per sex
    fKM <- survfit(s ~ sex,data=lung)
    plot(fKM)

    #plot Cox PH survival curves, per sex
    sCox <- coxph(s ~ as.factor(sex),data=lung)
    lines(survfit(sCox,newdata=data.frame(sex=1)),col='green')
    lines(survfit(sCox,newdata=data.frame(sex=2)),col='green')

对于Weibull，请使用预测，重新引用文森特的评论:

    #plot weibull survival curves, per sex,
    sWei <- survreg(s ~ as.factor(sex),dist='weibull',data=lung)

    lines(predict(sWei, newdata=list(sex=1),type="quantile",p=seq(.01,.99,by=.01)),seq(.99,.01,by=-.01),col="red")
    lines(predict(sWei, newdata=list(sex=2),type="quantile",p=seq(.01,.99,by=.01)),seq(.99,.01,by=-.01),col="red")

这里的技巧是颠倒分位数顺序以进行绘图或预测。可能有更好的方法来执行此操作，但是它在这里有效。祝好运!

关于r - 如何绘制survreg生成的生存曲线(R的包装生存期)？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/9151591/