绘制一个简单的幸存Weibull生存契合

Question

这是How to plot the survival curve generated by survreg (package survival of R)?回答的问题的一个更简单的变化

# Create simple Weibull survival fit using library(survival)
  surmo<-survreg( Surv(validtimes, status)~1, dist="weibull")

# Getting Kaplan-Meier
  fKM<-survfit( Surv(validtimes, status)~1)

# Plot Kaplan-Meier
  plot(fKM,xlab="Time,Days",conf.int=TRUE,mark.time=TRUE,ylab="Fraction",main="Kaplan-Meier Plot")

这一切都很好，没有任何问题。

当我想在数据上叠加预测的Weibull拟合时出现问题。基于我使用的例子。

 pct <- seq(.01,.99,by=.01)
 maxvalidtimes<-max(validtimes)
# Getting the Weibull lines to overlay
  lines(predict(surmo,newdata=list(1:maxvalidtimes),type="quantile",p=pct),1-pct,col="red")

我收到一个错误

xy.coords（x，y）出错：'x'和'y'长度不同

我认为问题来自这个术语：newdata = list（1：maxvalidtimes）

我试图删除newdata术语，并设置newdata = list（1:99）无济于事。

我在flexsurv包中尝试了同样的事情，我得到了我想要的确切图，只需要很少的努力。

 # Using flexsurv package here
  surmof  <- flexsurvreg( Surv(validtimes, status)~1,dist='weibull')
  plot(surmof,mark.time=TRUE,xlab="Time,Days",ylab="Fraction",main="FlexSurv Plot")

Answer 1

由于您没有提供任何数据，我将修改使用?predict.survreg数据集的lung页面中的最后一个示例。您不需要任何新数据，因为您只需要分位数类型的绘图，并且需要为p提供向量参数。

lfit <- survreg(Surv(time, status) ~ 1, data=lung)
pct <- 1:98/100   # The 100th percentile of predicted survival is at +infinity
ptime <- predict(lfit,  type='quantile',
                  p=pct, se=TRUE)
 str(ptime)
#------------
List of 2
 $ fit   : num [1:228, 1:98] 12.7 12.7 12.7 12.7 12.7 ...
 $ se.fit: num [1:228, 1:98] 2.89 2.89 2.89 2.89 2.89 ...

所以你实际上有太多的数据点，如果你看看ptime中的228行数据，你会发现每一行都是相同的，所以只需使用第一行。

identical( ptime$fit[1,], ptime$fit[2,])
#[1] TRUE


 str(ptime$fit[1,])
# num [1:98] 12.7 21.6 29.5 36.8 43.8 ...

所以你有一个每个分位数的预测时间，并记住生存函数只是1减去分位数函数，y值是给定的淬火，而它是形成x值的时间：

 plot(x=ptime$fit[1,], y=1-pct, type="l")