绘制简单的 survreg Weibull 生存拟合

Question

这是已在 How to plot the survival curve generated by survreg (package survival of R)?

回答的问题的更简单变体

# 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")

到目前为止一切正常，没有任何问题。

当我想在数据上叠加预测的 Weibull 拟合时出现了问题。基于我使用的示例。

 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

Error in xy.coords(x, y) : 'x' and 'y' lengths differ

我认为问题出在以下术语： newdata=list(1:maxvalidtimes)

我尝试删除 newdata 项并设置 newdata=list(1:99) 也无济于事。

我在 flexsurv 包中尝试了同样的事情，我得到了我想要的精确图，不费吹灰之力。

 # 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 ?predict.survreg 页面中最后一个使用 lung 数据集的示例。您不需要任何新数据，因为您只需要一个分位数类型的图，并且需要给 p.

一个矢量参数

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，如果你查看 ptime 中的 228 行数据，你会发现每一行都是相同的，所以只使用第一行。

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 ...

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

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

绘制简单的 survreg Weibull 生存拟合

Plotting a simple survreg Weibul survivall fit

plot

r

survival-analysis

weibull