使用R中的Cox比例风险模型计算生存预测

Question

我试图用R中的Cox比例风险模型计算生存预测。

    library(survival)
    data(lung)
    model<-coxph(Surv(time,status ==2)~age + sex + ph.karno + wt.loss, data=lung)
    predict(model, data=lung, type ="expected")

当我使用上面的代码时，我得到了与公式相对应的累积危险预测

    h^i(t)=h^0(t)exp(x′iβ^)

但我关心的是预测与公式相对应的生存，

    S^i(t)=S^0(t)exp(x′iβ^)

如何预测R中的生存？ 在此先感谢。

Answer 1

您可以使用predict或survfit。使用predict，您需要为newdata参数提供一个列表，其中包含模型中所有变量的值：

predict(model, 
      newdata=list(time=100,status=1,age=60,sex=1, ph.karno=60,wt.loss=15),
      type ="expected")
[1] 0.2007497

有一个幸存物体的绘图方法：

?survreg
png(); plot(survfit(model)); dev.off()