以编程方式创建和可视化参数生存曲线，而没有R中的协变量

Question

我尝试使用AFT模型绘制对数正态，指数，对数逻辑和威布尔分布的参数生存曲线。

以下是玩具示例：

library(survival)
library(ISwR)
require(flexsurv)

ln.curves  <- flexsurvreg(Surv(days, status == 1)~1,dist='lnorm',data=melanom)
ln.curves

wb.curves  <- flexsurvreg(Surv(days, status == 1)~1,dist='weibull',data=melanom)
wb.curves

exp.curves  <- flexsurvreg(Surv(days, status == 1)~1,dist='exponential',data=melanom)
exp.curves

ll.curves  <- flexsurvreg(Surv(days, status == 1)~1,dist='llogis',data=melanom)
ll.curves

我将如何务实地创建生存功能？例如，我想为下面的时间序列创建一个生存函数。

t <- seq(1:5000)

我尝试对日志正态分布执行此操作，对数正态曲线的参数为：

Estimates: 
         est    L95%   U95%   se   
meanlog  8.670  8.302  9.038  0.188
sdlog    1.483  1.201  1.830  0.159

t <- seq(1:5000)
lnorm.plot <- 1 - plnorm(t, meanlog = 8.670,sdlog=1.483)
plot(lnorm.plot)

以下是我的问题：

1. 我的对数正态曲线图是否正确？
2. 如何为指数，威布尔和loglogistic分布绘制相同的内容？