如何绘制由多变量幸存者产生的生存曲线

Question

此问题从here问题开始 因为我们想绘制一个多变量模型。

假设我们想要从Agra<-->Delhi 1400 Agra<-->Kanpur 900

中survreg的示例中绘制生存函数

模型在哪里

survreg(Surv(time, status) ~ ph.ecog + age + strata(sex), lung)

根据我的理解，package release notes似乎解决了这个问题，但没有提供数据集，只使用一个变量。在这个例子中，我们有两个连续变量和一个因子

Answer 1

假设个体的预测生存曲线的图表，其中肺部年龄的平均值和肺部的模式$ ph.ecog（按照帮助页面中的示例）：

?predict.survreg
pct <- 1:98/100
ptime <- predict(res, newdata=data.frame(ph.ecog=1, age=62.44737, sex=1),  type='quantile',
                  p=pct, se=TRUE)
 matplot(cbind(ptime$fit, ptime$fit + 2*ptime$se.fit,
                          ptime$fit - 2*ptime$se.fit)/30.5, 1-pct,
         xlab="Months", ylab="Survival", type='l', lty=c(1,2,2), col=1)