在曲线图（cph，rms）中结合分位数和连续模型？

Question

我想在同一个图中组合连续和分位数模型来比较和对比两种方法（xtile是一个将分位数作为因子返回的函数）：

q.s <- cph(inc ~ rcs(exposure,3), data=data)

q.q <- cph(inc ~ xtile(exposure,3), data=data)

p.s <- Predict(q.s, exposure, fun=exp)

p.q <- Predict(q.q, exposure, fun=exp)

ggplot.Predict给出了两种模型的漂亮情节 - 但我想将两者结合起来。这可能吗？

我添加了一个示例 - 我希望可以说明我想要生成的内容。

enter image description here

Answer 1

尝试使用plot1 / 2是你的分位数和连续图（可以改变高度，宽度，列数，行数）：

p1 <- ggplot.Predict(..plot1 options here...) 
p2 <- ggplot.Predict(..plot2 options here...) 

library(gridExtra)
grid.arrange(p1, p2, 
        ncol=2, nrow=1, widths=c(2,2), heights=c(2))

有关详细信息，请查看gridExtra包。