R语言如何画拟合后的函数图，生存分析

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用R语言进行生存分析，并假设数据符合指数分布，调用的是内部的数据包，程序如下> library(survival)
> data(ovarian)
> s1<-Surv(ovarian$futime,ovarian$fustat)    #判断完全数据和截尾数据
> s1
[1]   59   115   156   421+  431   448+  464   475   477+  563   638   744+
[13]  769+  770+  803+  855+ 1040+ 1106+ 1129+ 1206+ 1227+  268   329   353
[25]  365   377+
> fit<-survreg(s1~1,dist='exponential')  #按照指数分布拟合函数，
到这里就已经拟合完了，下面是结果，可以看到参数是7.169
> fit

      Call:
      survreg(formula = s1 ~ 1, dist = "exponential")

      Coefficients:
     (Intercept)
               7.16935

       Scale fixed at 1

       Loglik(model)= -98   Loglik(intercept only)= -98
       n= 26

但是最后的拟合图不会画了，想知道怎么才能画出如下所示的这样的图（这是我截取的例子里面的图）

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关键词：生存分析 R语言 coefficients Exponential coefficient 如何

1. fit<-survfit(s1~1)
   
2. eqn=function(time)12*time/(log(log(7.17))*14*1227+12*time)
   
3. #7.17是你模型里的系数，12和14代表发生和不发生的事件数，1227为总时间
   
4. x1=seq(0,1200,100)
   
5. line=eqn(x1)
   
6. plot(fit,ylim=c(0.4,1))
   
7. lines(x1,1-line,col="red",lwd=2)
   
8. points(summary(fit)$time,summary(fit)$n.event,col="blue")

复制代码

机械唯物主义123 发表于 2016-12-24 00:45

不是要用survreg这个函数才可以完成指数分布的拟合吗？还是您这个代码里哪一步起到同样的效果？

生存分析中，kaplan-meier plot中折现的走势依据于你的实际数据，与你所选的模型无关，你看折线中的每个拐点和图上的数据点在竖直方向上是一一对应的，不管你用什么模型，用什么转换，这个折线只反映你的真实数据
而我画的曲线则是依据你的模型参数列出方程而拟合的线

eqn=function(time)12*time/(log(log(7.17))*14*1227+12*time)##
这就是你的曲线方程，因为你取了指数，所以我在比值比前面又加了个log，

机械唯物主义123 发表于 2016-12-27 16:56
eqn=function(time)12*time/(log(log(7.17))*14*1227+12*time)##
这就是你的曲线方程，因为你取了指数，所 ...

hi， 能解释一下这个曲线方程的由来么？我不知道怎么推到的？十分感谢