【发布时间】:2017-04-18 13:22:45
【问题描述】:
到目前为止,我已经将模型拟合到 survreg 函数中,如下所示:
model <- survreg(formula = Surv(TimeDeath, event) ~ age + BM1 + BM2 +
mutation + sex + BM1:BM2 + BM1:mutation,
data = DF, dist = "lognormal")
现在,我需要预测一位 51 岁的男性患者的失败时间,他没有基因突变,BM1 的值为 3.7 mg/dL,BM2 的值为 251 mg/dL。
我继续如下:
ND <- with(DF, data.frame(
age = rep(seq(min(age), max(age), length.out = 20), 2),
BM1 = rep(seq(min(BM1), max(BM1), length.out = 20), 2),
BM2 = rep(seq(min(BM2), max(BM2), length.out = 20), 2),
mutation = c("No", "Yes"),
sex = c("male", "40")
))
prs <- predict(model_final, ND, se.fit = TRUE, type = "lp")
ND$pred <- prs[[1]]
ND$se <- prs[[2]]
ND$lo <- exp(ND$pred - 1.96 * ND$se)
ND$up <- exp(ND$pred + 1.96 * ND$se)
ND$pred <- exp(ND$pred)
library(lattice)
xyplot(pred + lo + up ~ age + BM1, data = ND, type = "l",
lty = c(1,2,2), col = "black", lwd = 4, xlab = "Age",
ylab = "Survival Time")
我知道我没有正确定义 ND 对象,但我不知道怎么做,还有绘图功能。
请帮忙?
【问题讨论】:
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你怎么知道你没有正确构建 ND(至少就制作“pred”列而言?(如果没有数据集来构建模型,我们无法做任何进一步的事情。) CI 看起来确实很可疑,我原以为你会设置
se.fit=TRUE
标签: r plot prediction predict survival-analysis