如何绘制多变量survreg生成的生存曲线答案

【问题标题】：How to plot the survival curve generated by multi-variate survreg如何绘制多变量survreg生成的生存曲线
【发布时间】：2015-12-26 04:51:31
【问题描述】：

这个问题是问题here 的后续问题因为我们要绘制一个多变量模型。

假设我们要从survreg 中的示例中从package release notes 中绘制生存函数

模型在哪里

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

据我了解，following problem 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

【问题讨论】：

标签： r plot survival-analysis weibull

【解决方案1】：

绘制具有平均肺年龄和肺 $ph.ecog 模式的假设个体的预测生存曲线（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)

【讨论】：

然后如果我们想在同一个图上创建第二条曲线。让我们说一个异性的人。我们是只使用lines函数还是使用相同的predict 和add=TRUE？
我会使用新值重新运行 predict.survreg，然后使用 matlines，也许使用不同的 col-argument。
@42 有没有办法调整此结果以允许 x 和 y 具有不同的行数？显然 matplot 仅在 x 和 y 是相同长度的向量时才有效。
我需要更完整的问题描述，因为在当前用例中，我认为“Y 值”是从“X 值”生成的，但我推测您正在寻找expand.grid 在生成 Y 之前应用于您的 X 值。如果它的标题中包含字符串“surv”或标签为[survival-analysis]，我会看到它。