如何预测R的生存概率？

Question

我有一个名为veteran数据存储在R.我创建了一个生存模型，现在希望预测生存概率预测。 例如，什么的概率是用80患者karno值，10 diagtime ， age 65和prior=10和trt = 2住超过100天以上？

在这种情况下，设计矩阵是x = (1,0,1,0,80,10,65,10,2)

这是我的代码：

library(survival)
attach(veteran)
weibull <- survreg(Surv(time,status)~celltype + karno+diagtime+age+prior+trt ,dist="w")

这是输出：

知道如何预测生存概率吗？

Answer 1

您可以使用predict.survreg来生成具有不同分位数的个别情况（您将值传递给newdata ）的预测生存时间：

 casedat <- list(celltype="smallcell", karno =80, diagtime=10, age= 65 , prior=10 , trt = 2)
 predict(weibull, newdata=casedat,  type="quantile", p=(1:98)/100)
 [1]   1.996036   3.815924   5.585873   7.330350   9.060716  10.783617
 [7]  12.503458  14.223414  15.945909  17.672884  19.405946  21.146470
[13]  22.895661  24.654597  26.424264  28.205575  29.999388  31.806521
[19]  33.627761  35.463874  37.315609  39.183706  41.068901  42.971927
[25]  44.893525  46.834438  48.795420  50.777240  52.780679  54.806537
[31]  56.855637  58.928822  61.026962  63.150956  65.301733  67.480255
[37]  69.687524  71.924578  74.192502  76.492423  78.825521  81.193029
[43]  83.596238  86.036503  88.515246  91.033959  93.594216  96.197674
[49]  98.846083 **101.541291** 104.285254 107.080043 109.927857 112.831032
[55] 115.792052 118.813566 121.898401 125.049578 128.270334 131.564138
[61] 134.934720 138.386096 141.922598 145.548909 149.270101 153.091684
[67] 157.019655 161.060555 165.221547 169.510488 173.936025 178.507710
[73] 183.236126 188.133044 193.211610 198.486566 203.974520 209.694281
[79] 215.667262 221.917991 228.474741 235.370342 242.643219 250.338740
[85] 258.511005 267.225246 276.561118 286.617303 297.518110 309.423232
[91] 322.542621 337.160149 353.673075 372.662027 395.025122 422.263020
[97] 457.180183 506.048094
#asterisks added

然后你可以找出哪一个大于指定的时间，它看起来大约是第50个百分点，正如人们可能从家庭作业问题中得到的那样。

png(); plot(x=predict(weibull, newdata=casedat,  type="quantile", 
             p=(1:98)/100),  y=(1:98)/100 , type="l") 
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