使用R中的Cox比例風險模型計算生存預測

Question

我正在嘗試使用R中的Cox比例風險模型來計算生存預測。

    library(survival)
    data(lung)
    model<-coxph(Surv(time,status ==2)~age + sex + ph.karno + wt.loss, data=lung)
    predict(model, data=lung, type ="expected")

當我使用上面的代碼時，我得到了與公式相對應的累積危險預測

    h^i(t)=h^0(t)exp(x′iβ^)

但我關心的是關於預測與公式相對應的生存，

    S^i(t)=S^0(t)exp(x′iβ^)

我如何預測R中的生存？ 提前致謝。

Answer 1

您可以使用predict或survfit 。 使用predict您需要為newdata參數提供一個列表，其中包含模型中所有變量的值：

predict(model, 
      newdata=list(time=100,status=1,age=60,sex=1, ph.karno=60,wt.loss=15),
      type ="expected")
[1] 0.2007497

有一個幸存對象的繪圖方法：

?survreg
png(); plot(survfit(model)); dev.off()