R进行生存资料分析学习笔记

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收藏 2015-12-11

与SAS 的proc lifetest及proc phreg相比，R进行生存资料分析的相对优势体现在：

1、能够更加方便快捷绘制Kaplan-Meier曲线，
2、能够相对更加美观地绘制Kaplan-Meier曲线
3、相对容易给出中位生存时间及其置信区间
4、检测比例风险假设的方法更加灵活且完善
5、易于构建时间依赖模型

以下是R绘制的Kaplan-Meier曲线图形示例：

以下是学习笔记的编码，供参考，欢迎交流：

复制代码

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尚目目

2016-12-9 13:16:52

竟然可没有点赞么？这个小教程写得真心不错

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oscarwanglalaal

2017-2-24 12:56:35

太厉害了！

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纪元之子

2017-2-24 22:30:34

谢谢楼主非常厉害能否将上图的原始数据发一份弄不清楚代码里面的哪些参数是指X 哪些是生存事件变量？想运用这些代码去做别的分析，谢谢！

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lonestone

2017-2-25 07:16:32

moonstone 发表于 2015-12-11 21:32
与SAS 的proc lifetest及proc phreg相比，R进行生存资料分析的相对优势体现在：

1、能够更加方便快捷绘制 ...

谢谢你

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ayzzya

2017-2-25 11:15:46

支持楼主，互相学习！

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teresa_ya

2017-3-20 15:51:03

谢谢楼主！想请教一下，我在编写程序时，用了conf.type="log-log",为什么出来的图像只是普通的曲线而不是log-log plot呢？

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lanhong1993

2017-4-18 10:42:04

> plot(km.as.one, conf = F, mark.time = F)
Error in plot.survfit(km.as.one, conf = F, mark.time = F) :
argument 2 matches multiple formal arguments

此步骤运行错误，问题出在哪儿？