绘制优美的生存分析曲线（使用R语言）

最新推荐文章于 2024-08-27 12:16:15 发布

DevScribe

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言绘制生存分析曲线，通过Kaplan-Meier方法和Cox回归模型展示事件发生概率随时间变化。示例中使用了'lung'数据集，并提供了自定义图表的建议。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

绘制优美的生存分析曲线（使用R语言）

生存分析曲线是一种常用的统计工具，用于衡量事件发生的概率随时间的变化。在生存分析中，我们经常使用Kaplan-Meier方法来估计生存曲线，并通过绘制生存曲线来可视化结果。在本文中，我们将使用R语言来绘制漂亮的生存曲线，并提供相应的源代码。

首先，我们需要安装并加载必要的R包。在R控制台中执行以下命令：

install.packages("survival")
install.packages("survminer")

library(survival)
library(survminer)

接下来，我们将使用一个示例数据集来演示生存曲线的绘制。在本例中，我们将使用名为"lung"的数据集，该数据集包含了肺癌患者的信息。我们将使用该数据集来估计患者的生存曲线。

# 加载lung数据集
data(lung)

# 创建生存对象
surv_object <- with(lung, Surv(time, status))

# 使用Kaplan-Meier方法估计生存曲线
km_fit <- survfit(surv_object ~ 1)

# 绘制生存曲线
ggsurvplot(km_fit, data = lung, risk.table = TRUE, xlab = "时间", ylab = "生存概率",
           risk.table.y.text = FALSE, legend.title = "状态")

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