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我所拥有的是使用 R 对机械心脏支持患者的 Kaplan-Meier 分析。

我需要将以下数据添加到图中（如示例中所示）：

  • 因心脏移植（HTX）而幸存的患者
  • 死亡的病人

换句话说，有两组，其中一组是另一组（所有患者）的子集（移植患者）。这两条曲线必须从 0/0 开始并且会增加。

我自己的情节是由：

pump <- read.table(file=datafile, header=FALSE,
                   col.names=c('TIME', 'CENSUS', 'DEVICE'))
# convert days to months
pump$TIME <- pump$TIME/(730/24)
mfit.overall <- survfit(Surv(TIME, CENSUS==0) ~ 1, data=pump)
plot(mfit.overall, xlab="months on device", ylab="cum. survival", xaxt="n")
axis(1, at=seq(from=0, to=24, by=6), las=0)

如何添加两条附加曲线？

亲切的问候约翰

示例 Kaplan Meier 曲线：http: //i.stack.imgur.com/158e8.jpg

演示数据：

进入泵的生存数据：

TIME    CENSUS  DEVICE
426     1       1
349     1       1
558     1       1
402     1       1
12      0       1
84      0       1
308     1       1
174     1       1
315     1       1
734     1       1
544     1       2
1433    1       2
1422    1       2
262     1       2
318     1       2
288     1       2
1000    1       2

发送数据：

TIME    CENSUS  DEVICE
426     1        1
288     1        2
308     1        1

死亡人数：

TIME    CENSUS  DEVICE
12      0        1
84      0        1
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2 回答 2

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您可以在与par(new=TRUE)第一个图相同的图中绘制第二个图。

通常我会推荐使用lines()为绘图添加曲线，因为par(new=TRUE)执行覆盖绘图的不同哲学任务。当以不打算使用的方式使用函数时，您可能会犯错误，例如，我几乎忘记了重要的xlim论点。然而，从survfit物体中提取曲线并非易事，所以我认为这是两害相权取其轻。

# Fake data for the plots
pump <- data.frame(TIME=rweibull(40, 2, 20),
                   CENSUS=runif(40) < .3,
                   DEVICE=rep(0:1, c(20,20)))
# load package
library("survival")

# Fit models
mfit.overall <-survfit(Surv(TIME, CENSUS==0) ~ 1, data=pump)
mfit.htx <- survfit(Surv(TIME, CENSUS==0) ~ 1, data=pump, subset=DEVICE==1)

# Plot
plot(mfit.overall, col=1, xlim=range(pump$TIME), fun=function(x) 1-x)
# `xlim` makes sure the x-axis is the same in both plots
# `fun` flips the curve to start at 0 and increase
par(new=TRUE)
plot(mfit.htx, col=2, xlim=range(pump$TIME), fun=function(x) 1-x,
    ann=FALSE, axes=FALSE, bty="n") # This hides the annotations of the 2nd plot
legend("topright", c("All", "HTX"), col=1:2, lwd=1)

在此处输入图像描述

于 2012-11-13T11:10:28.947 回答
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不需要plot.new()（尽管这是对该范式的一个很好的说明）。这都可以通过lines()class 的方法来实现"surfit"。

plot(mfit.overall, col=1, xlim=range(pump$TIME), fun=function(x) 1-x)
lines(mfit.htx, col=2, fun=function(x) 1-x)
lines(mfit.htx, col=2, fun=function(x) 1-x, lty = "dashed", conf.int = "only")
legend("topleft", c("All", "HTX"), col=1:2, lwd=1, bty = "n")

这给出了，使用@Backlin 的示例数据（但不同的种子，因此不同的数据）

在此处输入图像描述

两次调用的原因lines()是安排用虚线绘制置信区间，我看不到在单个调用中将多个lty's 传递给lines()（有效！）的方法。lines()

于 2012-11-13T13:02:18.773 回答