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我有一个使用 Cox 回归建模的问题，现在想预测一个人的估计生存时间。该模型具有生存时间所依赖的协变量列表。这告诉我们如何计算 P(T>t)，它基本上是给定个体的生存函数 (1-CDF)。

我想预测一些略有不同的东西。给定已使用的协变量的值，我想预测此人的估计生存天数。据我说，这类似于从 pdf 中采样。如何使用 R 中的生存包做到这一点？以下是使用 Cox 回归模型的拟合摘要。

Call:
coxph(formula = Surv(Time, death) ~ variable1 + variable2 + variable3 + 
variable4 + variable5 + variable6 + variable7 + variable8 + variable9, 
data = DataTest, method = "breslow")

n= 23756, number of events= 23756 

          coef exp(coef) se(coef)      z Pr(>|z|)    
variable1  0.02494   1.02526  0.02375  1.050  0.29354    
variable2 -0.20715   0.81290  0.02395 -8.650  < 2e-16 ***
variable3  0.12940   1.13814  0.02263  5.717 1.08e-08 ***
variable4  0.02469   1.02500  0.02289  1.079  0.28077    
variable5  0.13165   1.14070  0.02235  5.891 3.84e-09 ***
variable6  0.22286   1.24965  0.01534 14.526  < 2e-16 ***
variable7 -0.10513   0.90021  0.02035 -5.167 2.38e-07 ***
variable8  -0.12215   0.88501  0.02243 -5.447 5.13e-08 ***
variable9  -0.04930   0.95189  0.01827 -2.698  0.00697 ** 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

      exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95
variable1    1.0253     0.9754    0.9786    1.0741
variable2    0.8129     1.2302    0.7756    0.8520
variable3    1.1381     0.8786    1.0888    1.1898
variable4    1.0250     0.9756    0.9800    1.0720
variable5    1.1407     0.8767    1.0918    1.1918
variable6    1.2496     0.8002    1.2126    1.2878
variable7    0.9002     1.1109    0.8650    0.9368
variable8    0.8850     1.1299    0.8470    0.9248
variable9    0.9519     1.0505    0.9184    0.9866

Concordance= 0.543  (se = 0.002 )
Rsquare= 0.022   (max possible= 1 )
Likelihood ratio test= 516.5  on 9 df,   p=0
Wald test            = 503.1  on 9 df,   p=0
Score (logrank) test = 505.1  on 9 df,   p=0
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2 回答 2

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Due to the censored nature of survival data, it is usually more useful to compute a median survival time instead of a mean expected survival time. You can very easily recover the median survival time for each person in your data by running the following:

survfit(cox.ph.model,newdata= DataTest)

于 2015-02-13T04:15:10.207 回答
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我认为您无法使用 Cox Proportional Hazards 模型估计单个观察的生存时间。该模型输出风险比作为输出，并且非常适合理解协变量对生存的影响，因为它不对基线风险函数做出任何假设。如果您想估计单个观察的生存时间，最好使用 Weibull 或 Exponential 等分布，这将允许您这样做，并且它们是 Survival 包的一部分。

谢谢，

于 2017-01-02T13:36:49.960 回答