我正在尝试使用不同的生存模型对基线危险进行建模。例如，我可以使用 Cox 对累积基线风险进行建模，如下所示：
library(survival)
df <- aml
cox <- coxph(Surv(time, status) ~ 1, df)
cox.summary <- basehaz(cox, centered = TRUE)
plot(cox.summary)
但是 Cox 对此并不理想，我想模拟即时危险而不是累积，所以我尝试使用 Weibull，如下所示：
weibull <- survreg(Surv(time, status) ~ 1, data=df, dist="weibull")
但是，我无法弄清楚如何从中预测即时危险。例如，如果我尝试以下代码，我只会在每个时间点得到一个常量值 (38.18681)。
predict(weibull, newdata=data.frame(time=df$time))
我在哪里错了？如果我不清楚，我的目标是在危险与时间的图中可视化瞬时危险。