1

我正在使用survfitR 包中的函数survival从. 我有两种创建曲线的方法，它们给出不同的结果。我相信第一个是正确的答案，但我不知道为什么方法 2 不起作用。survfit.coxphcoxph

library(survival)
set.seed(1234)

## generate small data set
n <- 10
z <- rnorm(n,mean=0.4)
x <- rexp(n,exp(z))
y <- pmin(1,x)
del <- 1*(x < 1)
dat <- data.frame(y,del,z)

## fit cox model
fit <- coxph(Surv(y,del)~z,ties="breslow",data=dat)

## method 1
newdata <- dat[1,]
newdata[1,3] <- 0
out <- survfit(fit,newdata=newdata)
out$surv
##[1] 0.9557533 0.9048870 0.8545721 0.7599743 0.6397022 0.4218647 0.4218647


## method 2, why not same as method 1?
dat[1,3] <- 0
out <- survfit(fit,newdata=dat[1,])
out$surv
##[1] 0.9570757 0.9079589 0.8593546 0.7710287 0.6610956 0.4787354 0.4787354
4

1 回答 1

1

在这两种方法中，survfit函数都接收两个参数：fit和newdata。

在方法 1中，newdata[1,3] <- 0仅更改对象newdata和对象dat，因此对象fit不会更改。

相反，在方法 2 中，dat[1,3] <- 0 同时更改了 objectnewdata和 object fit。

因此，正如 42 正确指出的那样，两种方法中函数newdata接收的对象是相同的，但对象不是。 如果您在开始时制作 3 个相同的数据帧，您可以看到这一点。survfitfit

dat1 <- data.frame(y,del,z)
dat2 <- data.frame(y,del,z)
dat3 <- data.frame(y,del,z)

## fit cox model
fit <- coxph(Surv(y,del)~z,ties="breslow",data=dat1)

## method 1
newdata <- dat2[1,]
newdata[1,3] <- 0

out <- survfit(fit,newdata=newdata)
out$surv
##[1] 0.9557533 0.9048870 0.8545721 0.7599743 0.6397022 0.4218647 0.4218647


## method 2, same as method 1
dat3[1,3] <- 0
out <- survfit(fit,newdata=dat3[1,])
out$surv
##[1] 0.9557533 0.9048870 0.8545721 0.7599743 0.6397022 0.4218647 0.4218647
于 2019-03-11T18:58:43.780 回答