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我试图在特定时间获得不同人的生存估计。

我的代码如下：

s = Surv(outcome.[,1], outcome.[,2])        
survplot= (survfit(s ~ person.list[,1]))  
plot(survplot, mark.time=FALSE)            

summary(survplot[1], times=4)[1]

这段代码创建了生存对象，为每 11 个人创建了一条生存曲线，绘制了每条曲线，并且使用汇总函数，我可以获得第 1 个人的生存估计值time = 4。

我正在尝试为每个人在指定时间（time = 4）创建一个生存估计列表。

任何帮助，将不胜感激。

谢谢，马特

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如果您说的都是真的，那么这是使用索引作为参数生成列表的典型方法：

 t4list <- lapply(1:11, function(x) summary(survplot[x], times=4)[1] )
 t4list

如果您真的意味着您想要一个基于当时的生存估计向量，那么sapply在结果是“多维”的情况下，将尝试将结果简单地转换为原子形式，例如数字向量或矩阵。我原以为您可以通过以下方式获得有用的结果：

summary(survplot, times=4)[1]

那应该已经成功地为您提供了一个预测生存时间的向量（假设存在这样的时间。）如果您过于贪婪并将“时间”值推出超过估计值的位置，那么您将抛出错误。具有讽刺意味的是，如果至少有一次所有协变量的水平都有估计值，则不会引发错误。使用帮助页面中的示例作为起点：

fit <- survfit(Surv(time, status) ~ x, data = aml) 
summary(fit, times=c(10, 20, 60) )[1]
#$surv
#[1] 0.9090909 0.7159091 0.1840909 0.6666667 0.5833333
# not very informative about which times and covariates were estimated 
# and which are missing

# this is more informative
as.data.frame( summary(fit, times=c(10, 20, 60) )[c("surv", "time", "strata")])
       surv time          strata
1 0.9090909   10    x=Maintained
2 0.7159091   20    x=Maintained
3 0.1840909   60    x=Maintained
4 0.6666667   10 x=Nonmaintained
5 0.5833333   20 x=Nonmaintained

而如果您只使用 60，则会收到一条错误消息：

> summary(fit, times=c( 60) )[1]
Error in factor(rep(1:nstrat, scount), labels = names(fit$strata)) : 
  invalid labels; length 2 should be 1 or 1
于 2012-03-02T16:42:26.027 回答