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如何从图中删除置信区间虚线？

对于图例，为什么第 2 行是虚线，而第 1 行是实线？有没有办法让两条实线？我不确定这段代码的作用 - lty=1:2, cex=0.8

我在下面附上了我的一个数据集和相应的命令。谢谢！

我在 SPSS 中运行 cox 比例风险回归，以查看“预测因子”与 10 年随访中疾病风险的关联。我有另一个变量“age_quartiles”，其值为 1、2、3、4，并希望使用“1”作为参考来获取相对于“1”的 2、3 和 4 的 HR。当我把这个变量放在 Strata 中时，我仍然得到一个“HR”，如下所示（“S_URAT_07”是具有连续值的预测变量）；

问题：如何根据“age_quartiles”2,3 和 4 获取事件预测变量的 HR，并将 1 作为参考组？'age_quartile' 在这里不是预测变量。我应该选择一种特定的方法吗？

找不到类似的问题，所以我们开始吧：我在 R 中有一个大型数据集，我想为危害分析做准备。因此，我想创建一个二分法生存变量。但是，我的危险事件有一个相对的解释，而不仅仅是某个值为 0。数据集的形式为：

加上一堆自变量和控制变量。ID 输入适合生存分析的子集，因为 y > 0。回到危险变量：我希望它取“1”，因为 y 的减小值低于阈值，即 y 达到的最大值的 75%关于 ID 组。因此，该危害必须满足两个条件：

1. 值低于阈值（相对于它们的 ID）
2. 值正在减少。因此，如果存在与上述类似的列，对于 ID 2 的前两个值，危险变量不应编码为“1”，因为这些值可能低于阈值但高于前一个值。

有人有解决方案吗？提前致谢？

我的目标是预测（从下面的拟合模型预测新观察的累积风险）从时间尺度 0 到拟合模型的开始时间的累积风险值。

我已经使用 2 次拟合了 cox 模型（开始时间不等于 0 和结束时间）。因此，我可以找到结束时间的累积风险（即从 0 到结束时间的累积风险，我已经使用相同的拟合模型计算）和开始时间的累积风险（即从 0 到结束时间，我想在这里计算），这最终将给出每次观察的开始时间和结束时间之间的 cum haz。

因此，为了获得我使用的预期事件数量predict(coxph(), newdata, type= "expected")。

我使用的数据如下：

预测代码是：

但pred2唯一的结果是“NA”值。有人可以指出我的想法或代码中是否有任何错误

如果需要进一步澄清，请告诉我。

我是一个初学者，尝试使用机器学习对肺癌数据集进行生存分析。我知道如何使用 Cox 比例风险模型进行生存分析。Cox 比例风险模型为我们提供了风险比，它只是回归系数的指数。我想知道，我们是否可以使用机器学习来做同样的事情。作为初学者，我正在尝试survivalsvm使用 R 语言。请参阅此链接。我正在使用内置的癌症数据进行生存分析。以下是此链接中给出的 R 代码。

谁能帮我得到这个数据集的风险比或生存曲线？另外，如何解释这个函数的输出

背景

我想绘制生存数据集随时间变化的风险比，包括其置信区间。作为示例，我将从survival包中获取一个简化的数据集：冒号数据集。

数据集包含接受治疗的患者（即“Lev+5FU”）和未接受治疗的患者（即“Obs”）。生存曲线如下：

试图

使用该cox.zph函数，您可以绘制 cox 模型的风险比。

但是，我想使用ggplot.

问题）

1. 如何从 cox.zph 对象中提取风险比数据和 95% CI 以绘制它们ggplot？
2. 是否有其他R软件包可以更方便地做同样的事情？

我正在尝试制定危险函数和概率密度函数之间的计算。

举个例子：pdf_arr = [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]。

我的计算与以下内容不匹配：PDF -> Hazard -> PDF。

所以我正在尝试从转换PDF -> CDF -> Survival Function-> Cum Hazard -> Hazard -> PDF。

以下是我计算的值： PDF to CDF 给了我 CDF: [0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. ]。
CDF to Survival 给了我 Survival: [1. , 0.8, 0.6, 0.4, 0.2].
Survival to Cumulative Hazard Func 给了我[0, 0.223, 0.511, 0.916, 1.609]。
对危险的累积危险函数给了我[0, 0.223, 0.287, 0.405, 0.693]）。
PDF 的危害给了我[0.2, 0.205, 0.213, 0.228, 0.277]。

我有不同时间段的危险率，我估计了不同时间段的生存概率。我想估计未来时间段的生存概率。

这是我在 Excel 危险率和生存概率上创建的表格：

对于第一年的生存概率，我使用了以下公式

Q(1) = exp(-h(1)*dt), dt = 1

其中 h(1) 是第 0 年和第 1 年之间的危险率

Q(2) = Q(1)*exp(-h(2)*dt)), dt = 1,

其中 h(2) 是第 1 年和第 2 年之间的危险率

在我没有未来几年的危险率的情况下，如何估计未来几年的生存概率？

任何帮助将不胜感激 - 即使它在 python/R/excel 中。提前致谢

如何使用多态方法将两条累积风险曲线与总体四个过渡态进行比较？我有从（下面）的过渡，我想比较 1 和 2 的累积危害，因为从视觉上看，从未经治疗到死亡 #1 从未经治疗到出院 #2 从治疗到死亡 #3 从治疗到出院 #4 存在一些差异

我正在尝试找到一种方法来检测危险函数的局部最大值点（使用生命线库绘制）。

Lifelines 库使您能够直观地绘制危害函数（ plot.hazard() ），但是 - 如上所述 - 它只是函数的视觉表示，而不是函数本身。这意味着您显然不能将此函数作为参数传递给方法（即：来自 scipy.signals 库的 find_peaks）。

我想知道是否有人有解决方案来检测这些问题，请在下面找到我如何计算我的危险函数（在我突出显示局部最大值的最右边的图）：

感谢任何会帮助我的人。

斯特凡诺