问题标签 [survival]

我想在我的 R 包中包含一个新函数，它需要来自surv 包的 Surv 函数。我确实在 NAMESPACE 中包含了 import(survival) 并且我安装了survival；但是，当我运行 R CMD 检查时，我仍然收到此错误消息：

Surv 中的错误（时间、状态）：找不到函数“Surv”

我确实有来自其他包的依赖项，但我从未遇到过这样的问题。我已经尝试实施此处推荐的解决方案但没有成功：

http://r.789695.n4.nabble.com/requireNamespace-etiquette-td4703620.html

关于可能是什么问题的任何建议？

我使用 coxph 作为生存模型，使用三个定性变量作为独立变量。我知道它们之间没有交互，所以我只是做了以下模型：

我的问题是我需要它们之间产品的置信区间。我可以使用公式手动估计两个乘积中的一个

但是对于他们三个的乘积我不知道怎么做，我的意思是，我分别有 v1、v2 和 v3 的三个估计器 b1、b2、b3。

我想知道如何估计exp(v1 + v2 + v3)具有三个风险因素的人的风险比的置信区间。

我想知道是否有任何形式可以用 R、包survival或另一个包来做

我有一个关于在 R 中使用“survreg”生成生存时间的问题。首先，使用当前数据和带有 weibull 分布的“survreg”函数，我确实估计了 X 的 weibull 参数（形状和比例）和 beta。然后，我生成了新的生存使用这些参数的时间。但是，新生成的生存时间和现有的生存时间有很大的不同。我为此展示了一些我的 r 代码。

我在下面看到了一些新生成时间（t1）的代码。 t2 <- b * ( -ln( 1-runif(1000) ) ) ^(1/a)或者

我有一个数据框如下：

数据是机器上一种金属的磨损率的一个例子，它随着时间的推移而增加，它们下降到 0，表明一个事件或变化，

但是我遇到的问题是磨损值没有下降到0，从数据中可以看出，有2个变量

as.date = 随着时间推移的日期，wear = 随着时间推移零件上的金属磨损

变化之间的范围是：55-0、60-2、58-0、59-8

当它从一个大数字下降到 0 时很容易编码，我使用以下代码进行更改，并添加名为 Status & id 的新变量

将磨损值下降到 0 可以正常工作，但如果没有，如数据示例中所示，磨损下降发生在 55-0、69-2、58-0、59-8 范围内真实数据集有时磨损值下降为负数，不确定实现这一点的正确方法，我尝试对数据进行分箱和分组，但没有成功。

这是数据的一个样本，在真实数据集中有 100 多个事件，主要是磨损值下降到 0，但有 10-20 次下降到负值或值 < 10。

我为 R 生存包组织了数据，但想将其导出以在使用不同结构的 Graphpad Prism 中工作。

R生存包数据结构如下

我需要的输出将每个处理组织为一列，然后按时间排序。然后根据其状态将每个个体记录为 1 或 0。输出应如下所示：

dcast() 做的事情与我想要的类似，但它总结了 Status 值并将它们合并到一个单元格中，用于所有具有匹配 Time 值的个人。

谢谢你的帮助！

假设我有下面的数据集，填充 D 列中的单元格的最有效公式是什么，其中计算了存活的患者人数？

excel中的示例数据集

它应该计算的方式是：

第 1 个月：8*100% = 8

第 2 个月：8*80%+6*100% = 12.4

第 3 个月：8*75%+6*80%+9*100% = 19.8

...

第 10 个月：等等。

我遇到的问题是每一行，公式变得更长。仅手动输入小数据集的公式是可行的，但随着数据集变大，此任务变得不可行。

我已经能够使用 VBA 对新患者数列 (C) 的生存率进行编码。但是，一旦我更改了该列中的单个值，我就必须重新运行 VBA 代码。

我有一种感觉，应该可以通过 excel 中的 INDEX 函数的某种组合来实现，我只是无法弄清楚。

谁能帮帮我？

亲切的问候，桑德

这是我在这里发布的第一个问题，所以如果我做错了什么，我提前道歉。我正在使用 R 中的 ggplot2 绘制针对栖息地变量（在我的情况下为灌木覆盖巢周围）的巢生存，如此处所述... https://rpubs.com/bbolker/logregexp

这是一个可重现的例子......

这给了我这个情节：

正如你所看到的，图中有很多空白，因为它需要将失败的间隔（巢没有存活的时间段）显示为 0，而成功的间隔显示为 1。

我的问题是......我如何将图中 0 处的点向上移动（但将 1 处的点留在同一个地方），这样我就可以调整 y 轴并删除所有空白区域。我尝试使用 position_nudge 但这将 0 处的圆圈和 1 处的圆圈移动了相同的距离。

谢谢！

我正在使用生存分析和 SmoothHR 包，在建模后我想绘制相对风险与变量的关系，这很容易

但我想用 ggplot 包来做。知道怎么做吗？

之后，我可以将风险绘制为生存变量的函数

我想使用 ggplot2 包生成这个图，用于存储和自定义目的；但我对如何继续一无所知。

我正在尝试使用 forestmodel 的 forest_model 函数绘制一个用生存的 coxph() 计算的 cox 比例风险比模型。

协变量是因子，它们的一些名称中有一个空格，即。“手术切除”。当我将这些输入 coxph 模型时，我用反引号引用它们，以便 R 知道忽略空格：

模型运行良好。当我尝试绘制此模型时，出现错误：

有没有人遇到过这个问题？

如果： - 我将变量名称更改为它们的“无空格”版本，即“surgical_resection”而不是“Surgical Resection”，或者 - 如果我将变量从因子更改为整数，但将名称保留为空格

我尝试使用各种不同的列命名函数（包括名称（sd））重新编码我的原始 df

有任何想法吗？谢谢！！

我有一个数据集，其中包含 500,000 个事件和竞争风险以及事件发生时间变量（生存分析）的观察结果。

我想运行一个生存随机森林。

R 包randomForestSRC非常适合它，但是，由于内存限制（100'000 使用 40GB 的 RAM），即使我将预测变量的数量限制为 15 到 20，也不可能使用超过 100,000 行。

我很难找到解决方案。有人有推荐吗？

我看了看h2o，spark mllib两者都不支持生存随机森林。

理想情况下，我正在寻找一种基于 R 的解决方案，但如果有人知道使用大数据 + 竞争风险随机森林的方法，我很乐意探索其他任何东西。