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在与同事讨论性能,教学,发送错误报告或在邮件列表上搜索指导时,以及在Stack Overflow上,通常会询问可重复的示例并始终提供帮助.

您有什么建议创建优秀示例的提示？如何以文本格式粘贴r中的数据结构？您还应该包含哪些其他信息？

在另外还有其他招数来使用dput(),dump()或structure()？你什么时候应该包括library()或require()声明？其中保留字应避免一个,此外c,df,data等？

怎样才能成为一位伟大的[R重复的例子？

我正在尝试将Weibull模型拟合并绘制成生存数据.该数据只有一个协变量,同期,从2006年到2010年.所以,任何关于如何添加到两行代码的想法,以绘制2010年队列的生存曲线？

library(survival)
s <- Surv(subSetCdm$dur,subSetCdm$event)
sWei <- survreg(s ~ cohort,dist='weibull',data=subSetCdm)

使用Cox PH模型完成相同操作非常简单,具有以下几行.问题是survfit()不接受类型为幸存的对象.

sCox <- coxph(s ~ cohort,data=subSetCdm)
cohort <- factor(c(2010),levels=2006:2010)
sfCox <- survfit(sCox,newdata=data.frame(cohort))
plot(sfCox,col='green')

使用数据肺(来自生存包),这是我想要完成的.

#create a Surv object
s <- with(lung,Surv(time,status))

#plot kaplan-meier estimate, per sex
fKM <- survfit(s ~ sex,data=lung)
plot(fKM)

#plot Cox PH survival curves, per sex
sCox <- coxph(s ~ as.factor(sex),data=lung)
lines(survfit(sCox,newdata=data.frame(sex=1)),col='green')
lines(survfit(sCox,newdata=data.frame(sex=2)),col='green')

#plot weibull survival curves, per sex, DOES NOT RUN
sWei <- survreg(s ~ as.factor(sex),dist='weibull',data=lung)
lines(survfit(sWei,newdata=data.frame(sex=1)),col='red')
lines(survfit(sWei,newdata=data.frame(sex=2)),col='red')

我使用Cox回归建模了一个问题,现在想要预测一个人的估计生存时间.该模型具有生存时间所依赖的协变量列表.这告诉我们如何计算P(T> t),它基本上是给定个体的生存函数(1-CDF).

我想预测一些略有不同的东西.鉴于已使用的协变量的值,我想预测该人居住的估计天数.据我所知,这类似于pdf的抽样.如何使用R中的生存包来完成此操作？以下是使用Cox回归模型的拟合概要.

Call:
coxph(formula = Surv(Time, death) ~ variable1 + variable2 + variable3 + 
variable4 + variable5 + variable6 + variable7 + variable8 + variable9, 
data = DataTest, method = "breslow")

n= 23756, number of events= 23756 

          coef exp(coef) se(coef)      z Pr(>|z|)    
variable1  0.02494   1.02526  0.02375  1.050  0.29354    
variable2 -0.20715   0.81290  0.02395 -8.650  < 2e-16 ***
variable3  0.12940   1.13814  0.02263  5.717 1.08e-08 ***
variable4  0.02469   1.02500  0.02289  1.079  0.28077    
variable5  0.13165   1.14070  0.02235  5.891 3.84e-09 ***
variable6 …