我试图在同一个图中绘制多条生存曲线.使用plot我可以轻松地做到这一点
plot(sr_fit_0, col = 'red' , conf.int=TRUE, xlim=c(0, max_m))
par(new=TRUE)
plot(sr_fit_1, col ='blue', conf.int=TRUE, xlim=c(0, max_m))`
但是现在我想用它ggsurv来绘制生存曲线,我不知道如何在同一个图中使用它们(不是子图).任何帮助表示赞赏.
我在网上找到了这个问题。有人可以详细解释一下，为什么使用OLS更好？仅仅是因为样本数量不够吗？另外，为什么不使用所有 1000 个样本来估计先验分布？
我们有 1000 个随机采样的数据点。目标是尝试使用来自 k 个回归变量的一个响应变量来构建回归模型。哪个更好？1.（贝叶斯回归）使用前 500 个样本估计假设先验分布的参数，然后使用最后 500 个样本更新后验分布的先验，后验估计将用于最终回归模型。2. (OLS Regression) 使用一个简单的普通最小二乘回归模型和所有 1000 个回归变量