回答情况：
提问时间：
问题标签：
我参与了一个项目，在这个项目中，我们正在为一个发病率很低的事件绘制生存曲线，而Kaplan曲线(用survminer绘制)是相当平坦的。我不想简单地放大Y轴，因为我认为发病率可能会被读者误解。但是，我还没有找到在survminer中直接这样做的方法。为了可重现性起见，我想避免涉及任何Adobe软件。library(survival)
library(survm
浏览 0提问于2018-11-13得票数 0
回答已采纳
我目前遇到了一个问题，在survminer的rmarkdown块输出中出现了空白图形。请看下面的图片。它使输出变得困难，因为它在试图创作报告时包含一个巨大的空白空间。可重现的例子：require(survival)
X = sample(1:30),
Y = sample(c(
浏览 21修改于2017-02-27得票数 7
我们可以使用survminer来绘制生存函数或累积风险函数，但是我看不到使用它来绘制风险函数的方法。例如,library(tidyverse) l
浏览 1提问于2019-06-11得票数 4
您好，我正在使用survival包和survminer包进行一些分析。我在使用survminer包中的pairwise_survdiff时遇到了问题。 下面是一些模拟数据，它模仿了我自己的数据。set.seed(123)library(survminer)treatment <- c(rep(1, size),现在尝试成对 pairwise_survdiff(surv.obj ~ treatment, data = df) # from survminer<
浏览 22提问于2021-10-01得票数 1
回答已采纳
假设我想用肺数据模型来绘制存活曲线，这个模型控制性别和年龄变量的中间分裂(我也可以线性控制年龄，这会使我的问题更糟)。library(survival)reg_lung <- lung %>% mutate(age_cat = ifelse(age > 63, "old", "young"))
lung_fit <- survfit(Surv(time, status) ~ age_
浏览 2修改于2022-08-02得票数 0
回答已采纳
我正在使用python中的lifelines包，但我发现它不如survminer (ggsurvplot)优雅，尤其是在可视化方面。我只是想听听其他人是否有同样的想法，并找到了解决方案。如果有人有足够的带宽来开发python中的survminer等价物，我也愿意做志愿者。
浏览 26提问于2021-03-17得票数 1
我正在使用survminer软件包在R中创建一个Kaplan-Meier曲线，它运行得很好： other attached packages:
[1] ggthemes_3.4.0 survminer_0.3.1 ggpubr_0.1.2 ggplot2_2.2.1
浏览 6提问于2017-04-06得票数 0
回答已采纳
我使用survminer R包运行生存概率(Kaplan-Meier)曲线。我是在risk表上设置的，但是，我想更改默认标题"Number at risk“。我怎么能做到呢？
浏览 335提问于2019-01-07得票数 0
我可以使用ggsurvplot绘制一个Kaplan-Meier图，如下所示：library(survival)
fit1 = survfit(Surv(time,
浏览 2提问于2019-01-15得票数 2
library(tidyverse)library(survminer)
# theme using custom colour palette and with
浏览 26提问于2020-01-24得票数 1
回答已采纳
示例：library(survminer)
fit2 <- coxph( Surv(stop, event) ~ size + strata(rx), data
浏览 1修改于2019-06-16得票数 2
回答已采纳
我正在使用survminer软件包来可视化数据。作为我的数据集中的“等级”变量的函数，我是合适的死亡时间。职等变量有3个级别(1、2、3)。-686L), class = "data.frame")
library(survminer
浏览 2提问于2020-10-17得票数 0
回答已采纳
library(survival)veteran <- veteran
veteran$group <- with(veteran,
浏览 9修改于2017-06-16得票数 1
回答已采纳
我需要在生成的2个Kaplan Meier曲线图中添加字母，例如A和B 代码 library(survminer)require("survival")fit<- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)require("survminer")
splots
浏览 37提问于2021-08-22得票数 2
回答已采纳
在生存分析中，我使用以下代码对图进行了分类： panel.labs =list(Lieu_libelle = c("Austria","Belgium","Denmark","Finland","Italy"),
Year = c("2018", "
浏览 5提问于2021-08-25得票数 2
library(survival)library(ggplot2)
fit <- survfit(Surv(p$time.recur.months, p$recurrence
浏览 0修改于2018-09-25得票数 3
回答已采纳
我正在创建一个Kaplan图，它显示了精神病家族史与精神疾病发病之间的关系。这是我使用的代码： legend.labs = c("Control", "Family high-risk"), censor.shape = 124,
浏览 4提问于2021-06-25得票数 3
回答已采纳
下面是我的代码：data(lung);names(lung)
#fit <- coxph( Surv(time, status
浏览 8提问于2020-12-05得票数 1
我正在遵循3.5.1中survminer包中的肺部示例。初始代码如下：require("survival")
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung
浏览 2提问于2018-10-11得票数 0
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号