如何绘制生存函数的“反函数”？

Question

我正在尝试绘制生存函数的反函数，因为我的数据实际上是事件随时间增加的比例。我可以生成Kaplan-Meier生存图，但我想生成这些图的'相反'版本。我可以使用以下代码fun="cloglog"实现部分需求:

plot(survfit(Surv(Days_until_workers,Workers)~Queen_Number+Treatment,data=xdata),
     fun="cloglog", lty=c(1:4), lwd=2, ylab="Colonies with Workers",
     xlab="Days", las=1, font.lab=2, bty="n")

但我不太明白这对时间的影响（即不从0开始，距离减少？），以及为什么生存曲线延伸到y轴上方。

非常感谢您的帮助！

谢谢。

- user2236301

Answer 1

使用fun="event"以获得所需的输出

fit <- survfit(Surv(time, status) ~ x, data = aml)
par(mfrow=1:2, las=1)
plot(fit, col=2:3)
plot(fit, col=2:3, fun="event")

fun="cloglog" 引起坐标轴混乱的原因是它根本没有绘制分数，而是根据 ?plot.survfit 的说明绘制了如下图形:

"cloglog" 创建互补对数-对数生存图（f(y) = log(-log(y))，x轴使用对数刻度）

此外，fun 参数不限于预定义的函数，如 "event" 或 "cloglog"，因此您可以很容易地提供自己的自定义函数。

plot(fit, col=2:3, fun=function(y) 3*sqrt(1-y))

- Backlin