D.4 Plotting
다음은 추정한 결과로 그림을 그린 결과이다.
#dev.new()
par(mfrow=c(1, 3))
plot(r1, main="Survival Probability", xlab="Time", ylab="Survival Probability")
plot(r1, type="cumhaz", main="Cumulative Hazard", xlab="Time", ylab="Cumulative Hazard")
plot(r1, type="hazard", main="Hazard", xlab="Time", ylab="Hazard Rate")
Figure D.1: Survival and hazard esimation of the base model
D.4.1 Difference by Sex
성별에 따른 차이를 보고 싶으면 다음과 같이 할 수 있다.
= flexsurvreg(Surv(TIME, DV) ~ SEX, data=d1, dist="gompertz") ; r2 r2
Call:
flexsurvreg(formula = Surv(TIME, DV) ~ SEX, data = d1, dist = "gompertz")
Estimates:
data mean est L95% U95% se exp(est) L95% U95%
shape NA 0.02868 0.01781 0.03956 0.00555 NA NA NA
rate NA 0.00422 0.00204 0.00874 0.00157 NA NA NA
SEX 0.48000 0.35980 -0.21074 0.93033 0.29109 1.43304 0.80999 2.53535
N = 50, Events: 48, Censored: 2
Total time at risk: 2755
Log-likelihood = -229, df = 3
AIC = 464
#dev.new()
par(mfrow=c(1, 3))
plot(r2, main="Survival Probability", xlab="Time", ylab="Survival Probability")
plot(r2, type="cumhaz", main="Cumulative Hazard", xlab="Time", ylab="Cumulative Hazard")
plot(r2, type="hazard", main="Hazard", xlab="Time", ylab="Hazard Rate")
Figure D.2: Survival and hazard of the covariate model
만약 성별에 따라 별도로 그리고 싶다면 다음과 같이 할 수 있다.
#dev.new()
par(mfrow=c(1, 2))
plot(r2, newdata=d1[d1$SEX==0, ], main="SEX=0", xlab="Time", ylab="Survival Probability")
plot(r2, newdata=d1[d1$SEX==1, ], main="SEX=1", xlab="Time", ylab="Survival Probability")
Figure D.3: Separate plot by sex