R ggsurvplot 不要“Strata”标签
时间: 2023-06-15 11:08:36 浏览: 121
如果您不想在 `ggsurvplot` 的输出中包含“Strata”标签,可以使用 `survminer` 包中的 `ggsurvplot()` 函数的 `risk.table = FALSE` 参数来实现。这将删除风险表和标签。
下面是一个示例代码:
```r
library(survminer)
library(survival)
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
ggsurvplot(fit, data = lung,
risk.table = FALSE, # 不显示风险表
legend.labs = c("Male", "Female"), # 自定义图例标签
xlab = "Time in Days", ylab = "Survival Probability",
ggtheme = theme_bw())
```
您可以根据需要自定义其他参数,例如 `legend.labs` 参数来更改图例标签。
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R语言:如何实现分层抽样
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1. 首先,确定你要进行分层抽样的变量。假设你有一个数据框(data frame)叫做`data`,其中包含了你要进行分层抽样的变量`strata`。
2. 使用`table()`函数统计每个层级的观测数量,并将结果保存为一个向量。
```R
strata_counts <- table(data$strata)
```
3. 使用`strata()`函数创建一个分层抽样的对象。
```R
strata_sample <- strata(data, stratanames = "strata", size = c(50, 100, 150)) # 这里假设有3个层级,每个层级的样本大小分别为50、100和150
```
在这里,`stratanames`参数是你要进行分层抽样的变量的名称,`size`参数指定了每个层级的样本大小。
4. 使用`sample()`函数从分层抽样的对象中抽取样本。
```R
sample_data <- sample(strata_sample)
```
这样就实现了分层抽样。`sample_data`是一个包含抽取的样本的数据框。
r语言分层抽样内曼分配
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在R中,可以使用以下步骤进行分层抽样内曼分配:
1. 首先,确定需要分层的变量,并使用"strata"函数创建一个分层对象。例如,如果我们有一个数据框df,其中包含一个变量"stratum"表示分层变量,可以使用以下代码创建一个分层对象:
```R
strata_obj <- strata(df, stratum)
```
2. 接下来,使用"allocation"函数基于分层对象计算内曼分配的样本大小。我们可以指定每个层级的样本大小,或者使用总体样本大小进行分配。例如,以下代码将根据每个层级的样本比例进行内曼分配:
```R
allocation_obj <- allocation(strata_obj, method = "systematic")
```
3. 最后,可以使用"get_allocation"函数从分配对象中获取每个层级的样本大小。例如,以下代码将获取每个层级的样本大小并存储在一个向量中:
```R
sample_sizes <- get_allocation(allocation_obj)
```
这样,我们就可以得到按照内曼分配进行分层抽样的样本大小。