如何解决如何计算粗略生存率的置信区间？
我们假设我们有一个survfit对象，如下所示。
fit = survfit(Surv(data$time_12m,data$status_12m) ~ data$group)
fit
Call: survfit(formula = Surv(data$time_12m,data$status_12m) ~ data$group)
n events median 0.95LCL 0.95UCL
data$group=HF 10000 3534 NA NA NA
data$group=IGT 70 20 NA NA NA
fit 对象不显示CI。如何计算生存率的置信区间？应该使用哪个R软件包和代码？
解决方法
survfit的print结果按组给出了中位生存时间的保密间隔。我猜正在估计中位数时间的不适用值，因为您的小组没有足够的事件实际达到中位数生存率。您应该显示plot（fit）的输出，以查看我的猜测是否正确。
您可能会尝试绘制曲线，请注意plot.survfit函数确实具有围绕比例构建的置信区间选项：
plot(fit,conf.int=0.95,col=1:2)
请阅读?summary.survfit。这是通用summary函数的一类，程序包作者通常使用它们来传递参数估计值和置信区间。在那里，您将看到summary.survfit总结的不是“比率”，而是生存率的估计值。这些比例可以是中位数（在这种情况下，估计是在时间范围内），也可以是特定时间的估计（在这种情况下，估计是比例的。）
如果您确实想要利率，则可以使用针对该模型设计的功能，也许使用?survreg。比较在提供的数据集survreg上使用survfit与ovarian所获得的收益：
> reg.fit <- survreg( Surv(futime,fustat)~rx,data=ovarian)
> summary(reg.fit)
Call:
survreg(formula = Surv(futime,fustat) ~ rx,data = ovarian)
Value Std. Error z p
(Intercept) 6.265 0.778 8.05 8.3e-16
rx 0.559 0.529 1.06 0.29
Log(scale) -0.121 0.251 -0.48 0.63
Scale= 0.886
Weibull distribution
Loglik(model)= -97.4 Loglik(intercept only)= -98
Chisq= 1.18 on 1 degrees of freedom,p= 0.28
Number of Newton-Raphson Iterations: 5
n= 26
#-------------
> fit <- survfit( Surv(futime,data=ovarian)
> summary(fit)
Call: survfit(formula = Surv(futime,data = ovarian)
rx=1
time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
59 13 1 0.923 0.0739 0.789 1.000
115 12 1 0.846 0.1001 0.671 1.000
156 11 1 0.769 0.1169 0.571 1.000
268 10 1 0.692 0.1280 0.482 0.995
329 9 1 0.615 0.1349 0.400 0.946
431 8 1 0.538 0.1383 0.326 0.891
638 5 1 0.431 0.1467 0.221 0.840
rx=2
time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
353 13 1 0.923 0.0739 0.789 1.000
365 12 1 0.846 0.1001 0.671 1.000
464 9 1 0.752 0.1256 0.542 1.000
475 8 1 0.658 0.1407 0.433 1.000
563 7 1 0.564 0.1488 0.336 0.946
如果我使用“指数”而不是“ weibull”作为分布类型，可能会更容易。指数拟合具有一个估计的参数，并且更容易反变换以给出比率的估计。
注意：我回答了一个关于survfit的较早的问题，尽管请求是为了生存时间而不是比率。 Extract survival probabilities in Survfit by groups
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