wget http://mirror.bjtu.edu.cn/cran/src/base/R-3/R-3.0.1.tar.gz
2、解压：
tar -zxvf
R-3.0.1.tar.gz
cd R-3.0.1
3、安装 (当然也可以跳过)
yum
install readline-devel
yum install libXt-devel
./configure
4、 配置环境并编译安装
#
如果使用rJava需要加上 --enable-R-shlib
(这个我不需要，所以加入到后面)
# 如果3没安装, 那么后面加上： --with-readline=no
--with-x=no
./configure --prefix=/usr/R-3.0.1
make $$ make install
5、配置环境变量并生效
vi
.bash_profile
export R_HOME=/usr/R-3.0.1
export PATH=.:$R_HOME/bin:$PATH
# 试环境变量生效
source .bash_profile
6、 命令行测试
[admin@JD
software]$ R
WARNING: ignoring environment value of R_HOME
R version 3.0.1 (2013-05-16) -- "Good Sport"
Copyright (C) 2013 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-unknown-linux-gnu (64-bit)
R是自由软件，不带任何担保。
在某些条件下你可以将其自由散布。
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R是个合作计划，有许多人为之做出了贡献.
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用'demo()'来看一些示范程序，用'help()'来阅读在线帮助文件，或
用'help.start()'通过HTML浏览器来看帮助文件。
用'q()'退出R.
>q()
7、创建脚本测试(t.R)
cd
/opt/script/R
vim t.R
#!/path/to/Rscript
#第一行
x<-c(1,2,3)
#R语言代码
y<-c(102,299,301)
model<-lm(y~x)
summary(model)
8、测试：执行脚本
R CMD BATCH
--args /opt/script/R/t.R
more
/opt/script/R/t.Rout
#查看执行的结果
或者第二种方式
Rscript
/opt/script/R/test.R
#结果直接输出到终端
1. 安装和加载包
绘制Kaplan-Meier生存曲线需要用到的R包：survminer和survival。
library(survminer) # 加载包
library(survival) # 加载包
2 拟合曲线
R中使用survfit()函数来拟合生存曲线。
fit.3<-survfit(Surv(住院天数+病程,组别)~cd1656,data=data)
3. 绘制曲线函数
ggsurvplot(fit, data = NULL, fun = NULL, color = NULL,
palette = NULL, linetype = 1, conf.int = FALSE,
pval = FALSE, pval.method = FALSE,
test.for.trend = FALSE, surv.median.line = "none",
risk.table = FALSE, cumevents = FALSE,
cumcensor = FALSE, tables.height = 0.25,
group.by = NULL, facet.by = NULL, add.all = FALSE,
combine = FALSE, ggtheme = theme_survminer(),
tables.theme = ggtheme, ...)
# 参数解释
fit # 拟合的生存曲线对象
data # 用来拟合生存曲线的数据集
fun # 常用三个字符参数；
# "event"绘制累积事件(f(y)=1-y)，
# "cumhaz"绘制累积危害函数(f(y)=-log(y))
# "pct"绘制生存概率(百分比)。
color # 设置生存曲线的颜色。
# 如果只有1条曲线，则直接设置color="blue"；
# 如果有多条曲线，默认color="strata"，按分组为生存曲线着色；
# 也可以自定义调色板来设置曲线颜色。
palette # 调色板，默认"hue"。
# 可选调色板有"grey","npg","aaas","lancet",
# "jco", "ucscgb","uchicago","simpsons"和"rickandmorty".
linetype = 1 # 设置曲线线型。可以按"strata"设置线型；
# 或按数字向量c(1, 2)或按字符向量c("solid", "dashed")设置
conf.int # 逻辑词；默认FASLE；为TRUE则绘制曲线置信区间
pval = FALSE # 逻辑词；为TRUE则将统计检验计算的p值添加到图上；
# 为数字，则直接指定P值大小，如pval = 0.03；
# 为字符串，则添加字符串到图上，如pval = "p-value: 0.031"
pval.method # 逻辑词，是否添加计算p值的统计方法的文本；
# 只有当 pval = TRUE时, 才会在图上添加检验方法文本
test.for.trend # 逻辑词，默认为FALSE；
# 为TRUE则返回趋势p值的检验，趋势检验旨在检验生存曲线的有序差异
surv.median.line # 在中位生存时间点处绘制水平或垂直线的字符向量；
# 可用值有"none"、"hv"、"h"、"v"；其中v绘制垂直线，h绘制水平线。
risk.table = FALSE # 逻辑词，图上是否添加风险表；
# "absolute" 显示处于风险中的绝对数量；
# "percentage" 显示处于风险中的百分比数量
# "abs_pct" 显示处于风险中的绝对数量和百分比
cumevents # 逻辑词，是否添加累计事件表
cumcensor # 逻辑词，是否添加累计删失表
tables.height = 0.25 # 生存曲线图下所有生存表的高度，数值0-1之间
group.by # 包含分组变量名称的字符向量，向量长度≤2
facet.by # 字符向量，指定绘制分面生存曲线的分组变量(应≤2)的名称
ggtheme=theme_survminer() # 设置ggplot2主题，如theme_bw()
tables.theme # 作用于生存表的ggplot2主题名称
# 有theme_survminer、theme_cleantable()
add.all = FALSE # 逻辑词；是否添加总患者生存曲线到主生存图中
