根据生命表和生存函数，可以使用Excel的图标功能或者R软件绘制各种生存函数曲线.

1 实际死亡率曲线

在第三套生命表中非养老类业务表女表CL2中选取死亡概率单元格B2-B107区域，然后使用“插入-图表”，在其中选用“折线图”，点击后选择折线图的类型即可.

2 De Moiver寿命分布死亡率曲线

DeMoiver寿命分布假设终极年龄岁，根据其死亡率可以绘制其死亡率曲线.

（1）在第一列输入年龄；

（2）在第二列计算死亡率，将光标移至单元格B2，在单元格里输入引号内的符号“1/（105-A2）”，然后按Enter键；其次用鼠标点B2单元格右下角，向下拖动填充，就可得出DeMoiver寿命分布中各年龄的死亡率.

  （3）选取死亡概率单元格B2-B107区域，然后使用“插入-图表”，在其中选用“折线图”，点击后选择折线图的类型即可.

3 De Moiver寿命分布死亡率曲线与实际死亡率曲线的比较

       在表格中分别输入De Moiver寿命分布死亡率和实际死亡率，选择单元格B2-B106区域，然后使用“插入-图表”，在其中选用“折线图”，点击后选择折线图的类型；在生成的死亡率曲线图中点击右键，点击“数据选择”选项，即可打开选择数据源对话框.

4 生存函数曲线

我们可以在R中定义sdf函数以绘制生存分布函数：

> sdf <- function (x)

+ {

+ x <- sort(x)

+ n <- length(x)

+ if (n < 1)

+ stop("'x' must have 1 or morenon-missing values")

+ vals <- unique(x)

+ rval <- approxfun(vals,1-cumsum(tabulate(match(x, vals)))/n,

+ method = "constant", yleft = 1,yright = 0, f = 0, ties = "ordered")

+ class(rval) <- c("ecdf","stepfun", class(rval))

+ assign("nobs", n, envir =environment(rval))

+ attr(rval, "call") <-sys.call()

+ rval

+ }

考虑指数持续时间X和确定性（和常数）检查：

>library(survival)

>set.seed(1)

>n <- 20; X <- rexp(n); C <- rep(2,n)

>T <- apply(data.frame(X,C),1,min)

>D <- (T==X)*1

>SampleData <- Surv(T,D)

> t <- seq(0,2,by=.01)

>plot(sdf(t),verticals=TRUE,do.points = FALSE,main="")

> lines(t,exp(-t),lwd=2)

生存函数的估计由以下实现：

>plot(survfit(Surv(T,D)~1))

>lines(t,exp(-t),lwd=2)