Première estimation de Kaplan-Meier

Dans cet exercice, nous allons utiliser les mêmes données que dans la vidéo. Nous allons examiner la fonction survfit() et l'objet qu'elle génère. Cet exercice vous aidera à explorer l'objet survfit.

Le paquet survival est déjà chargé pour vous dans cet exercice.

Cette activité fait partie du cours

Analyse de survie avec R

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Instructions de l’exercice

Explorez l'utilisation de la fonction survfit() en entrant ?survfit dans la console.
Calculez l'estimation de Kaplan-Meier avec survfit().
Examinez la structure de l'objet survfit avec str().
Créez un data.frame avec les quatre points dans le temps, le nombre correspondant à risque (n.risk), le nombre d'observations avec événement (n.event), le nombre d'observations censurées (n.censor) et la valeur de la courbe de survie (surv). Prenez toutes les infos à partir de l'objet survfit.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create time and event data
time <- c(5, 6, 2, 4, 4)
event <- c(1, 0, 0, 1, 1)

# Compute Kaplan-Meier estimate
km <- survfit(___(___, ___) ~ ___)
km

# Take a look at the structure
str(___)

# Create data.frame
data.frame(time = km$time, n.risk = ____, n.event = ____,
  n.censor = ____, surv = ___)

Modifier et exécuter le code