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 package survival est déjà chargé pour vous dans cet exercice.

Cet exercice fait partie du cours

Analyse de survie en R

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Instructions

Explorez l'utilisation de la fonction survfit() en saisissant ?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 temporels, le nombre correspondant à risque (n.risk), le nombre d'observations avec un événement (n.event), le nombre d'observations censurées (n.censor) et la valeur de la courbe de survie (surv). Prenez toutes les informations depuis l'objet survfit.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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