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पहला Kaplan-Meier आकलन

इस अभ्यास में, हम वही डेटा उपयोग करेंगे जो वीडियो में दिखाया गया था. हम survfit() फंक्शन और उससे बनने वाले ऑब्जेक्ट को देखेंगे. यह अभ्यास आपको survfit ऑब्जेक्ट को एक्सप्लोर करने में मदद करेगा.

इस अभ्यास के लिए survival पैकेज पहले से लोड है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में Survival Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • कंसोल में ?survfit दर्ज करके survfit() फंक्शन के उपयोग को एक्सप्लोर करें.
  • survfit() का उपयोग करके Kaplan-Meier आकलन compute करें.
  • str() से survfit ऑब्जेक्ट की संरचना देखें.
  • चार समय बिंदुओं वाला एक data.frame बनाएँ, जिनके साथ संबंधित at-risk संख्या (n.risk), इवेंट वाले ऑब्ज़र्वेशन्स की संख्या (n.event), सेंसर किए गए ऑब्ज़र्वेशन्स की संख्या (n.censor) और survival कर्व का मान (surv) हो. सारी जानकारी survfit ऑब्जेक्ट से लें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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 = ___)
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