कैपस्टोन: सर्वाइवल कर्व्स की तुलना
पिछले अभ्यास से आपने देखा कि परफॉर्मेंस स्कोर का सर्वाइवल प्रॉबेबिलिटी पर असर पड़ता है। अब आइए सभी व्यक्तियों की सर्वाइवल कर्व को Kaplan-Meier एस्टिमेट से देखें और उसे उस Cox मॉडल की कर्व से तुलना करें जो performance को ध्यान में रखता है। ध्यान दें कि Cox मॉडलों के लिए, आप आवश्यक डेटा फ़्रेम खुद बनाने और उसे ggsurvplot_df() में प्लग करने के बजाय survfit() के आउटपुट को सीधे ggsurvplot() में दे सकते हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Survival Analysis
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute Kaplan-Meier curve
km <- ___(___ ~ ___, data = ___)
# Compute Cox model
cxmod <- ___(___, data = ___)