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Prima stima di Kaplan-Meier

In questo esercizio useremo gli stessi dati mostrati nel video. Daremo un'occhiata alla funzione survfit() e all'oggetto che genera. Questo esercizio ti aiuterà a esplorare l'oggetto survfit.

Il pacchetto survival è già caricato per te in questo esercizio.

Questo esercizio fa parte del corso

Analisi di sopravvivenza in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Esplora l'uso della funzione survfit() digitando ?survfit nella console.
  • Calcola la stima di Kaplan-Meier usando survfit().
  • Osserva la struttura dell'oggetto survfit con str().
  • Crea un data.frame con i quattro punti temporali, il corrispondente numero a rischio (n.risk), numero di osservazioni con un evento (n.event), numero di osservazioni censurate (n.censor) e il valore della curva di sopravvivenza (surv). Prendi tutte le informazioni dall'oggetto survfit.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# 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 = ___)
Modifica ed esegui il codice