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演習

Kaplan-Meier 解析

この演習では、共変量なし／ありの両方で Kaplan-Meier 解析を練習します。

survival パッケージはすでに読み込まれています。サバイバルオブジェクト survObj とデータ dataNextOrder も環境にあります。今回は、追加の共変量 voucher がデータに含まれています。これはカテゴリ変数で、顧客が最初の注文でバウチャーを使用したかどうかを表し、値は 0 または 1 です。

指示

100 XP
  • survfit() を使って（共変量なしの）Kaplan-Meier 解析を計算し、結果を fitKMSimple というオブジェクトに保存してください。従属変数（チルダ ~ の「左」側）は、今回もサバイバルオブジェクト survObj です。続いて、fitKMSimple を表示します。
  • 結果オブジェクト fitKMSimple をプロットし、軸ラベル（xlab と ylab 引数）を追加してください。
  • 次のステップとして、従属変数に survObj、共変量に voucher を用いた Kaplan-Meier 解析を計算してください。data 引数の指定を忘れないでください。
  • 新しいモデルの結果も同様にプロットし、軸ラベルを追加してください。