Weibull モデルから中央値生存時間を推定する
Weibull モデル（関数 survreg()）を使って、GBSG2 データに含まれる乳がん患者の生存を推定してみましょう。
Weibull モデルは、Kaplan-Meier 法が階段関数を推定するのに対して、滑らかな生存関数を推定する点を思い出してください。
predict() 関数で type = "quantile" を指定すると、分布関数の分位点を計算できます。
これを使って中央値の生存時間を求めます。
この演習では、survival パッケージと GBSG2 データはすでに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶサバイバル分析
演習の手順
- 乳がん患者データに対して Weibull モデルを推定してください。
predict()関数でtype = "quantile"を使い、このモデルから中央値の生存時間を計算してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Weibull model
wb <- ___(Surv(time, cens) ~ 1, data = GBSG2)
# Compute the median survival from the model
predict(wb, type = "quantile", p = ___, newdata = data.frame(1))