Weibull モデルから生存曲線の分位点を求める
GBSG2 データの乳がん患者の生存を、Weibull モデルで推定してみましょう。
predict() 関数に type = "quantile" を指定すると、分布関数の分位点を計算できます。
このコースで学んだとおり、生存関数は分布関数の 1 − 値（$S = 1 - D$）です。つまり、predict() 関数を使えば、生存関数の分位点も簡単に計算できます。
この演習では、survival パッケージと GBSG2 データは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
- 乳がん患者に対して Weibull モデルを推定します。
type = "quantile"を指定したpredict()関数を使い、その時点より長く生存する確率が 70% となる時点を求めます。
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(___, ___) ~ 1, data = GBSG2)
# 70 Percent of patients survive beyond time point...
predict(wb, type = ___, p = ___, newdata = data.frame(1))