Weibull モデルと Kaplan-Meier 推定の比較
GBSG2 データに対して、Weibull モデルから得られる生存曲線を描いてみましょう！
この演習では、survival パッケージと survminer パッケージ、そして 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
GBSG2データに対して Weibull モデルを推定します。- モデルから生存曲線を計算します。
- 2 つの推定から得られる生存曲線をプロットします。
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 <- ___(___(___, ___) ~ ___, ___)
# Retrieve survival curve from model
surv <- seq(.99, .01, by = -.01)
# Get time for each probability
t <- predict(___, type = ___, p = ___, newdata = data.frame(___))
# Create data frame with the information needed for ggsurvplot_df
surv_wb <- data.frame(time = ___, surv = ___,
upper = NA, lower = NA, std.err = NA)
# Plot
ggsurvplot_df(fit = ___, surv.geom = ___)