最初のカプラン＝マイヤー推定
この演習では、動画で使用したものと同じデータを使います。survfit() 関数と、それが生成するオブジェクトを確認しましょう。survfit オブジェクトの中身を探索する練習になります。
この演習では、survival パッケージ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
- コンソールで
?survfitと入力し、survfit()関数の使い方を確認します。 survfit()を使ってカプラン＝マイヤー推定量を計算します。str()を使ってsurvfitオブジェクトの構造を確認します。- 4つの時点、それぞれのリスク集合の人数（
n.risk）、イベントが起きた観測数（n.event）、打ち切られた観測数（n.censor）、および生存曲線の値（surv）を含むdata.frameを作成します。これらの情報はすべてsurvfitオブジェクトから取得してください。
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。
# 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 = ___)