まとめ: 生存曲線を比較する
前の演習から、パフォーマンススコアが生存確率に影響することがわかりました。ここでは、Kaplan–Meier 推定を使って全ての個体の生存曲線を確認し、performance を考慮した Cox モデルの曲線と比較してみましょう。なお、Cox モデルでは、必要なデータフレームを自分で作成して ggsurvplot_df() に渡す代わりに、survfit() の出力をそのまま ggsurvplot() に入力できます。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶサバイバル分析
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。
# Compute Kaplan-Meier curve
km <- ___(___ ~ ___, data = ___)
# Compute Cox model
cxmod <- ___(___, data = ___)