Weibull モデルで推定した生存関数をプロットするとき、なぜ surv.geom = geom_line オプションが必要なのでしょうか？
surv.geom = geom_line
ggsurvplot_df(surv_wbmod, surv.geom = geom_line, linetype = "horTh", color = "tsize", legend.title = NULL)
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理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
第1章では、サバイバル分析の概念を紹介し、このテーマの重要性を説明するとともに、サバイバルカーブの理論を手短に解説します。time-to-eventデータを扱う際に特別な手法が必要となる理由と、検閲（censoring）の概念を導入します。さらに、イベントが発生するまでに経過した時間の分布をどのように記述するかについても説明します。
この章では、サバイバルカーブを推定するさまざまな方法を見ていきます。サバイバルカーブ推定の手法としてKaplan-Meier推定とWeibullモデルを取り上げ、可視化を通して結果をどのように伝えるかを学びます。
この章では、Weibullモデルの推定と可視化の方法を学び、共変量がイベント発生までの時間に与える影響を理解します。
現在の演習
最終章では、Coxモデルの計算と解釈方法を学び、それが有用である理由やWeibullモデルとの違いを理解します。
