1. 학습
    2. /
  2. 강의
    3. /
  3. R로 배우는 Machine Learning 기반 마케팅 분석
Connected

연습 문제

Kaplan-Meier 분석

이번 연습 문제에서는 범주형 공변량이 없는 경우와 있는 경우, 두 가지로 Kaplan-Meier 분석을 연습해 보세요.

survival 패키지는 이미 작업 공간에 로드되어 있어요. 생존 객체 survObj와 데이터 dataNextOrder도 환경에 남아 있어요. 이제 데이터에는 voucher라는 추가 공변량이 포함되어 있는데, 이 연습에서 사용하게 됩니다. 이 범주형 변수는 고객이 첫 주문에서 바우처를 사용했는지를 나타내며 값은 0 또는 1이에요.

지침

100 XP
  • survfit()을 사용해 공변량 없이 Kaplan-Meier 분석을 계산하세요. 결과는 fitKMSimple이라는 객체에 저장하세요. 종속변수(물결표 ~의 왼쪽)는 다시 생존 객체 survObj임을 기억하세요. 그런 다음 fitKMSimple을 출력하세요.
  • 결과 객체 fitKMSimple을 플로팅하고 축 레이블(xlab, ylab 인자)을 추가하세요.
  • 이제 한 단계 더 나아가세요: 종속변수를 survObj로, 공변량을 voucher로 하여 Kaplan-Meier 분석을 계산하세요. data 인자 지정을 잊지 마세요.
  • 새 모델의 결과도 다시 플로팅하고 축 레이블을 추가하세요.