첫 번째 카플란-마이어 추정

이 연습 문제에서는 영상에서 사용한 것과 같은 데이터를 활용해 보겠습니다. survfit() 함수와 이 함수가 생성하는 객체를 살펴볼 거예요. 이번 연습을 통해 survfit 객체를 탐색해 보세요.

이 연습 문제에는 survival 패키지가 미리 로드되어 있습니다.

콘솔에 ?survfit을 입력해 survfit() 함수의 도움말을 확인해 보세요.
survfit()을 사용해 카플란-마이어 추정치를 계산하세요.
str()로 survfit 객체의 구조를 확인하세요.
네 개의 시간 지점과 해당 위험 집단 수(n.risk), 사건이 발생한 관측치 수(n.event), 중도 절단된 관측치 수(n.censor), 생존 곡선 값(surv)을 담은 data.frame을 만드세요. 필요한 정보는 모두 survfit 객체에서 가져오세요.