생존 곡선 추정과 시각화
유방암 환자의 생존을 살펴보겠습니다.
이번 연습 문제에서는 GBSG2 데이터셋을 다시 사용합니다.
이 연습 문제에서는 survival과 survminer 패키지, 그리고 GBSG2 데이터가 이미 로드되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 생존 분석
연습 안내
- 유방암 환자에 대한 생존 함수(survivor function)를 추정하세요.
- 추정된 생존 함수를
ggsurvplot()함수로 시각화하세요. - 관찰 중인 환자 수를 보여주는 위험 표(risk table)를 그래프에 추가하세요. 이는
risk.table인수로 설정할 수 있습니다. - 중앙 생존 시간(median survival time)을 나타내는 선을 그래프에 추가하세요. 이는
surv.median.line인수로 설정할 수 있습니다.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Kaplan-Meier estimate
km <- survfit(Surv(___, ___) ~ ___, data = ___)
# Plot of the Kaplan-Meier estimate
ggsurvplot(___)
# Add the risk table to plot
ggsurvplot(___, ___ = TRUE)
# Add a line showing the median survival time
ggsurvplot(___, ___ = TRUE, ___ = "hv")