Pierwsza estymata Kaplana-Meiera
W tym ćwiczeniu skorzystamy z tych samych danych, które były pokazane w filmie. Przyjrzymy się funkcji survfit() oraz obiektowi, który generuje. Ćwiczenie pomoże ci zbadać strukturę obiektu survfit.
Pakiet survival jest już załadowany.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza przeżycia w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Zapoznaj się z funkcją
survfit(), wpisując?survfitw konsoli. - Oblicz estymator Kaplana-Meiera przy użyciu funkcji
survfit(). - Sprawdź strukturę obiektu
survfitza pomocą funkcjistr(). - Utwórz
data.framezawierający cztery punkty czasowe, odpowiadającą im liczbę obserwowanych jednostek (n.risk), liczbę obserwacji ze zdarzeniem (n.event), liczbę obserwacji ocenzurowanych (n.censor) oraz wartość krzywej przeżycia (surv). Wszystkie dane pobierz z obiektusurvfit.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create time and event data
time <- c(5, 6, 2, 4, 4)
event <- c(1, 0, 0, 1, 1)
# Compute Kaplan-Meier estimate
km <- survfit(___(___, ___) ~ ___)
km
# Take a look at the structure
str(___)
# Create data.frame
data.frame(time = km$time, n.risk = ____, n.event = ____,
n.censor = ____, surv = ___)