Estymacja i wizualizacja krzywej przeżycia
Przyjrzyjmy się przeżywalności pacjentek z rakiem piersi.
W tym ćwiczeniu ponownie pracujemy ze zbiorem danych GBSG2.
Pakiety survival i survminer oraz dane GBSG2 są już wczytane.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza przeżycia w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Wyestymuj funkcję przeżycia dla pacjentek z rakiem piersi.
- Zwizualizuj wyestymowaną funkcję przeżycia za pomocą funkcji
ggsurvplot(). - Dodaj do wykresu tabelę ryzyka pokazującą liczbę pacjentek pozostających pod obserwacją. Możesz to zrobić, używając argumentu
risk.table. - Dodaj do wykresu linię wskazującą medianę czasu przeżycia. Możesz to zrobić, używając argumentu
surv.median.line.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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")