Первая оценка Каплана–Мейера

В этом упражнении мы воспользуемся теми же данными, что были показаны в видео. Вы познакомитесь с функцией survfit() и объектом, который она возвращает. Упражнение поможет вам изучить структуру объекта survfit.

Пакет survival уже загружен для вас.

Это упражнение является частью курса

Анализ выживаемости в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Ознакомьтесь с функцией survfit(), введя в консоли ?survfit.
Вычислите оценку Каплана–Мейера с помощью функции survfit().
Изучите структуру объекта survfit с помощью функции str().
Создайте data.frame с четырьмя временными точками и соответствующими значениями: количество наблюдаемых объектов (n.risk), количество наблюдений с наступившим событием (n.event), количество цензурированных наблюдений (n.censor) и значение кривой выживаемости (surv). Используйте данные из объекта survfit.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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 = ___)

Редактировать и запускать код