ควอนไทล์ของเส้นโค้งการรอดชีวิตจากโมเดล Weibull
ตอนนี้เราสามารถประมาณการรอดชีวิตของผู้ป่วยมะเร็งเต้านมในชุดข้อมูล GBSG2 โดยใช้โมเดล Weibull ได้แล้ว
ฟังก์ชัน predict() ที่ระบุ type = "quantile" ช่วยให้คำนวณควอนไทล์ของฟังก์ชันการแจกแจงได้ ดังที่ได้เรียนรู้ในคอร์สนี้ ฟังก์ชันการรอดชีวิตคือ 1 ลบด้วยฟังก์ชันการแจกแจง
(\(S = 1 - D\)) ดังนั้นจึงสามารถคำนวณควอนไทล์ของฟังก์ชันการรอดชีวิตได้อย่างง่ายดายด้วยฟังก์ชัน predict()
แพ็กเกจ survival และชุดข้อมูล GBSG2 ถูกโหลดไว้ให้แล้วในแบบฝึกหัดนี้
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Survival Analysis in R
คำแนะนำการฝึกหัด
- ประมาณโมเดล Weibull สำหรับผู้ป่วยมะเร็งเต้านม
- หาจุดเวลาที่ความน่าจะเป็นของการรอดชีวิตนานกว่าจุดนั้นอยู่ที่ 70 เปอร์เซ็นต์ (โดยใช้ฟังก์ชัน
predict()ที่ระบุtype = "quantile")
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Weibull model
wb <- ___(Surv(___, ___) ~ 1, data = GBSG2)
# 70 Percent of patients survive beyond time point...
predict(wb, type = ___, p = ___, newdata = data.frame(1))