İlk Kaplan-Meier tahmini

Bu egzersizde videoda gösterilenle aynı verileri kullanacağız. survfit() fonksiyonuna ve onun ürettiği nesneye bakacağız. Bu egzersiz, survfit nesnesini keşfetmene yardımcı olacak.

Bu egzersizde senin için survival paketi yüklendi.

Bu egzersiz

R ile Sağkalım Analizi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

Konsola ?survfit yazarak survfit() fonksiyonunun kullanımını keşfet.
survfit() ile Kaplan-Meier tahminini hesapla.
str() kullanarak survfit nesnesinin yapısına göz at.
Dört zaman noktasını, karşılık gelen risk altındaki sayıyı (n.risk), olay gerçekleşen gözlem sayısını (n.event), sansürlenen gözlem sayısını (n.censor) ve sağkalım eğrisi değerini (surv) içeren bir data.frame oluştur. Tüm bilgileri survfit nesnesinden al.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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 = ___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır