Bir sağkalım eğrisini tahmin etme ve görselleştirme
Meme kanseri hastalarının sağkalımına göz atalım.
Bu egzersizde tekrar GBSG2 veri kümesiyle çalışıyoruz.
Bu egzersizde survival ve survminer paketleri ile GBSG2 verisi senin için yüklendi.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R ile Sağkalım Analizi
Egzersiz talimatları
- Meme kanseri hastaları için bir sağkalım (survivor) fonksiyonu tahmin et.
- Tahmin edilen sağkalım fonksiyonunu
ggsurvplot()fonksiyonunu kullanarak görselleştir. - Grafiğe gözlem altında olan hasta sayısını gösteren bir risk tablosu ekle. Bunu
risk.tableargümanını kullanarak yapabilirsin. - Grafiğe medyan sağkalım süresini gösteren bir çizgi ekle. Bunu
surv.median.lineargümanını kullanarak yapabilirsin.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# 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")