Підсумкова вправа: порівняння кривих виживання
У попередній вправі ми побачили, що бали за показниками ефективності впливають на ймовірність виживання. Тепер подивімося на криву виживання для всіх осіб за оцінкою Каплана — Меєра та порівняймо її з кривою моделі Кокса, яка враховує performance. Зауважте, що для моделей Кокса ви можете передати результат survfit() безпосередньо в ggsurvplot() замість того, щоб самостійно створювати потрібний датафрейм і передавати його в ggsurvplot_df().
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз виживаності в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Compute Kaplan-Meier curve
km <- ___(___ ~ ___, data = ___)
# Compute Cox model
cxmod <- ___(___, data = ___)