Các phân vị của đường cong sống sót từ mô hình Weibull
Giờ đây, chúng ta có thể ước tính khả năng sống sót của bệnh nhân ung thư vú trong dữ liệu GBSG2 bằng một mô hình Weibull.
Hàm predict() với type = "quantile" cho phép bạn tính các phân vị của hàm phân phối. Như bạn đã học trong khóa học này, hàm sống sót bằng 1 - hàm phân phối
(\(S = 1 - D\)), vì vậy ta có thể dễ dàng tính các phân vị của hàm sống sót bằng cách dùng hàm predict().
Gói survival và dữ liệu GBSG2 đã được nạp sẵn cho bạn trong bài tập này.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích Sống sót trong R
Hướng dẫn bài tập
- Ước tính một mô hình Weibull cho các bệnh nhân ung thư vú.
- Lấy mốc thời gian mà xác suất sống lâu hơn mốc đó là 70 phần trăm (dùng hàm
predict()vớitype = "quantile").
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Weibull model
wb <- ___(Surv(___, ___) ~ 1, data = GBSG2)
# 70 Percent of patients survive beyond time point...
predict(wb, type = ___, p = ___, newdata = data.frame(1))