Ước lượng Kaplan–Meier đầu tiên
Trong bài tập này, chúng ta sẽ dùng cùng bộ dữ liệu như trong video. Bạn sẽ xem xét hàm survfit() và đối tượng mà hàm này tạo ra. Bài tập sẽ giúp bạn khám phá đối tượng survfit.
Gói survival 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
- Khám phá cách dùng hàm
survfit()bằng cách gõ?survfittrong console. - Tính ước lượng Kaplan–Meier bằng
survfit(). - Xem cấu trúc của đối tượng
survfitbằngstr(). - Tạo một
data.framevới bốn mốc thời gian, số lượng có nguy cơ tương ứng (n.risk), số quan sát có sự kiện (n.event), số quan sát bị kiểm duyệt (n.censor) và giá trị của đường cong sống sót (surv). Lấy toàn bộ thông tin từ đối tượngsurvfit.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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 = ___)