Bài tổng kết: So sánh các đường cong sống sót
Ở bài trước, bạn đã thấy điểm hiệu suất có ảnh hưởng đến xác suất sống sót. Giờ hãy xem đường cong sống sót của toàn bộ người bệnh bằng ước lượng Kaplan–Meier và so sánh với đường cong từ mô hình Cox có xét đến biến performance. Lưu ý: với mô hình Cox, bạn có thể đưa trực tiếp kết quả survfit() vào ggsurvplot() thay vì tự tạo data frame cần thiết và truyền vào ggsurvplot_df().
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích Sống sót trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Compute Kaplan-Meier curve
km <- ___(___ ~ ___, data = ___)
# Compute Cox model
cxmod <- ___(___, data = ___)