使用 survreg() 估计生存曲线
现在，您可以使用 Weibull 模型来估计 GBSG2 数据中乳腺癌患者的生存情况。
Weibull 分布包含 2 个参数，用于决定生存曲线的形状。
本练习已为您加载 survival 库和 GBSG2 数据。
本练习是课程的一部分
R 中的生存分析
练习说明
- 为乳腺癌患者拟合一个 Weibull 模型。
- 使用
predict()函数并设置type = "quantile"，从模型中计算估计的生存曲线。 - 创建一个包含时间点及其对应生存概率的
data.frame。 - 使用
head()函数查看结果的前几行。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Weibull model
wb <- ___(___(___, ___) ~ ___, data = ___)
# Retrieve survival curve from model probabilities
surv <- seq(.99, .01, by = -.01)
# Get time for each probability
t <- predict(___, type = ___, p = ___, newdata = data.frame(1))
# Create data frame with the information
surv_wb <- data.frame(time = ___, surv = ___)
# Look at first few lines of the result
head(___)