ワイブルモデルによる滑らかな生存曲線の推定

Rで学ぶサバイバル分析

Heidi Seibold

Statistician at LMU Munich

ワイブルモデルを使う理由

ワイブルモデル：

wb <- survreg(Surv(time, event) ~ 1, data)

ワイブルモデル：

wb <- survreg(Surv(time, event) ~ 1, data)

カプランマイヤー推定：

km <- survfit(Surv(time, event) ~ 1, data)

wb <- survreg(Surv(time, cens) ~ 1, data = GBSG2)

患者の90%がこの時点以降も生存：

predict(wb, type = "quantile", p = 1 - 0.9, newdata = data.frame(1))

       1 
384.9947

p = 1 - 0.9 は、分布関数が生存関数の1から引いた値であるためです。

wb <- survreg(Surv(time, cens) ~ 1, data = GBSG2)

生存曲線：

surv <- seq(.99, .01, by = -.01)

t <- predict(wb, type = "quantile", p = 1 - surv, newdata = data.frame(1))
head(data.frame(time = t, surv = surv))

       time surv
 1  60.6560 0.99
 2 105.0392 0.98
 3 145.0723 0.97
 4 182.6430 0.96
 5 218.5715 0.95
 6 253.3125 0.94

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