Rでの生存確率の推定

生存時間のサンプルに基づいて、カプラン・マイヤー推定器を使用して、特定のについて、生存時間確率を推定したいと思います。でこれを行うことは可能ですか？は必ずしもイベント時間ではないことに注意してください。 $n$ $t$ $t$ R $t$

r kaplan-meier

— ユーザー7064
ソース

もちろん：生存パッケージのsurvfit（）関数を参照[タイプヘルプ（パッケージ=「生存」を）]

— ステファン・ローラン

@Stephane Laurent：surfit（）関数は、イベント時間での推定生存時間を出力します。しかし、私はいつでもその生存率を計算する自動手順が欲しいです。ありがとう...

— user7064

そして、使用approxfun（）

— ステファン・ローラン

例がありますか？

— user7064

回答:

パッケージsurvfitからの関数の出力を使用して、survivalそれをに渡すことができstepfunます。

km <- survfit(Surv(time, status)~1, data=veteran)
survest <- stepfun(km$time, c(1, km$surv))

今survestならいつでも評価できる機能です。

> survest(0:100)
  [1] 1.0000000 0.9854015 0.9781022 0.9708029 0.9635036 0.9635036 0.9635036
  [8] 0.9416058 0.9124088 0.9124088 0.8978102 0.8905109 0.8759124 0.8613139
 [15] 0.8613139 0.8467153 0.8394161 0.8394161 0.8175182 0.8029197 0.7883212
 [22] 0.7737226 0.7664234 0.7664234 0.7518248 0.7299270 0.7299270 0.7225540
 [29] 0.7225540 0.7151810 0.7004350 0.6856890 0.6856890 0.6783160 0.6783160
 [36] 0.6709430 0.6635700 0.6635700 0.6635700 0.6635700 0.6635700 0.6635700
 [43] 0.6561970 0.6488240 0.6414510 0.6340780 0.6340780 0.6340780 0.6267050
 [50] 0.6193320 0.6193320 0.5972130 0.5750940 0.5677210 0.5529750 0.5529750
 [57] 0.5456020 0.5456020 0.5456020 0.5382290 0.5382290 0.5308560 0.5308560
 [64] 0.5234830 0.5234830 0.5234830 0.5234830 0.5234830 0.5234830 0.5234830
 [71] 0.5234830 0.5234830 0.5161100 0.5087370 0.5087370 0.5087370 0.5087370
 [78] 0.5087370 0.5087370 0.5087370 0.4939910 0.4939910 0.4866180 0.4866180
 [85] 0.4791316 0.4791316 0.4791316 0.4716451 0.4716451 0.4716451 0.4640380
 [92] 0.4640380 0.4564308 0.4564308 0.4564308 0.4412164 0.4412164 0.4412164
 [99] 0.4412164 0.4257351 0.4179945

— ブライアンディグス
ソース

Surrealは問題を抱えており、StackExchangeで回答を探し、同じ質問を見つけて、ほぼ7年前に回答したのがあなただと認識しています...

— Brian Diggs

時間パラメーターは、survfitオブジェクトの集計関数に渡すことができます。

summary(km, times=100)

ベクトルも渡すことができます：

summary(km, times=0:100)

— 善意
ソース