আর-তে বেঁচে থাকার সম্ভাবনা অনুমান করা

Question

একটি নমুনার উপর ভিত্তি করে বেঁচে থাকার বার আমি সময় জীবিত সম্ভাবনা অনুমান করার জন্য চাই কিছু নির্দিষ্ট জন্য, , কাপলান-মায়ার মূল্নির্ধারক ব্যবহার করে। এটি কি এটি করা সম্ভব ? দয়া করে নোট করুন, অবশ্যই কোনও ইভেন্টের সময় নয়।$n$$t$$t$R$t$

Comments

অবশ্যই: বেঁচে থাকার প্যাকেজটির সার্ফিট () ফাংশন দেখুন [টাইপ হেল্প (প্যাকেজ = "টিকে থাকা")]

— স্টাফেন লরেন্ট

@ স্টাফেন লরেন্ট: সূফিট () ফাংশনটি ইভেন্টের সময়ে আনুমানিক বেঁচে থাকতে পারে। তবে যে বেঁচে থাকা যেকোন সময় গণনা করার জন্য আমি একটি স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি চাই। ধন্যবাদ ...

— ব্যবহারকারী 7064

তারপরে আনুমানিক () ব্যবহার করুন

— স্টাফেন লরেন্ট

আমার কি উদাহরণ থাকতে পারে?

— ব্যবহারকারী 7064

Answer 1

আপনি প্যাকেজ survfitথেকে ফাংশনটির আউটপুট ব্যবহার করতে পারেন survivalএবং এটি দিতে পারেন stepfun।

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

এখন survestএকটি ফাংশন যা যে কোনও সময় মূল্যায়ন করা যেতে পারে।

> 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

Comments

স্টের এক্সচেঞ্জ-এ একটি উত্তর খুঁজছেন, একই প্রশ্নটি খুঁজে পেয়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন যে, প্রায় 7 বছর আগে আপনি যে উত্তরটি দিয়েছিলেন সেই ব্যক্তিই হলেন পরাবাস্তব ...

— ব্রায়ান ডিগস

Answer 2

বেঁচে থাকা বস্তুর সংক্ষিপ্ত ফাংশনে একটি সময় প্যারামিটার দেওয়া যেতে পারে:

summary(km, times=100)

একটি ভেক্টরও পাস করা যেতে পারে:

summary(km, times=0:100)