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r:survival:survfit [2018/12/11 19:23] – watalu | r:survival:survfit [2018/12/11 19:31] – watalu | ||
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行 16: | 行 16: | ||
|10.0|打ち切り||10.0|0| | |10.0|打ち切り||10.0|0| | ||
|3.5|故障||5.5|1| | |3.5|故障||5.5|1| | ||
+ | |||
+ | このデータを小さい順に並び替える。 | ||
+ | |||
+ | |イベント発生時点|イベントの種類| | ||
+ | |3.5|故障| | ||
+ | |5.5|故障| | ||
+ | |10.0|打ち切り| | ||
+ | |10.3|故障| | ||
+ | |||
+ | そして時点ごとに、それまでに生存していた数、故障数、打ち切り数を求める。 | ||
+ | |||
+ | |イベント発生時点|イベントの種類|時点直前までの生存数|その時点での故障数|その時点での打ち切り数| | ||
+ | |3.5|故障|4|1|0| | ||
+ | |5.5|故障|3|1|0| | ||
+ | |10.0|打ち切り|2|0|1| | ||
+ | |10.3|故障|1|1|0| | ||
+ | |||
+ | 各時点での故障率は、故障数/ | ||
+ | |||
+ | |イベント発生時点|イベントの種類|時点直前までの生存数|その時点での故障数|その時点での打ち切り数|故障率| | ||
+ | |3.5|故障|4|1|0|1/ | ||
+ | |5.5|故障|3|1|0|1/ | ||
+ | |10.0|打ち切り|2|0|1|0/ | ||
+ | |10.3|故障|1|1|0|1/ | ||
+ | |||
+ | 生存率は、前の時点の生存率×(1-その時点の故障率)で繰り返し計算できる。 | ||
+ | |||
+ | |イベント発生時点|イベントの種類|時点直前までの生存数|その時点での故障数|その時点での打ち切り数|故障率|生存率| | ||
+ | |3.5|故障|4|1|0|1/ | ||
+ | |5.5|故障|3|1|0|1/ | ||
+ | |10.0|打ち切り|2|0|1|0/ | ||
+ | |10.3|故障|1|1|0|1/ | ||
+ | |||
+ | これがカプラン・マイヤー法である。 | ||
+ | 簡単な計算のように見えて、この方法の性質を検討するには、少し難しい確率論を学ぶことになる。 | ||
+ | 以下では、この方法が正しいとして、話を進める。 | ||
+ | |||
+ | === 関数survfit === | ||
このデータをデータフレームで与えるには、次のようにRに伝える。 | このデータをデータフレームで与えるには、次のようにRに伝える。 |