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Code : Tout sélectionner
plot(survfit(Surv(donnees$temps.avant.succes, donnees$succes)~donnees$sexe))
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plot(survfit(Surv(donnees$temps.avant.succes, 1 - donnees$succes) ~ donnees$sexe))
Tai PHAM a écrit :Oui mais je ne sais pas à quel endroit écrire cette instruction, j'ai un code du type:Code : Tout sélectionner
plot(survfit(Surv(donnees$temps.avant.succes, donnees$succes)~donnees$sexe))
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test1 <- list(time=c(4,3,1,1,2,2,3),
status=c(1,1,1,0,1,1,0),
x=c(0,2,1,1,1,0,0),
sex=c(0,0,0,0,1,1,1))
res <- survfit(coxph(Surv(time, status) ~ x, test1))
attributes(res)
$names
[1] "n" "time" "n.risk" "n.event" "n.censor" "surv" "type" "std.err" "upper" "lower" "conf.type" "conf.int"
[13] "call"
$class
[1] "survfit.cox" "survfit"
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res$surv <- 1 - res$surv
res$lower <- 1 - res$lower
res$upper <- 1 - res$upper
plot(res, firsty = 0)
Tai PHAM a écrit :Bonjour,
je trace une courbe de survie à partir du package "survival"mais je voudrais que celle-ci soit "croissante". Il y a-t-il une option spécifique?
Merci
Tai PHAM a écrit :Je suis d'accord sur le principe mais dans ce cas précis, l'évènement est l'équivalent d'une guérison et je trouve plus judicieux de représenter le taux de guéris au cours du temps avec une courbe croissante.
Matthieu Lesnoff a écrit :personnellemet je ne vois pas trop le point de discussion. La "fonction de survie" définie pour une variable durée de vie "T" est bien-sûr décroissante. Mais la fonction de mortalité cumulée (= fonction de répartion de T) est le complément à 1 de cette fonction de survie. Je pensais que la question initiale portait sur la représentation de cette mortalité cumulée.
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