Um die Weibull-Funktion in R zu verwenden, müssen Sie zunächst das Paket "survival" installieren und laden. Sie können dies tun, indem Sie die folgenden Befehle in der R-Konsole eingeben:
install.packages("survival")
library(survival)
Um die Weibull-Funktion mit Ihren gegebenen Daten anzupassen, können Sie die survreg()-Funktion verwenden. Der erste Parameter dieser Funktion ist ein Survival-Objekt, das die Zeit und das Überleben der Patienten enthält. Sie können dieses Objekt mit den folgenden Befehlen erstellen:
time <- c(0, 19, 60, 72, 84, 96)
status <- c(1, 0.857, 0.69, 0.66, 0.6, 0.55)
patient_data <- data.frame(time, status)
patient_data$status <- 1 - patient_data$status
surv_obj <- Surv(patient_data$time, patient_data$status)
Im obigen Beispiel, 'time' ist die Zeit in Monaten und 'status' ist der Prozentsatz der Patienten, die das Medikament weiterhin einnehmen (1 bedeutet, dass alle Patienten das Medikament einnehmen, 0.857 bedeutet, dass 85,7% der Patienten das Medikament einnehmen, und so weiter).
Nun können Sie die survreg()-Funktion verwenden, um die Weibull-Funktion anzupassen. Sie können den shape-Parameter mit dem Argument shape festlegen.
weibull_fit <- survreg(surv_obj, dist = "weibull", shape = 0.861)
Um die Überlebenswahrscheinlichkeit für einen bestimmten Zeitpunkt zu berechnen, können Sie die predict()-Funktion verwenden. Beispielsweise können Sie die Überlebenswahrscheinlichkeit nach 24 Monaten berechnen, indem Sie den folgenden Befehl verwenden:
predict(weibull_fit, newdata = data.frame(time = 24), type = "quantile", p = 0.5)
Sie können auch eine Tabelle für fortlaufende Jahre erstellen, indem Sie einen Vektor mit den gewünschten Zeitpunkten erstellen und die predict()-Funktion verwenden, um die Überlebenswahrscheinlichkeit für jeden Zeitpunkt zu berechnen:
year_range <- seq(0, 100, by = 12) # Erstellen Sie einen Vektor mit Zeitpunkten
