Khả năng tồn tại trên dữ liệu được tách ra

Question

Tôi có dữ liệu được binned Tôi đang cố gắng thực hiện phân tích tỷ lệ sống, dữ liệu ví dụ bên dưới. n là số đơn vị tại mỗi nhóm, thời gian, kết hợp chỉ báo lỗi.

> df <- structure(list(group = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("", "A", "B"), class = "factor"), t = c(0L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 0L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), failure = c(0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L), n = c(40000L, 30000L, 20000L, 10000L, 5L, 4L, 3L, 20000L, 15000L, 14000L, 11000L, 10L, 6L, 4L)), .Names = c("group", "t", "failure", "n"), row.names = c(NA, 14L), class = "data.frame") 
> df 
    group t failure  n 
1  A 0  0 40000 
2  A 1  0 30000 
3  A 2  0 20000 
4  A 3  0 10000 
5  A 1  1  5 
6  A 2  1  4 
7  A 3  1  3 
8  B 0  0 20000 
9  B 1  0 15000 
10  B 2  0 14000 
11  B 3  0 11000 
12  B 1  1 10 
13  B 2  1  6 
14  B 3  1  4 

Tôi biết tôi có thể rep df bởi cột n nên mỗi hàng là một trong những đơn vị: (. Ref How do I create a survival object in R?)

> library(survival) 
> df2 <- df[rep(rownames(df),df$n),] 
> sfit <- survfit(Surv(t,failure)~group, data = df2) 

Tuy nhiên, số liệu thực tế của tôi có khoảng 10 triệu đơn vị. Có cách nào để sống sót với biến số/tần số để tránh tạo khung dữ liệu 10 triệu hàng không?

Answer 1

Bạn sẽ muốn sử dụng thông số weights. Bạn có thể so sánh hai phương pháp tiếp cận để xác nhận rằng bạn có cùng một đầu ra.

Với dữ liệu của bạn mà bạn lặp đi lặp lại:

sfit <- survfit(Surv(t,failure)~group, data = df2) 
summary(sfit) 
Call: survfit(formula = Surv(t, failure) ~ group, data = df2) 

       group=A 
time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI 
    1 60012  5 1.000 3.73e-05  1.000   1 
    2 30007  4 1.000 7.63e-05  1.000   1 
    3 10003  3 0.999 1.89e-04  0.999   1 

       group=B 
time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI 
    1 40020  10 1.000 0.000079  1.000   1 
    2 25010  6 1.000 0.000126  0.999   1 
    3 11004  4 0.999 0.000221  0.999   1 

Bây giờ sử dụng weights:

weights <- df$n 
sfit2 <- survfit(Surv(t,failure)~group, data = df, weights = weights) 
summary(sfit2) 
Call: survfit(formula = Surv(t, failure) ~ group, data = df, weights = weights) 

       group=A 
time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI 
    1 60012  5 1.000 3.73e-05  1.000   1 
    2 30007  4 1.000 7.63e-05  1.000   1 
    3 10003  3 0.999 1.89e-04  0.999   1 

       group=B 
time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI 
    1 40020  10 1.000 0.000079  1.000   1 
    2 25010  6 1.000 0.000126  0.999   1 
    3 11004  4 0.999 0.000221  0.999   1