計算dplyr管道中的累積概率（Kaplan-Meier生存函式）

我正在嘗試使用dplyr管道創建 Kaplan-Meier 生命表。我無法在不使用 for 回圈的情況下計算累積生存概率。這是一些示例資料。

df <- tibble(
  months = c(1, 3, 9, 13, 17, 20),
  n_at_risk = c(10, 8, 7, 5, 3, 2),
  cond_prob_event = c(0.100, 0.125, 0.143, 0.200, 0.333, 0.500),
  cond_prob_surv = c(0.900, 0.875, 0.857, 0.800, 0.667, 0.50)
)

df

# A tibble: 6 × 4
  months n_at_risk cond_prob_event cond_prob_surv
   <dbl>     <dbl>           <dbl>          <dbl>
1      1        10           0.1            0.9  
2      3         8           0.125          0.875
3      9         7           0.143          0.857
4     13         5           0.2            0.8  
5     17         3           0.333          0.667
6     20         2           0.5            0.5  

在這種情況下，累積生存概率計算為先前（滯后）累積生存概率與當前條件生存概率的乘積。我可以使用 for 回圈得到我正在尋找的答案：

out <- vector(mode = "numeric", 6)

for (i in seq_along(df$cond_prob_surv)) {
  if (i == 1) {
    out[i] <- df$cond_prob_surv[i]
  } else {
    out[i] <- out[i - 1] * df$cond_prob_surv[i]
  }
}

df$cum_prob_survival <- out
df

# A tibble: 6 × 5
  months n_at_risk cond_prob_event cond_prob_surv cum_prob_survival
   <dbl>     <dbl>           <dbl>          <dbl>             <dbl>
1      1        10           0.1            0.9               0.9  
2      3         8           0.125          0.875             0.788
3      9         7           0.143          0.857             0.675
4     13         5           0.2            0.8               0.540
5     17         3           0.333          0.667             0.360
6     20         2           0.5            0.5               0.180

但是，出于某些原因，我真的很想找到dplyr唯一的解決方案。任何幫助是極大的贊賞！

uj5u.com熱心網友回復：

我們cumprod這里可能需要

library(dplyr)
df <- df %>% 
    mutate(cum_prob_survival = cumprod(cond_prob_surv))

-輸出

df
# A tibble: 6 × 5
  months n_at_risk cond_prob_event cond_prob_surv cum_prob_survival
   <dbl>     <dbl>           <dbl>          <dbl>             <dbl>
1      1        10           0.1            0.9               0.9  
2      3         8           0.125          0.875             0.788
3      9         7           0.143          0.857             0.675
4     13         5           0.2            0.8               0.540
5     17         3           0.333          0.667             0.360
6     20         2           0.5            0.5               0.180

或者另一種選擇是 accumulate

library(purrr)
df <- df %>% 
     mutate(cum_prob_survival = accumulate(cond_prob_surv, `*`))

-輸出

df
# A tibble: 6 × 5
  months n_at_risk cond_prob_event cond_prob_surv cum_prob_survival
   <dbl>     <dbl>           <dbl>          <dbl>             <dbl>
1      1        10           0.1            0.9               0.9  
2      3         8           0.125          0.875             0.788
3      9         7           0.143          0.857             0.675
4     13         5           0.2            0.8               0.540
5     17         3           0.333          0.667             0.360
6     20         2           0.5            0.5               0.180

uj5u.com熱心網友回復：

使用基本 R 選項 Reduce

transform(
  df,
  cum_prob_survival = Reduce(`*`, cond_prob_surv, accumulate = TRUE)
)

給

  months n_at_risk cond_prob_event cond_prob_surv cum_prob_survival
1      1        10           0.100          0.900         0.9000000
2      3         8           0.125          0.875         0.7875000
3      9         7           0.143          0.857         0.6748875
4     13         5           0.200          0.800         0.5399100
5     17         3           0.333          0.667         0.3601200
6     20         2           0.500          0.500         0.1800600

標籤：r dplyr

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