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L’estimateur de Kaplan-Meier donne la fonction de survie non paramétrique.Pour l’obtenir sous R on peut utiliser le package survival. On se place ici dans un cas très simple où il n’y a ni censure ni troncature.Pour bien comprendre le code, je vous conseille vivement de regarder la documentation du package en question!! #survival analysisls()rm(list=ls())library(survival)#on crée un jeu de données correspondant à des durées (étudiées dans l’analyse de survie) z<-c(14,14,14,17,17,17,17,17,17,17,17,17,17,17,17,17,17,17,17,17,17,17,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,20,23)d<-data.frame(delay=z)#on crée une colonne status, ici tous les individus sont "morts" pendant l’expérience # mort au sens de l’analyse de survie d$status<-1 s<-survfit(Surv(d$delay,d$status)~1)plot(s,main="survival function")Read More →

# on choisit le dossier dans lequel on veut sauver le fichiersetwd(« U:/simulations »)# on crée un jeu de données, #ici on simule une densité de probabilité d’une loi normale de moyenne 2 et d’écart type 0.5v<-seq(0,7,by=0.1)a<-dnorm(v,mean=2,sd=0.5)plot(v,a) # on vérifie visuellement#on crée un dataframe avant de le sauverdata<-data.frame(TL=v,F=a)# on utilise la fonction write.table, voir ?write.table# ne pas oublier le .csv à la fin du nom du fichier excel « data.csv »write.table(data, « data.csv », row.names=FALSE, sep= »t »,dec= », », na= » « )Read More →