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Survival Analysis Results

Value

lung_surv

a data frame

Details

These data contain plausible results from applying predictive survival models to the lung data set using the censored package.

Examples

data(lung_surv)
str(lung_surv)
#> tibble [228 × 3] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>  $ .pred     :List of 228
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.819 0.597 0.407 0.264 0.164
#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 100 200 300 306 306
#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.735 0.735
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.36 1.36
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.888 0.737 0.588 0.455 0.344
#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 100 200 300 400 455
#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.663 0.627
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.59
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.901 0.763 0.625 0.498 0.389
#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.663 0.613
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.63
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.845 0.648 0.47 0.326 0.219
#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 100 200 210 210 210
#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.915 0.915 0.915
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.09 1.09 1.09
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.897 0.755 0.613 0.484 0.374
#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.663 0.613
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.63
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.819 0.597 0.407 0.264 0.164
#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.663 0.613
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.63
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
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#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.735 0.735
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.36 1.36
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.837 0.631 0.449 0.305 0.2
#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 100 200 300 361 361
#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.707 0.707
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.41 1.41
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.851 0.659 0.484 0.341 0.233
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#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.909 0.909 0.909
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.1 1.1 1.1
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.7568 0.4871 0.2858 0.1563 0.0806
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#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.01 1.01 1.01 1.01
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
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#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 100 170 170 170 170
#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.99 0.99 0.99 0.99
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.01 1.01 1.01 1.01
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.841 0.64 0.46 0.316 0.209
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#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.897 0.755 0.614 0.485 0.374
#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 100 200 300 400 500
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#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.63
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] NA NA NA NA NA
#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 71 71 71 71 71
#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 1 1 1 1 1
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1 1 1 1 1
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
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#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.83 0.618 0.433 0.289 0.186
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#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.01 1.01 1.01 1.01
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
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#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1 1 1 1 1
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
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#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 88 88 88 88 88
#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 1 1 1 1 1
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1 1 1 1 1
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.83 0.618 0.433 0.289 0.186
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#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.33 1.33
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
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#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1 1 1 1 1
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.855 0.668 0.495 0.353 0.243
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#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.63
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.899 0.759 0.619 0.491 0.381
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#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.697 0.697
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.44 1.44
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.884 0.728 0.575 0.44 0.329
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#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.663 0.663
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.51
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.895 0.751 0.607 0.478 0.367
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#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.63
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.897 0.755 0.613 0.484 0.374
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#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.63
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
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#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.851 0.659 0.484 0.341 0.233
#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 100 200 300 390 390
#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.663 0.663
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.51
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
#>   .. ..$ .pred_survival  : num [1:5] 0.7274 0.4398 0.2392 0.12 0.0563
#>   .. ..$ .weight_time    : num [1:5] 12 12 12 12 12
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#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1 1 1 1 1
#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
#>   .. ..$ .eval_time      : num [1:5] 100 200 300 400 500
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#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.663 0.613
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.63
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#>   ..$ : tibble [5 × 5] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
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#>   .. ..$ .pred_censored  : num [1:5] 0.995 0.928 0.76 0.663 0.613
#>   .. ..$ .weight_censored: num [1:5] 1.01 1.08 1.31 1.51 1.63
#>   .. [list output truncated]
#>  $ .pred_time: num [1:228] 324 476 521 368 506 ...
#>  $ surv_obj  : 'Surv' num [1:228, 1:2]  306   455  1010+  210   883  1022+  310   361   218   166  ...
#>   ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
#>   .. ..$ : NULL
#>   .. ..$ : chr [1:2] "time" "status"
#>   ..- attr(*, "type")= chr "right"

# `surv_obj` is a `Surv()` object