home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Big Green CD 8 / BGCD_8_Dev.iso / NEXTSTEP / UNIX / Educational / R-0.49-MI / R-0.49-I / help / survival4 / Surv < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1997-09-13  |  3.0 KB  |  76 lines
  1.     
  2.     _P_a_c_k_a_g_e _a _s_u_r_v_i_v_a_l _v_a_r_i_a_b_l_e
  3.     
  4.          Surv(time, event)  or Surv(time, time2, event)
  5.     
  6.     _A_r_g_u_m_e_n_t_s:
  7.     
  8.              time:
  9.          for right censored data, this is the follow up time.
  10.          For interval data, the first argument is the starting
  11.          time for the interval.
  12.     
  13.             event:
  14.          The status indicator, normally 0=alive, 1=dead.  Other
  15.          choices are T/F (TRUE = death) or 1/2 (2=death).  For
  16.          interval censored data, the status indicator is 0=right
  17.          censored, 1= event at time, 2=left censored, 3=interval
  18.          censored.
  19.     
  20.             time2:
  21.          For interval censored  or counting process data only,
  22.          the ending time of the interval.  Intervals are
  23.          assummed to be open on the left and closed on the
  24.          right, ]start, end].  For counting process data, event
  25.          marks whether an event occured at the end of the inter-
  26.          val.
  27.     
  28.              type:
  29.          one of left, right, counting, interval, or interval2.
  30.          If this is not specified, the default is either right
  31.          or counting, depending on whether the time2 argument is
  32.          absent or present, respectively.
  33.     
  34.            origin:
  35.          for counting process data, the hazard function origin.
  36.          This is most often used in conjunction with a model
  37.          containing time dependent strata in order to align the
  38.          subjects properly when they cross over from one strata
  39.          to another.
  40.     
  41.          Value:
  42.     
  43.          An object of class 'Surv'.  There are methods for
  44.          print, is.na, and subscripting survival objects.  To
  45.          include a survival object inside a data frame, use the
  46.          I() function.  Surv objects are implimented as a matrix
  47.          of 2 or 3 columns.
  48.     
  49.          In theory it is possible to represent interval censored
  50.          data without a third column containing the explicit
  51.          status.  Exact, right censored, left censored and
  52.          interval censored observation would be represented as
  53.          intervals of (a,a), (a, infinity), (-infinity,b), and
  54.          (a,b) respectively; each specifing the interval within
  55.          which the event is known to have occured.  Infinity is,
  56.          of course, impractical in a computer routine.  If type
  57.          is "interval2" then the representation given above is
  58.          assumed, with NA taking the place of infinity.  If
  59.          type='interval' then an explicit status code must be
  60.          given in the third argument.  If the status code is 0,
  61.          1 or 2, then the relevant information is assumed to be
  62.          contained in time,  the value in time2 is ignored, and
  63.          the second column of the result will contain a place-
  64.          holder.  At present, all of the methods that handle
  65.          interval censored data are parametric models, so the
  66.          distinction between open and closed intervals is unim-
  67.          portant.  The distinction is important for counting
  68.          process data and the Cox model.
  69.     
  70.     _E_x_a_m_p_l_e_s:
  71.     
  72.          Surv(amlime, amltatus)
  73.           [1] 9    13   13+  18   23   28+  31   34   45+  48   161+ 5    5    8    8
  74.           [16] 12   16+  23   27   30   33   43   45
  75.     
  76.