Cargamos paqueterias necesarias.

library(survival)
require(survminer)
## Loading required package: survminer
## Loading required package: ggplot2
## Loading required package: ggpubr
## Loading required package: magrittr
require(ggplot2)

Desarrollo de la funcion que nos realiza graficos diagosticos.

pract4<- function(v1, v2, datos){
km_model <- surv_fit(Surv(v1, v2)~1, datos)
g1<-ggplot()+ geom_point(aes(log(km_model$surv), km_model$time), color="darkred")+
  labs(x="S(t)", y="t", title = "Exponential diagnosis")
print(g1)
g2<-ggplot()+ geom_point(aes(qnorm(1-km_model$surv), log(km_model$time)), color="red")+
  labs(x="S(t)", y="t", title = "Log-normal diagnosis")
print(g2)
g3<-ggplot()+ geom_point(aes(log(-log(km_model$surv)), log(km_model$time)), color="palegreen2")+
  labs(x="S(t)", y="t", title = "Weibull diagnosis")
print(g3)
g4<-ggplot()+ geom_point(aes(log((1/km_model$surv)-1), log(km_model$time)), color="palevioletred2")+
  labs(x="S(t)", y="t", title = "Log-Logistic diagnosis")
print(g4)
g5<-ggplot()+ geom_point(aes(log(-log(km_model$surv)+1), km_model$time), color="slateblue2")+
  labs(x="S(t)", y="t", title = "Gompertz diagnosis")
g5
}

3 ejemplos del uso de la función

Primero se probo con una base piloto, con la cual conociamos comportamiento de las graficas realizadas por David. La base VETERAN

data(veteran)

pract4(veteran$time, veteran$status, veteran)

Segundo ejemplo: utilizando la base UDCA de pacientes con cirrosis sonde se manimulan dos varibles, si tuvo tratamiento y el nivel de riesgo.

data(udca)

pract4(udca$riskscore, udca$trt, udca)

Tercer ejemplo: utilizando la base UDCA de pacientes con cirrosis sonde se manimulan dos varibles, si tuvo tratamiento y el nivel de riesgo.

data("kidney")

pract4(kidney$time, kidney$status, kidney)

Modelando con las variables de tiempo en que una infección les da a personas con catheter.

En cada uno de los ejemplos se puede observar el comportamiento deseado si los datos siguieran un comportamiento.