This function extracts the baseline cumulative hazards in the survival models
Usage
# S3 method for class 'tteICE'
bshaz(x)Value
A data frame of baseline cumulative hazards in the working Kaplan-Meier or Cox models, stratified by treatment groups. The first column is time, the following columns are baseline cumulative hazards.
Examples
## load data
data(bmt)
bmt = transform(bmt, d4=d2+d3)
A = as.numeric(bmt$group>1)
X = as.matrix(bmt[,c('z1','z3','z5')])
bmt$A = A
library(survival)
fit = tteICE(Surv(t2, factor(d4))~A|z1+z3+z5,
data=bmt, strategy="whileon", method='eff')
bshaz(fit)
#> time cumhaz11 cumhaz10 cumhaz21 cumhaz20
#> 1 0 0.000000000 0.00000000 0.000000000 0.00000000
#> 2 1 0.000000000 0.02262243 0.000000000 0.00000000
#> 3 2 0.009558222 0.02262243 0.000000000 0.00000000
#> 4 10 0.019188774 0.02262243 0.000000000 0.00000000
#> 5 16 0.028922275 0.02262243 0.000000000 0.00000000
#> 6 32 0.028922275 0.02262243 0.009956816 0.00000000
#> 7 35 0.038862715 0.02262243 0.009956816 0.00000000
#> 8 47 0.038862715 0.02262243 0.030406963 0.00000000
#> 9 48 0.049059233 0.02262243 0.040761847 0.00000000
#> 10 53 0.059471324 0.02262243 0.040761847 0.00000000
#> 11 55 0.059471324 0.02262243 0.040761847 0.03069172
#> 12 63 0.070016744 0.02262243 0.040761847 0.03069172
#> 13 64 0.070016744 0.02262243 0.051631297 0.03069172
#> 14 74 0.080873693 0.02262243 0.051631297 0.06268677
#> 15 76 0.080873693 0.02262243 0.062806859 0.06268677
#> 16 79 0.092073257 0.02262243 0.062806859 0.06268677
#> 17 80 0.114950586 0.02262243 0.062806859 0.06268677
#> 18 84 0.114950586 0.02262243 0.074421580 0.06268677
#> 19 86 0.114950586 0.04861371 0.074421580 0.06268677
#> 20 93 0.114950586 0.04861371 0.086288562 0.06268677
#> 21 100 0.114950586 0.04861371 0.098347740 0.06268677
#> 22 104 0.114950586 0.04861371 0.098347740 0.09649394
#> 23 105 0.139308434 0.04861371 0.098347740 0.09649394
#> 24 107 0.139308434 0.07575583 0.098347740 0.09649394
#> 25 109 0.139308434 0.07575583 0.098347740 0.13227209
#> 26 110 0.139308434 0.07575583 0.098347740 0.17078441
#> 27 113 0.139308434 0.07575583 0.110817741 0.17078441
#> 28 115 0.139308434 0.07575583 0.123514443 0.17078441
#> 29 120 0.139308434 0.07575583 0.136431405 0.17078441
#> 30 122 0.139308434 0.10443813 0.136431405 0.21252678
#> 31 129 0.139308434 0.10443813 0.136431405 0.26216645
#> 32 157 0.139308434 0.10443813 0.149608189 0.26216645
#> 33 162 0.152471228 0.10443813 0.149608189 0.26216645
#> 34 164 0.165776706 0.10443813 0.149608189 0.26216645
#> 35 168 0.179237790 0.10443813 0.149608189 0.26216645
#> 36 172 0.179237790 0.13572278 0.149608189 0.26216645
#> 37 183 0.192918491 0.13572278 0.149608189 0.26216645
#> 38 192 0.192918491 0.13572278 0.149608189 0.31887495
#> 39 194 0.192918491 0.17129234 0.149608189 0.31887495
#> 40 211 0.192918491 0.17129234 0.163901488 0.31887495
#> 41 219 0.192918491 0.17129234 0.178352463 0.31887495
#> 42 226 0.192918491 0.17129234 0.178352463 0.31887495
#> 43 230 0.192918491 0.17129234 0.178352463 0.38482816
#> 44 242 0.192918491 0.17129234 0.193026578 0.38482816
#> 45 248 0.192918491 0.17129234 0.207851549 0.38482816
#> 46 268 0.192918491 0.17129234 0.222825612 0.38482816
#> 47 272 0.192918491 0.17129234 0.238169638 0.38482816
#> 48 273 0.192918491 0.17129234 0.253862132 0.38482816
#> 49 276 0.192918491 0.21531723 0.253862132 0.38482816
#> 50 288 0.208274796 0.21531723 0.253862132 0.38482816
#> 51 318 0.223953694 0.21531723 0.253862132 0.38482816
#> 52 332 0.223953694 0.26115152 0.253862132 0.38482816
#> 53 363 0.239948323 0.26115152 0.253862132 0.38482816
#> 54 381 0.239948323 0.26115152 0.270594620 0.38482816
#> 55 383 0.239948323 0.26115152 0.270594620 0.46551263
#> 56 390 0.256647984 0.26115152 0.287601419 0.46551263
#> 57 414 0.274000121 0.26115152 0.287601419 0.46551263
#> 58 418 0.274000121 0.31291697 0.287601419 0.46551263
#> 59 421 0.274000121 0.31291697 0.305351438 0.46551263
#> 60 422 0.274000121 0.31291697 0.323332437 0.46551263
#> 61 456 0.274000121 0.31291697 0.341670892 0.46551263
#> 62 466 0.274000121 0.36807667 0.341670892 0.46551263
#> 63 467 0.274000121 0.36807667 0.360358599 0.46551263
#> 64 481 0.292973590 0.36807667 0.360358599 0.46551263
#> 65 486 0.292973590 0.36807667 0.379904130 0.46551263
#> 66 487 0.292973590 0.42644665 0.379904130 0.46551263
#> 67 526 0.292973590 0.49042883 0.379904130 0.46551263
#> 68 530 0.292973590 0.49042883 0.379904130 0.46551263
#> 69 606 0.292973590 0.49042883 0.399896482 0.46551263
#> 70 609 0.292973590 0.49042883 0.399896482 0.55798126
#> 71 625 0.292973590 0.49042883 0.420295677 0.55798126
#> 72 641 0.313670257 0.49042883 0.420295677 0.55798126
#> 73 662 0.313670257 0.49042883 0.420295677 0.66055429
#> 74 677 0.334748991 0.49042883 0.420295677 0.66055429
#> 75 704 0.356179634 0.49042883 0.420295677 0.66055429
#> 76 748 0.356179634 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 77 845 0.356179634 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 78 847 0.356179634 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 79 848 0.356179634 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 80 860 0.356179634 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 81 932 0.356179634 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 82 957 0.356179634 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 83 996 0.356179634 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 84 1030 0.356179634 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 85 1063 0.382486141 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 86 1074 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 87 1111 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 88 1136 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 89 1167 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 90 1182 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 91 1199 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 92 1238 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 93 1258 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 94 1324 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 95 1330 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 96 1345 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 97 1363 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 98 1377 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 99 1384 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 100 1433 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 101 1447 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 102 1462 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 103 1470 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 104 1496 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 105 1527 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 106 1535 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 107 1562 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 108 1568 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 109 1602 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 110 1631 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 111 1674 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 112 1709 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 113 1799 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 114 1829 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 115 1843 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 116 1850 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 117 1857 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 118 1870 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 119 2024 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 120 2081 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 121 2133 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 122 2140 0.409848291 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 123 2204 0.523758412 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 124 2218 0.523758412 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 125 2246 0.523758412 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 126 2252 0.523758412 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 127 2409 0.523758412 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 128 2430 0.523758412 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 129 2506 0.523758412 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 130 2569 0.523758412 0.49042883 0.442871106 0.66055429
#> 131 2640 0.523758412 0.49042883 0.442871106 0.66055429