library(survival)
library(survminer)
m=read.delim("clipboard", dec=",")
attach(m)
names(m)
str(m)
m$Concentracion=as.factor(m$Concentracion)

head(m)

modelo22<- survreg (Surv(Tiempo.Muerte, Muerte) ~ Sexo*Concentracion , dist='weibull', data=m)
anova(modelo22)

modelo23<- survreg (Surv(Tiempo.Muerte, Muerte) ~ Sexo+Concentracion , dist='weibull', data=m)
anova(modelo23)

modelo24<- survreg (Surv(Tiempo.Muerte, Muerte) ~ Concentracion , dist='weibull', data=m)
anova(modelo24)

modelo25<- survreg (Surv(Tiempo.Muerte, Muerte) ~ Sexo*Concentracion , dist='exponential', data=m)
anova(modelo25)

modelo26<- survreg (Surv(Tiempo.Muerte, Muerte) ~ Sexo+Concentracion , dist='exponential', data=m)
anova(modelo26)

modelo27<- survreg (Surv(Tiempo.Muerte, Muerte) ~ Concentracion , dist='exponential', data=m)
anova(modelo27)



AIC(modelo22,modelo25)

AIC(modelo24,modelo27)

###graficar

Modelo10=survfit(formula = Surv(Tiempo.Muerte, Muerte) ~ Concentracion,  data = m)
Modelo11=survfit(formula = Surv(Tiempo.Muerte, Muerte) ~ Sexo, data = m)


ggsurvplot(Modelo10,conf.int = T,data = m)
ggsurvplot(Modelo10,conf.int = F,data = m)

ggsurvplot(Modelo11,conf.int = T,data = m)


###postcomp  

res <- pairwise_survdiff(Surv(Tiempo.Muerte, Muerte) ~ Concentracion,
                         data = m)
res

###