关键词：
R语言生存分析之 Kaplan-Meier估计、log-rank检验、cox回归、寿命表代码示例
失效事件（Failure Event）：常被简称为事件，研究者规定的终点结局，医学研究中可以是患者死亡，也可以是疾病的发生、某种治疗的反应、疾病的复发等。与之对应的起始事件可以是疾病的确诊、某种治疗的开始等。
生存时间（Survival Time）：常用t表示，从规定的起始事件开始到失效事件出现所持续的时间。对于失访者，是失访前最后一次随访的时间。
删失/截尾（Censoring）：由于某些原因在随访中并没有观测到失效事件而不知道确切的生存时间，此部分数据即删失数据。常见原因有失访、患者退出试验、事件发生是由于非研究性疾病（如研究病人发生脑卒中后的生存时间，结果病人因为车祸死亡）、研究结束时研究对象仍未发生失效事件。删失数据的生存时间为起始事件到截尾点所经历的时间。
生存函数（Survival Function）与风险函数（Hazard Function）：生存函数也称为积累生存函数/概率（Cumulative Survival Function）或生存率，符号S(t)，表示观察对象生存时间越过时间点t的概率，t=0时生存函数取值为1，随时间延长生存函数逐渐减小。以生存时间为横轴、生存函数为纵轴连成的曲线即为生存曲线。风险函数表示生存时间达到t后瞬时发
r语言kaplan-meier绘制生存分析log-rank假设检验cox回归曲线实战案例：恶性黑色素瘤的术后数据生存分析
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r语言生存分析之组间生存曲线的对比:log-rank检验绘制漂亮的生存曲线
...是否有差异，且仅有一个分析因素（手术方式），可绘制Kaplan-Meier生存曲线观察两组生存曲线，并可选用LogRank法、Breslow法（即广义Wilcoxon法）比较两组患者的生存曲线是否有差异。LogRank检验给结局事件的远期差别更大的权重，... 查看详情
生存分析入门和r分析
...##截尾事件也分为了不同的情况：##生存函数和风险函数Kaplan-Meier方法是一种用于从收集的生存时间估计生存概率的非参数方法(KaplanandMeier,1958)。时间的生存概率的计算公式如下:估计的概率(S(t))是一个阶跃函数，它只在每个事件... 查看详情
r语言生存分析之cox比例风险模型构建及c-index计算示例
...个前定变量对患者生存时间的影响。与单变量分析常用的Kaplan-Meier曲线和logranktests不同，COX模型是多因素生存 查看详情
r语言生存分析log-rank假设检验组间生存曲线比较实战
R语言生存分析Log-rank假设检验组间生存曲线比较实战目录R语言生存分析Log-rank假设检验组间生存曲线比较实战#log-rank检验 查看详情
r语言生存分析之竞争风险模型
R语言生存分析之竞争风险模型竞争风险模型（CompetingRiskModel）是一种处理多种潜在结局生存数据的分析方法，早在1999年Fine和Gray就提出了部分分布的半参数比例风险模型，通常使用的终点指标是累积发生率函数（cumulativeincidencef... 查看详情
r语言生存分析预测中位生存时间生存曲线可视化log-rank检验hr值分析：基于survival包lung数据集
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怎么在spss中做kaplan-meier生存分析
参考技术A你要按照数据格式排列然后分析，在生存分析里面操作统计专业研究生工作室为您服务 查看详情
怎么在spss中做kaplan-meier生存分析
参考技术A这个要有严格的数据输入格式的，然后在生存分析里做统计专业研究生工作室为您服务呢 参考技术B在生存分析里面做 查看详情
拓端tecdat|r语言辅导解释生存分析中危险率和风险率的变化
R语言解释生存分析中危险率和风险率的变化 危险率函数 让我们模拟R中的一些数据：n<-10000h<-0.5t<--log（runif（n））/h该代码模拟了危险函数的存活时间，即常数。 事件<-1*（t<5）时间<-tobstime[obstime>=5]<... 查看详情
怎么在spss中做kaplan-meier生存分析
...：统计分析a、导入数据b、“分析”---“生存函数”---“kaplan-meier”时间（T）处选择生存时间变量状态（U）处选择结局变量因子（F）出选择分析变量需要注意：状态（U）处的定义事件：如果你之前将非删失定为0;删失定为1。那... 查看详情
怎么在spss中做kaplan-meier生存分析
正如你看到的答案，很少有人会在这里面把很详细的操作写出来的，因为很繁琐所以我建议你还是先找本spss教程看一下自己哪里不明白的时候再问这样更有效教程的话我推荐你看张文彤老师的spss教程参考技术A在分析，，生存分... 查看详情
r语言生存分析之cox比例风险模型构建及亚组森林图绘制示例
R语言生存分析之COX比例风险模型构建及亚组森林图绘制示例森林图(forestplots)是以统计指标和统计分析方法为基础,用数值运算结果绘制出的图型。它在平面直角坐标系中,以一条垂直的无效线(横坐标刻度为1或0)为中心,用平行于横... 查看详情
r语言生存分析之cox比例风险模型构建及列线图（nomogram）校准曲线（calibrationcurve）绘制示例
R语言生存分析之COX比例风险模型构建及列线图（nomogram）、校准曲线（calibrationcurve）绘制示例列线图（AlignmentDiagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有... 查看详情
怎么在spss中做kaplan-meier生存分析
参考技术AK-M曲线变量time：生存时间；group：1=治疗组，0=对照组；status：1=出现结局，0=失访或实验结束时仍存活1将time拉入时间对话框2将status拉入状态对话框，点击状态框下方的“定义事件”按钮：填入代表事件发生的“1”3将g... 查看详情
测试 R 中两条生存曲线是不是不同
...：我使用survival包中的R函数survfit生成了两条生存曲线（Kaplan-Meier估计），生存对象的形式为Surv(time_1,time_2,event)和公式Surv(time_1,time_2,event)~g 查看详情
视频r语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享|附代码数据(代码片段)
...训练数据只能被部分观察——它们是被删失的。本文用R语言生存分析晚期肺癌患者数据 （ 查看文末了解数据获取方式 ）。普通最小二乘回归方法不足，因为事件发生的时间通常不是正态分布的，并且模型无法处理... 查看详情
r语言rms包生存分析之限制性立方样条(rcs,restrictedcubicspline)分析详解实战:拟合连续性自变量和事件风险之间的关系：基于survival包lung数据
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