R语言生存分析模型简介及survival包实现实战：基于survival包lung数据集

最新推荐文章于 2024-04-19 00:02:00 发布

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了R语言中的生存分析模型，使用survival包对lung数据集进行实战演示。通过Kaplan-Meier曲线展示生存时间分布，利用Cox比例风险模型评估年龄、性别等因素对生存率的影响，并展示了如何预测患者生存概率。

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R语言生存分析模型简介及survival包实现实战：基于survival包lung数据集

生存分析是一种用于研究事件发生时间和概率的统计方法。在医学、社会科学等领域中，生存分析被广泛应用于评估特定事件的发生概率，例如生存时间、失业持续时间、疾病复发时间等。本文将介绍R语言中的生存分析模型，并以survival包中的lung数据集为例进行实战演示。

首先，我们需要安装并加载survival包：

install.packages("survival")
library(survival)

接下来，让我们加载并查看lung数据集的前几行内容：

data(lung)
head(lung)

lung数据集是一个经典的用于演示生存分析的数据集，它包含了日常吸烟量、性别、癌肿大小等变量，并且记录了患者的生存时间和是否发生事件的状态。

在生存分析中，我们通常使用Kaplan-Meier曲线来描述生存时间的分布情况。Kaplan-Meier曲线可以根据样本中幸存者的比例估计出生存函数，并计算出不同因素对生存率的影响。

让我们通过以下代码生成Kaplan-Meier曲线，并绘制生存函数图：

fit <- survfit(Surv(time, status) ~ 1, data = lung)
plot(fit, xlab = "Time", ylab = "Survival Probability", ma

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