R语言生存分析及相关概念详解

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本文详述了R语言在生存分析中的应用,包括生存时间、生存函数、风险集、生存率、危险比等核心概念,并介绍了Cox比例风险模型。通过R语言的工具包和函数,如survfit、coxph等,可以进行生存曲线绘制、假设检验,助力研究人员深入理解和探索生存数据。

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R语言生存分析及相关概念详解

生存分析(Survival Analysis)是一种统计方法,用于研究个体事件发生的时间。在医学、生物学、经济学等领域中广泛应用。R语言提供了丰富的工具包和函数,方便进行生存分析及可视化。

  1. 生存时间(Survival Time):生存时间是指从某个起始时间点到特定事件(如死亡、疾病复发)发生的时间间隔。对于未发生事件的个体,生存时间为右侧被截尾,即尚未观测到其发生事件。

  2. 生存函数(Survival Function):生存函数是描述个体在不同时间点上存活的概率。通常用Kaplan-Meier曲线(或生存曲线)来表示,可以通过R语言中的survfit函数进行计算和绘制。

# 使用survfit函数计算生存曲线
library(survival)
fit <- survfit(Surv(time, event) ~ 1, data = survival_data)
plot(fit, xlab = "Time", ylab = "Survival Probability", main = "Survival Curve")
  1. 风险集(Risk Set&#x

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