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这篇博客介绍了如何使用R语言的survival包进行生存分析，特别是通过survfit函数创建不包含自变量的公式，并利用plot函数绘制Kaplan-Meier生存曲线。内容涵盖数据预处理、生存对象创建以及生存曲线的可视化，适合R语言初学者和数据分析人员学习。
R语言使用survival包的Surv函数创建生存对象、在survfit函数中设置公式不包含自变量、使用plot函数可视化生存曲线（Kaplan-Meier法估计的生存率是一个阶梯状的函数）
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R语言使用survival包的Surv函数创建生存对象、在survfit函数中设置公式不包含自变量、使用plot函数可视化生存曲线（Kaplan-Meier法估计的生存率是一个阶梯状的函数）
R语言数据预处理、数据因子化并自定义因子标签、通过labels参数指定因子标签
R语言使用cut函数把连续变量（年龄、age） 转换成因子变量（分为两组）并创建新的变量、通过breaks参数自定义设置数据分割点
R语言使用survival包的Surv函数创建生存对象并进行结果解读
R语言使用survival包的Surv函数创建生存对象、在survfit函数中设置公式不包含自变量、使用plot函数可视化生存曲线（Kaplan-Meier法估计的生存率是一个阶梯状的函数）
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