使用R语言进行生存分析

前言
基本术语
生存分析的方法
使用R进行生存分析
非参数法
- 变量解释
- 寿命表
- Kaplan-Meier曲线
- 累积风险率
- 分层比较
半参数法
- 模型拟合及假设检验
- PH假定的检验
- 残差
- 森林图
- 回归
- Cox回归进阶
参数法
- weibull模型
完结，撒花

前言

在生物医学研究的早期阶段,数据挖掘或机器学习通常可以用于分析大型数据集。例如，帮助在高通量测序数据集中识别候选基因或预测疾病生物标志物。然而，来自临床试验的数据，通常包括“生存数据”，需要一种完全不同的分析方法。

我们从一个时间点追踪样本或受试者（例如，进入研究，诊断，开始治疗），直到我们观察到一些结果事件（例如死亡，疾病发作，复发）。利用这些数据寻找“结果”的变化情况，上升到可以推而广之的规律。

一句话概括：生存分析是研究生存时间的分布规律、以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计方法。

基本术

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