我有一个输入文件，试图匹配软件包给出的示例（针对MWE修剪）
<strong>数据</strong>
<pre><code>stru
我有一个癌症患者生存率的数据集，想将其与一般人群的生存率进行比较。建议我使用SMR（标准化死亡
所以我遇到了以下问题：
我正在分析一个包含79个观测值以及几个时变和不变变量（总共9个）的数
我有一个<code>Surv</code>包中的常规<code>survival</code>对象；
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code>s <- Su
我估计了一个Cox比例风险模型，并想使用ggforest可视化该模型，但是R每次都报告不祥错误<code>undefined colu
我正在尝试在事件发生时的两个采样时间内在SAS中进行采样大小计算。
这里是情况：
<ol>
<li>假
我使用survfit软件包在R中生成了Kaplan-Meier曲线，想知道如何提取99％的人不再活着的年龄。
我知道
这似乎是一个愚蠢的问题，但是我想知道为什么<code>median</code>的中位数和<code>survfit</code>的中位数（“ <
我正在尝试在<code>R</code>中引导经过审查的生存数据。我正在使用<code>boot</code>和<code>survival</code>包。
<h2>说明</h2>
这个问题的动机来自于临床/流行病学研究，其中的研究通常招募患者，然后随访患者不同的
我有一个数据框，称为dataX，其中有五个元素，称为A，B，C，D，E；我有另一个矩阵K，它有一个列，行号
我的生存分析遇到了障碍；我认为这与审查类型有关。这是我的生存数据的前30行。 tstart是患者入院并
我有这种格式的生存数据，并且随时间推移会受到干预：
<pre><code>ID start stop status Intervention
1 2 14
我们假设我们有一个survfit对象，如下所示。
<pre><code>fit = survfit(Surv(data$time_12m, data$status_12m) ~ data$group
对于客户流失分析，我正在Python中使用cox模型（在生命线软件包中提供）来预测生存概率。
对于不随时
我正在尝试评估包含交互作用项和脆弱项的Cox PH模型的比例风险假设。当我调用cox.zph时，出现此错误：<
我有一个生存分析模型，该模型具有时间相关的协变量。我可以使用以下代码在R中对此建模：
<pre><co
我正在尝试检验Fine和Gray回归，并验证“ crr”软件包和“ survival”软件包是否产生相同的结果。然后将
我很难为每个治疗组计算<strong> C指数</strong>（<strong> UnoC </strong>和<strong> survAUC </strong> R软件包）以评估
我希望使用在指数AFT模型（<code>survreg</code>对象）中找到的参数来生成数据集
例如说我们有以下模
