数据
<pre><code>library(survival)
kidney
</code></pre>
<a href="https://i.stack.imgur.com/R3a9q.png" rel="nofollow noreferrer"><
目标是比较 4 个研究组在三个时间点的调整后生存率。对一个连续预测变量和两个分类预测变量进行调
我需要描述男性与女性相比的相对存活率。因违反比例风险，不能使用Cox。
我有一个比较两性一年
我有一个包含时间、事件和 4 个预测变量的数据集，其中“Q.V4”是需要使用 tt 函数转换的分类变量。此
感谢您多年来的所有帮助。
基本上，我有一组数据，其中大约有 200 个人被跟踪了多年，我知道在
我正在使用 ggadjustedcurves 为 cox 模型绘制调整后的生存曲线。现在我只得到点估计，没有置信区间。有谁
我是一名数据科学家，我是 R 的狂热用户，目前正在探索 Python，如果它有助于扩大我的分析范围。作为
我使用的是 R 编程语言。我正在尝试按照本教程进行操作：<a href="https://rdrr.io/cran/randomForestSRC/man/plot.comp
我想弄清楚如何使用生存包中的“clogit”函数来计算我的模型的边际效应。 margins 包似乎不适用于这种
我希望估计总生存数据的累积发生率。我可以使用 <code>survtab_ag()</code> 函数和 <code>surv.type="surv.obs"
我想在一个图中将卡普兰迈耶曲线 (KM) 和累积事件或累积关联函数 (CIF) 绘制为格子。
我最近从 SAS
我在 Python 中理解和应用决策树进行生存分析时遇到问题。我有一个数据集，其中包含变量年龄、体重、
我有一个关于生存分析的问题。但是，我有以下数据（只是摘录）：
<a href="https://i.stack.imgur.com/tscd
我正在处理一些产生类似生存曲线的数据，其中，我有底物浓度对细菌光密度的对数浓度，而不是时间
我正在尝试创建一个具有第一个间隔 [1, 1000) 的生命表，但是我的代码给出了 [0,1000)，因为我的间隔长度
我需要使用 Cox 的偏似然法建立一个 Cox 比例风险回归模型，其中包含我的模型的显着预测变量。
我创建了一个 XGboost 加速故障时间模型，代码如下，它输出数据集中每个人的估计生存时间。有没有办
我删除了一个原始帖子，以便能够发布更大版本的数据集。实际上总共有 418 行。
这是我正在进行
我有一个多类 coxph 模型，我试图用它来预测结果（R - <code>survival</code> 包，v 3.1-12）
最初，我想将
我目前正在对发布在以下位置的数据集的前 312 行进行生存分析：
<a href="https://stackoverflow.com/question
