MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】Kaplan Meier(附MATLAB和R语言代码实现)

目录

几个相关概念

生存分析 (survival analysis)

事件 (event)

生存时间 (survival time)

删失(censoring)

生存函数 (survival function)

算法原理

什么是Kaplan Meier

生存曲线解读

SPSSAU

SPSSPRO

1、作用

2、输入输出描述

3、案例示例

4、案例数据

5、案例操作

6、输出结果分析

7、注意事项

8、模型理论

绘制生存曲线

代码实现

MATLAB

R语言


几个相关概念

生存分析 (survival analysis)

生存分析是一系列统计学方法的总称,用以分析研究者感兴趣的事件发生前的持续时间数据。生存分析的应用范围非常广泛,其中包括抗癌药物临床试验中的生存时间分析、工程学中的故障时间分析、计量经济学中的持续时间分析。

事件 (event)

事件的具体定义取决于新药试验中事先指定的临床终点 (clinical endpoint) 。如果终点是总体生存期 (overall survival, OS),那么事件就是患者的死亡。如果终点是无进展生存期 (progression-free survival, PFS),那么事件就是患者病情的进展 (例如固体瘤增大或者白血病的血液指标恶化) 或者死亡。生存分析能在生物医学以外的许多不同领域有用武之地

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转载自blog.csdn.net/qq_36130719/article/details/142656623