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

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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

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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