MATLAB基础应用精讲-【数模应用】Kaplan Meier(附python和R语言代码实现)

目录

前言

几个相关概念

 事件

生存时间

删失

生存概率

中位生存时间

风险概率

算法原理

什么是生存分析?

生存分析与回归、分类模型的区别?

生存分析可以干什么?

基本思想

SPSSAU

Kaplan Meier案例

1、背景

2、理论

3、操作

4、SPSSAU输出结果

5、文字分析

6、剖析

疑难解惑

HR值和RR值的区别?

SPSSPRO

1 模型理论

2 案例介绍

3 软件操作及结果解读

3.1 软件操作

3.2 结果解读

代码实现

python

R语言

1 方法1:ggsurvplot绘图单图

2 方法1:ggsurvplot绘图批量图(for循环)

3 方法2:单图绘图

4 方法2:批量绘图


前言

Kaplan Meier是卡普兰(K a-plan, E. L.)和梅尔(Meier , P.)于1958年提出的.其后这个估计量被称为卡普兰一梅尔估计量或乘积极限估计.设在随机截尾方案下有一组观察数据。

生存数据可以广义地定义为到给定事件发生的时间 (the time to the occurrence of a given event),也叫做生存时间 (survival time),这类数据也被称为Time-to-event。

在研究中,所关注的目标事件可能不会发生,这种情况下,对应的数据观测称之为删失观测或截尾观测。生存数据由两个变量构成:一个是表示时间长短的数值型变量,另一个是表示事件状态的分类变量(事件发生、事件删失)。

通常,研究会为删失观测确定一个删失时间来表示时间长短。如果简单地把删失时间纳入分析,那结果就会偏保守(实际生存时间长于观察到的时间)。针对这种情况,统计学家发明了特定的统计方法来进行分析,即生存分析。

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