原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=6087 根據生存曲線的估計，可以推斷出相比組之間存活時間的差異，因此生存曲線非常有用，幾乎可以在每個生存分析中看到。 例 在我們將對象放入ggsurvplot()函數之后，我們可以創建簡單的生存曲線估計。讓我們來看看患有 ...

γ = 1/scale =1/0.902 α = exp(−(Intercept)γ)=exp(-(7.111)*γ) > library(survival) > myf ...

生存分析與R 2018年05月19日 19:55:06 走在碼農路上的醫學狗 閱讀數：4399更多 個人分類： R語言 版權聲明 ...

原創博客，未經允許，不得轉載。 生存分析，survival analysis，顧名思義是用來研究個體的存活概率與時間的關系。例如研究病人感染了病毒后，多長時間會死亡；工作的機器多長時間會發生崩潰等。 這里“個體的存活”可以推廣抽象成某些關注的事件。 所以SA就成了研究某一事件與它的發生時間 ...

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=20650 人們通常使用接收者操作特征曲線（ROC）進行二元結果邏輯回歸。但是，流行病學研究中感興趣的結果通常是事件發生時間。使用隨時間變化 ...

最近在網上看R的代碼，常常看到 x %>% y 的寫法。 樣子看着像是pipe的用法，搜了一下， 沒找到語法的相關說明。 今天突然開竅，想着 %>% 可能不是語言本身支持的語法，可能是某個包自己定義的。 於是查了下dplyr的文檔，發現確實有關於%>%的解釋，這個符號確實 ...

目標 本文的目的是對如何在R中進行生存分析進行簡短而全面的評估。關於該主題的文獻很廣泛，僅涉及有限數量的（常見）問題/特征。可用的R包數量反映了對該主題的研究范圍。 R包 可以使用各種R包來解決特定問題，並且還有替代功能來解決常見問題。以下是本次 ...

plot(x,main = "Forecast Results",xlab = "Month",ylab = "Production",col=c("red","black","green"))#pl ...