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r在生存分析中的应用,生存分析应用场景

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在前一章-0 分析的基础上，我们描述了生存-1/和分析data的基本概念 。2.侧重点不同:R语言医学数据分析实战更注重数据在医学领域的应用，着重介绍医学研究中常用的数据分析方法，包括生存-1/、均值比较和分类，非常好用！批号生存 分析 。
【r在生存分析中的应用,生存分析应用场景】
1、R语言之生信⑦Cox比例风险模型(单因素Original:R语言的生命信⑦Cox比例风险模型(单因素)在上一章(TCGA 生存-1/)中 ， 我们描述了生存-1/的基本概念 。包括:1 。风险和生存函数的定义；2.构建KaplanMeier 生存曲线针对不同的患者群体比较两个或两个以上生存曲线的logrank检验，但上述方法的KaplanMeier曲线和logrank检验都是单变量-0 。

此外，KaplanMeier曲线和logrank检验只有在对预测变量进行分类时才有用(例如，处理A和处理B；男性和女性) 。它们不适用于定量预测，如基因表达、体重或年龄 。另一种方法是Cox比例风险回归分析，适用于定量预测变量和分类变量 。此外 ， Cox回归模型对生存 分析的方法进行了扩展，可以同时评估多个危险因素对生存时间的影响 。在临床研究中，有很多情况，其中有几个已知量(称为协变量)可能会影响患者的预后 。

2、R语言可以做哪些有趣的事情?R作为一款统计分析软件，集统计分析与图形显示于一体 。它可以运行在UNIX、Windows和Macintosh操作系统上，并且嵌入了非常方便实用的帮助系统 。与其他统计软件分析相比 ， R具有以下特点:1 。r是自由软件 。这意味着它是完全免费和开源的 。你可以从它的网站和它的映像下载任何相关的安装程序、源代码、包、源代码和文档 。

安装后可以直接实现很多常用的统计功能 。我们经常使用随机森林等机器学习或其他数据挖掘方法来寻找某些疾病的生物标记或候选基因 。但是临床数据中包含了生存 event等信息，数据的内容不一样，所以需要一些和之前分析不一样的方法，常见的是画一个生存 graph得出结论 。生存 curve可以帮助我们回答很多问题:参与者的概率是多少生存5年？两组之间生存的比值是否存在差异(例如临床试验中分配到新药或标准药的两组之间)？

通常在这类分析中，我们会关注特定事件(如死亡或疾病复发)的事件，并在两组或多组患者之间比较这些特定事件的事件 。可以看出，上图显示了经常玩桌游的老年人和很少玩这类游戏的老年人之间的痴呆风险卡普兰迈耶曲线 。纵轴是非痴呆老人比例，横轴是随访年数 。从图中我们可以看出，经常玩桌游的老年人患痴呆症的风险较低 。

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