生存分析Part I Basic生存数据和变量、函数和模型第一章数据示例和基本问题1.1前言1.2生存-3/数据示例1.4基本问题和内容其他相关问题第二章基本数据和变量类型2.1本章简介2.2删除和截断2.3分组-1/数据的回归模型3.5删失和删失数据的似然函数的构造3.6计数过程第二部分生存数据的基本原理分析方法第四章右删失和左删失数据的基本特征的非参数估计4.1本章简介4.2右删失数据函数和累积致死力函数的估计4.9-0/基本的估计数量结构下的特征第六章单变量估计的核平滑方法第七章非参数估计的假设检验第八章固定协变量的半参数比例风险回归第九章半参数比例风险模型的改进第十章加性风险回归模型第十一章参数模型的统计推断第三部分生存/1233 。
1、 生存 分析(Survivalanalysis生存分析(生存分析)是指生存生物或人的时间分析以及根据实验或调查所获得的数据进行的推断 。研究的方法生存时间与结局及诸多影响因素的关系，又称生存率分析或存活率分析 。Initialevent:反映生存 time特征的事件，如某疾病的诊断和某疾病治疗的开始 。Failureevent:在生存 -3/的随访研究中，部分受试者可以观察到死亡，可以得到准确的时间 。它提供的信息是完整的 。这种事件称为失败事件 ， 也称为死亡事件和终结事件 。
CompletedData:从观察起点到死亡发生所经过的时间 。不完全数据):生存-1/时间观察过程的结束不是因为死亡，而是其他原因 。不完全数据可分为删失数据和截断数据 。
2、医学统计学 生存 分析2020-04-03丁香花公开课笔记生存分析(生存)概念:一种将时间的终点和在此终点发生的时间因素整合起来的统计方法分析 。可以处理删失数据，比较整体生存process分析 。(1)有代结尾，生存时间；(2)存在不确定的删失数据；(3)分布可以是指数分布、威布尔分布、对数正态分布、逻辑分布等；(1)统计描述:计算生成率，绘制生成率曲线，计算中位数生存时间 。生存曲线的比较一般我们用乘积限法(KaplanMeier法)、生命表法和cox比例风险回归模型 。
【生存分析样本数量,一组数可以作生存分析吗】常用的产品极限法和生命表法 。生存曲线比较:logrank检验(非参数检验)适用于分组生存 data 分析，需要了解每个患者的生存时间和状态 。中位数生存时间:如果生存率0.5处的曲线平行于X轴 ， 则有多个中位数生存时间；如果每个时间点的生存的比率大于50%，则无法估计生存时间的中位数 。
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