R语言生存分析数据分析可视化案例（上）
全文链接：http://tecdat.cn/?p=2858 本文的目的是对如何在R中进行生存分析进行简短而全面的评估。关于该主题的文献很广泛，仅涉及有限数量的（常见）问题。可用的R包数量反映了对该主题的研究范围。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 R包 可以使用各种R包来解决特定问题。以下是...
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-4
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-3 https://developer.aliyun.com/article/1488340 第3部分：竞争风险 什么是竞争风险？ 当对象在事件发生时间设置中发生多个可能的事件时 例子： 复发 因疾病死亡 因其他原因死亡 治疗反应 ...
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-2
【视频】R语言生存分析原理与晚期肺癌患者分析案例|数据分享-1 https://developer.aliyun.com/article/1488338 格式化日期-lubridate程序包 我们还可以使用该lubridate包来格式化日期。在这种情况下，请使用ymd功能 ...
R语言中的生存分析Survival analysis晚期肺癌患者4例
第1部分：生存分析简介 本演示文稿将介绍生存分析 ，参考： Clark, T., Bradburn, M., Love, S., & Altman, D. (2003). Survival analysis part I: Basic concepts and first analyses....
R语言使用限制平均生存时间RMST比较两条生存曲线分析肝硬化患者
1 引言 在比较性的纵向临床研究中，主要终点往往是发生特定临床事件的时间，如死亡、心衰住院、肿瘤进展等。_风险_比例估计值几乎被常规用于量化治疗差异。然而，当基础模型假设（即比例危害假设）被违反时，这种基于模型的组间总结的临床意义可能相当难以解释，而且很难保证模型的建立在经验上的正确。例如，拟合度检...
R语言中生存分析模型的时间依赖性ROC曲线可视化
人们通常使用接收者操作特征曲线（ROC）进行二元结果逻辑回归。但是，流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间相关ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。 时间相关的ROC定义 令 Mi为用于死亡率预测的基线（时间0）标量标记。 当随时间推移观察到结果时，其预测性能取决于...
R语言生存分析可视化分析
生存分析对应于一组统计方法，用于调查感兴趣事件发生所花费的时间。 生存分析被用于各种领域，例如： 癌症研究为患者生存时间分析， “事件历史分析”的社会学 在工程的“故障时间分析”。 在癌症研究中，典型的研究问题如下： 某些临床特征对患者的生存有何影响？ 个人三年存活的概率是多少？ 各组患者的生存率有...
R语言绘制生存曲线估计|生存分析|如何R作生存曲线图
根据生存曲线的估计，可以推断出相比组之间存活时间的差异，因此生存曲线非常有用，几乎可以在每个生存分析中看到。 例 在我们将对象放入ggsurvplot()函数之后，我们可以创建简单的生存曲线估计。让我们来看看患有卵巢癌（卵巢浆液性囊腺癌）和患有乳腺癌（乳腺浸润癌）的患者之间存活时间的差...
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