Applied_Survival_Analysis_Using_R

资 源 简 介

Applied_Survival_Analysis_Using_R

详 情 说 明

生存分析是统计学中处理时间至事件数据的重要方法，在医疗、工程和金融领域应用广泛。R语言的生存分析工具链尤为成熟，通过survival包和survminer包可完成从基础到高级的分析流程。

核心方法包括Kaplan-Meier曲线用于直观展示生存概率随时间的变化，log-rank检验比较不同组间的生存差异，而Cox比例风险回归模型则能分析多变量对生存时间的影响。进阶应用还涉及参数化模型（如Weibull分布）和时间依赖性变量的处理。

可视化是生存分析的关键环节，R中可通过ggsurvplot()函数轻松生成专业级生存曲线图，支持添加风险表、置信区间等元素。对于存在竞争风险的情况，可使用cmprsk包进行Fine-Gray模型分析。