event history analysis with R

资 源 简 介

event history analysis with R

详 情 说 明

事件史分析（Event History Analysis）是统计学中研究事件发生时间和相关影响因素的重要方法，在医学、社会科学和工程领域广泛应用。R语言凭借其强大的统计计算能力和丰富的扩展包，成为实现事件史分析的首选工具之一。

核心分析流程通常包含数据准备、模型构建和结果解释三个阶段。首先需要将数据转换为适合分析的生存数据结构，关键变量包括事件发生时间、事件状态（发生/删失）以及协变量。R中的survival包提供了Surv()函数来创建这种数据结构。

常用的分析方法包括Kaplan-Meier非参数估计、Cox比例风险模型和参数模型（如威布尔分布模型）。Kaplan-Meier曲线能直观展示生存概率随时间的变化，而Cox模型则能评估各因素对事件发生风险的相对影响。

扩展包如survminer可生成高质量的生存曲线可视化，flexsurv支持更灵活的参数模型。实践中需注意处理时间依赖型变量、竞争风险和模型假设验证等复杂情况。通过R的完整生态，研究者可以系统性地探索事件发生的动态规律及其驱动机制。