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统计基本功：一文搞懂生存分析 - 知乎
生存分析的主要目的就是研究与分析死亡速度、生存率（死亡率）、生存时间。 比如，有10名肝癌患者，三年内，第一年死亡4人，第二年死亡3人，第三年死亡1人。
看完不会来揍我 | 生存分析详解 | 从基础概念到生存曲线绘制 | 代码注释 + 结果解读-CSDN博客
图中显示了使用生存分析得到的性别（male、female）对生存曲线的影响。 横轴表示以天为单位的时间，纵轴表示生存的可能性或生存的人口比例。
生存分析（Survival Analysis）、Cox风险比例回归模型（Cox proportional hazards model）及
生存分析 指的是一系列用来探究所感兴趣的事件的发生的时间的统计方法。 常见的有1）癌症患者生存时间分析2）工程中的失败时间分析等等。
生存分析 - PhilFans Notebook
怎么理解生存分析的风险函数 ? - 知乎 COX 比例风险模型 - 知乎 生存分析实用教程 生存分析姊妹篇： COX 回归分析 - 知乎 什么是生存分析 情形 1：只记录三年后两组患者的病发情况，检验不同药物对于病发情况是否存在显著差异。
什么是：生存分析 - 轻松学习统计学 - LEARN STATISTICS EASILY
生存分析的主要目标是估计生存函数，从而了解在某个时间点之后生存的概率。 与关注平均值或平均值的传统统计方法不同，生存分析强调时间方面，这使其在医学、工程和社会科学等各个领域特别有用。
生存分析——KM生存曲线、hazard比例、PH假定检验、非比例风险模型（分层 时变 参数模型）（二）
生存分析要解决的核心问题就是各组样品数据在一个或者多个变量作用下它们生存概率随着观测时间如何发展（变化）以及它们之间的可比性。
生存分析Survival Analysis-Chapter 1-生存分析介绍(a) - 知乎
生存分析的介绍部分对 生存分析进行了描述性概述。 内容包括通过生存分析解决问题的类型、需要考虑的结果变量、删失数据、生存函数和风险函数、生存分析数据的基本布局、身存分析的目标以及生存分析的例子。
生存分析 survival analysis - 知乎
生存分析是将 观察的结局 和 出现结局所经历的时间 结合起来进行分析的一系列统计方法，常用于研究 影响因素 与生存时间和结局的关系，预测不同因素水平 个体生存预测。 生存分析有三大支柱： (1) Kaplan-Meier曲线； (2) 对数秩检验 (Log Rank Test)； (3) Cox回归
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