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AFT模型简介和Weibull模型的估计
加速失效时间模型(Accelerated Failure Time Model, AFT模型)是生存分析中的一种统计方法，AFT模型认为协变量(如治疗、年龄等)会加快或减慢事件发生的速度。
发表于2025-08-08
Cox模型可视化工具
列线图（Nomogram）是将回归模型（如Cox、Logistic回归）转化为可视化评分表的工具，用于临床个体化预测。它把每个变量的取值转换为分数，然后通过总分推算某一结局（如1年生存率）。
发表于2025-08-08
Cox模型生存曲线的绘制
生存曲线（Survival Curve）是生存分析中用来描述某一群体或个体在随访时间内“存活”概率随时间变化的图形。
发表于2025-08-08
Cox模型的估计
R语言中，Cox比例风险模型的核心函数是 survival::coxph()，它用于拟合 Cox 模型。
发表于2025-08-08
Cox模型简介
Cox比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model，简称CoxPH), 用于分析生存时间（或“事件发生时间”）与影响因素（协变量）之间的关系。
发表于2025-08-08
ggsurvfit包和survRM2包
survRM2用于计算限制均生存时间（Restricted Mean Survival Time, RMST），这是KM分析的补充指标。
发表于2025-08-08
survminer包
lung是survival包的内置数据集，包含228名肺癌患者的生存数据，主要变量包括inst、time、status、ph.ecog、ph.karno等。
发表于2025-08-08
Kaplan-Meier分析简介
Kaplan-Meier 分析是一种非参数生存分析方法，用来估计在不同时间点上，事件没有发生的概率。
发表于2025-08-08
R环境准备
生存分析的核心包包括survival、survminer、ggsurvfit、flexsurv、cmprsk等。
发表于2025-08-08
课程网站介绍及生存分析简介
生存分析能同时考虑事件发生时间和处理删失数据，精确反映事件的动态过程。
发表于2025-08-08
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