# 随机生存 R语言科普文章
## 引言
随机生存分析，又称为生存分析或事件时间分析，是统计学中一种重要的分析方法，用于研究个体从某个起点到达某个终点的时间间隔。在医学、生物学、工程学等领域有广泛的应用。R语言是一种强大的统计分析工具，提供了丰富的生存分析相关的包，如survival、rms等。本文将介绍使用R语言进行随机生存分析的基本概念和常用方法，并给出相应的代码示例。
## 1. 生存数
原创
2023-09-17 16:10:34
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参考书籍：陈强.机器学习及R应用.北京:高等教育出版社,2020
随机森林属于集成学习的方法，也称为组台学习，本章介绍随机森林与它的特例方法，装袋法，并分别以例子的形式讨论回归问题与分类问题的随机森林方法。一 回归问题的随机森林对于回归问题，调用MASS包数据框Boston作为数据集，分析波士顿房价的相关情况，选取70%左右的数据作为训练集，代码如下：library(MASS)
dim
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2023-06-20 15:38:45
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生存分析是临床常用统计方法，一旦和时间扯上关系，分析就变得复杂多了，此时不再是单一的因变量，还需要考虑时间给因变量和自变量带来的各种影响。本次主要演示R语言做生存分析的一些方法。比如寿命表、K-M曲线、logrank检验。后续还会给大家介绍Cox回归、时依系数和时依协变量的Cox回归、生存曲线的可视化等内容。本推文不涉及理论，只有实操，想要了解生存分析的理论的请自行学习。不涉及理论，并不代表理论不
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2024-02-03 03:10:56
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一、背景 数据集展示了X市常住外来人口的基本情况，包括人口学变量和一些行为特征。假定这些变量的取值在观测期间内都保持不变，仔细查看和分析数据情况，试利用生存分析法完成下面的题目。二、要求和代码#*********************************前期数据处理***********************************
#1
#①利用R读取数据。注意：不要事先改动样本的数据内
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2023-08-28 13:25:37
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生存分析（survival analysis）是生物医学研究中常用的分析方法。在队列随访研究中，我们会事先定义一些观察终点，比如肿瘤复发、患者死亡、血压达标等，这些终点称为事件（event）。从研究开始到发生事件的时间间隔称为生存时间（survival time），某些场景下也称为失效时间（failure time）。由于生存时间数据具有以下两个特点，所以提出生存分析这一特殊的分析方法。SPSS就
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2024-06-14 21:01:05
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一、概述生存分析（Survival Analysis）是用来描述和分析时间因素对个体生存的影响，其中生存曲线一般是常见的图表之一。而通过Kaplan-Meier（KM）法，可以绘制生存曲线用以描述研究对象的存活情况。KM生存曲线是用来描述随时间推移一个群体中存活的比例，通常是用来描述疾病的存活率。在 KM 生存曲线上，X 轴表示时间，而 Y 轴表示生存率（或存活概率或累计存活率），即一个人在某一时
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2023-08-08 08:42:52
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这里介绍生存曲线的绘制，对于生物医学领域来说，文章中很常见的图。一.数据处理数据格式是这样的。数据第A列是病人ID，B到I列临床信息，其他列是病人的标准化后的基因表达数据。我们只需要左侧红框的临床数据和一列基因表达数据。library(dplyr)
library(survival)
library(survminer)
data <- read.csv("BioInfoNotesData3
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2023-08-29 19:41:26
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R语言：利用survminer包实现生存分析及可视化总述下载和安装单一组别生存曲线的绘制两组生存曲线的绘制基本方法改变文字大小，字体和颜色只改变字号同时改变文字大小，字体和颜色改变图例位置，图例标题和图例名称改变曲线类型和颜色添加风险表扩大x轴的坐标范围Transform survival curves累积发病率图危险率函数Arbitrary function多组生存曲线的绘制参考网站和相关推荐
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2023-10-18 15:16:53
486阅读
survminer是专门用来进行生存分析可视化的R包，主要函数如下：生存曲线ggsurvplot():arrange_ggsurvplots():ggsurvevents():surv_summary():surv_cutpoint():pairwise_survdiff():Cox模型的诊断ggcoxzph():ggcoxdiagnostics():ggcoxfunctional():Cox模型
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2023-09-06 11:04:21
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我们在临床中经常使用生存曲线来表示患者的累积生存率或发病率，如下图所示，Kaplan-Meier生存曲线能够很好的表示出患者不同时间的发病率，生存率等关键数据，让人一目了然。 今天我们来演示一下如何做出像上面一样两张的图片，其中彩色的图片来自我们上次的SEER数据库的文章，题目为：Incidence, Prognostic Factors and Survival Outcome in Patie
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2023-06-16 20:13:27
627阅读
目录1.什么是生存分析？2.生存分析方法的种类？3.生存分析使用的方法？4.什么是生存曲线？5.卡普兰-迈耶生存分析的计算方法？6.代码实现1.什么是生存分析？生存分析是研究生存时间的分布规律，以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法。生存分析可用来预测在某一时间点上的事件是否会出现，它需要通过时间的维度来完成事件在某一时间发生概率的预测。2.生存分析方法的种类？（1）参数法：知道生存时间
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2023-06-20 15:47:28
346阅读
生存分析全人群肿瘤登记资料常用的统计分析指标包括发病率、死亡率、现患率以及生存率等，其中肿瘤生存率是评估肿瘤治疗效果和肿瘤负担的必要指标，其计算涉及肿瘤患者的发病、 死亡和随访三个方面的资料， 数据整理和计算过程均较为复杂， 如何及时、 准确地计算肿瘤生存率， 并使其可以在不同地区、 不同人群、不同时期间被客观公正地比较和评价，仍然是统计学家们一直在研究的主题。人群肿瘤登记生存率的分析指标包括观察
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2023-08-28 10:07:37
337阅读
今天给大家写写生存分析：Survival analysis corresponds to a set of statistical approaches used to investigate the time it takes for an event of interest to occur.生存分析研究的我们感兴趣的事件发生的时间的分布情况。这里面的“生存”不一定指存活，因为生存分析在医学随
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2024-01-29 00:40:11
146阅读
生存分析研究的是某个事件发生之前过去的时间，在临床研究中最常见的应用就是死亡率的估计(预测患者的生存时间)，不过生存分析也可以应用于其他领域如机械故障时间等。在R中，survival包中有很多函数可以对生存数据进行建模，可以使用survfit()函数来估计删失数据的生存曲线，使用coxph()函数用来拟合Cox比例风险模型。在survminer包中，可以使用plot()函数、ggsurvplot(
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2023-08-08 08:42:48
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文章目录R语言进行生存分析1.下载示例数据2.R语言代码实例详解3.难点解读4.补充：如何用R语言 手动计算生存率 R语言进行生存分析1.下载示例数据示例数据连接2.R语言代码实例详解#示例数据输入
clinical <- read.table("clinical_clust.txt",header = T, row.names = 1, sep = "\t", check.names =
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2023-08-04 13:52:57
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今天推荐一个不错的绘制生存曲线的R包——ggsurvfit包，这个包最大的优点就是基于ggplot2语法来绘制生存曲线，相比survminer包的ggsurvplot()函数，ggsurvfit包的可定制化程度更高，而且绘制起来更加简单，强力推荐。特别是组合不同的生存曲线图形，极其方便。昨天我们学习了下怎么在图形中插入子图，今天来学习个稍微复杂点的，怎么将带有风险表的生存曲线插入到主图中。也就是实
长期以来，Prism提供了一种非常简单的生存分析形式，即使用Kaplan-Meier生存估计。然而，这种方法仅限于创建假定为同质的人群的生存曲线，并且这种方法不包括可能在研究中为个体收集的预测变量的值（如年龄、种族、治疗组等）。虽然使用Kaplan-Meier方法生成的不同组（即“治疗”组和“控制”组）的生存曲线可以进行统计比较，但无法将连续预测变量（如年龄、血压、体重等）纳入这些估计中。Cox比
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2024-01-10 14:29:26
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# R语言 组合生存曲线实现流程
## 1. 引言
组合生存曲线（Composite survival curves）是一种将多个生存曲线进行组合的方法，用于比较不同组之间的生存率差异。在R语言中，我们可以使用`survival`包来实现组合生存曲线的绘制。
## 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入数据] --> B[数据预处理]
B -->
原创
2023-10-01 10:56:08
234阅读
# R语言生存曲线绘制入门指南
作为一名新入行的开发者，学习如何使用R语言绘制生存曲线是一个重要的技能。生存曲线是一种可视化工具，用于展示在特定时间内仍然存活的个体比例。在本篇文章中，我将为您详细讲解如何在R中绘制生存曲线，并按照流程展示每一步需要执行的代码。
## 整体流程
为了帮助您更好地理解生存曲线的绘制过程，以下是一个简明的流程表格:
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-01 10:02:02
209阅读
https://bioconnector.github.io/workshops/r-survival.html[https://bioconn...
原创
2022-03-18 10:14:30
202阅读
