HR值分析：基于肺部数据集的生存分析

最新推荐文章于 2025-02-24 19:32:07 发布

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本文介绍了如何使用R语言的survival包对肺部数据集进行生存分析，包括数据准备、预处理、生存曲线分析和Cox比例风险模型计算HR值。结果显示年龄对生存时间有显著影响，而性别影响不显著。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

HR值分析：基于肺部数据集的生存分析

引言：
生存分析是一种统计分析方法，用于研究个体在不同时间点发生某一事件（例如死亡）的概率。肺部数据集是一个常用的生存分析数据集，我们将使用R语言中的survival包对该数据集进行生存分析，并计算出HR（风险比）值来评估与生存时间相关的因素。本文将介绍具体的方法和示例代码。

方法：

数据准备
载入survival包，并读取肺部数据集。
```
library(survival)
data(lung)
```
数据预处理
对于生存分析，需要注意以下两个变量：生存时间（time）和事件状态（status）。其中，时间指的是从初始观察到发生事件的时间，事件状态表示是否发生了事件（1代表死亡，0代表未死亡）。我们还需要根据需要选取其他特征作为预测变量。
```
# 选择需要的变量
lung_data <- lung[, c("time", "status", "age", "sex")]

# 剔除含有缺失值的样本
lung_data <- na.omit(lung_dat
```

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