我是一个初学者，尝试使用机器学习对肺癌数据集进行生存分析。我知道如何使用Cox比例风险模型进行

<pre><code>I1:LW R1, 0(R4) ; R1 ← address (0+R4) I2:ADDI R2, R1, #8 ; R2 ← R1+8 I3:MULT R3, R1, R1 ; R3 ← R1*R1 I4:SW R3, 4(R2) ; addr

这是我的数据集（例如）： <a href="https://i.stack.imgur.com/vY9xz.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.

<strong>背景</strong> 我想绘制生存数据集随时间变化的风险比，包括其置信区间。例如，我将从 <code>

我正在尝试制定危害函数和概率密度函数之间的计算。 举个例子：<code>pdf_arr = [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]<

我有不同时间段的风险率，并估计了不同时间段的生存概率。我想估计未来时间段的生存概率。 这

如何使用多状态方法比较两条累积风险曲线和整体四个过渡状态？我有（下面）的过渡，我想比较 1 和 2