得到的陰謀考慮到生存分析的審查

（對不起英文）我目前正在研究主管部門的病葉長度，所以我有一個數據庫，其中已經把長度，日期和其他成千上萬片樹葉的信息。我是這種類型分析的完整初學者。最後，我應該能夠告訴病假在病假第X天以後發病的百分比。我試圖使用生存分析包（生存）來簡化我的工作。到目前爲止，我能夠回答我的問題，但我沒有考慮到審查。我有一個0的數據已經被審查的數據和1的數據沒有。在其他任何事情之前，我試圖獲得數據的審查已被糾正的生存陰謀。如果我正確理解了這個原則，這意味着這個情節將成爲每個病假已經結束的預測情節。這裏是我正在使用的代碼，但我很確定我沒有用正確的方式。我也不知道我是否應該使用cox或其他東西。得到的陰謀考慮到生存分析的審查

好吧在時間2013我有我的葉子的長度，在event2013我有0審查數據和1數據不是。包含所有數據的數據框稱爲mydata。

我使用這段代碼得到的情節是我在找什麼？

s <- Surv(time2013,event2013) 
fKM <- survfit(s ~ 1,data=mydata) 
plot(fKM,conf.int=FALSE)

來源

2016-07-26 PaoloH

那麼，它可能***我想嘗試的第一件事情，但有那麼多的東西，這方面的....

1）什麼是你想怎麼辦？這是純粹的探索，還是你在測試一些假設/理論/假設？

2）被審查字段中是否包含沒有病假的人，或者那些從未返回的人？如果他們在數據最後一天結束之前死亡，如果您假設病假中仍然活着的人受到同樣的審查，這會如何影響事情？

3）您還有什麼其他信息，以及您可以在公式的右側添加哪些協變量。這個人的性別和年齡似乎是值得的。你有沒有服務年資，資歷等級，以前的病假期數？

我會再回到這個.......我一直在招手準備晚飯:-)

來源

2016-08-17 19:00:12

我想編輯這篇文章來回答你的問題，但一旦我做我意識到這個問題現在完全不同了，所以我回答了你的問題，並在[另一篇文章]中更新了我的問題的狀態（http://stackoverflow.com/questions/39014180/what-r-packages-or-algortihms-would-you-use-在那種類型的分析中）。 – PaoloH

得到的陰謀考慮到生存分析的審查

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