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生存分析は初めてで、データを正しくフォーマットしているかどうかわかりません。このダミー データを使用すると、次のようになります。

イベント内で、1 = 注目しているイベント、0 = イベントがまだ発生していない、2 = 別の理由で失われた。

「イベント」の年齢が、所属する「グループ」によって異なるかどうかを調べています。両方の形式のコードを見てきました。

と

しかし、使用するコードによって異なる結果が得られ、KM プロットも完全に異なって見えます。時変共変量があるのと同じくらい長い形式のデータが必要です。

誰かが私がどこで間違っているのか教えてもらえますか?

ありがとう。

両方の設定で生存曲線を生成するコードが必要です

• 時間依存の共変量と
• 時変係数。

目標は、請求方法が生命保険契約の失効にどのように影響するかを示すことです。そこが複雑です

1. 顧客の請求方法 (請求書または EFT) が時間の経過とともに変化する、
2. 失効に対する請求方法の影響は、時間の経過とともに薄れます。
3. 失効に対する請求方法の影響は、他の共変量に依存します。

時間依存共変量のビネットを読んだ後、時間依存共変量と時間変化係数の両方を持つモデルから生存曲線を生成する方法がわかりません。

生存曲線を生成したいというのは、一定の時間セットと共変量値の予測生存率を意味します。以下で言いましょうLpsData。