生存摘要0927
中国历史灯塔保护现状分析0927
中国历史灯塔保护现状分析张芳顺徐明李单摘要：本文通过对中国历史灯塔的发展及现状的描述，归纳了目前一些历史灯塔的保护措施和经验，并提出了存在的问题和完善保护机制的建议。
关键词：历史灯塔保护分析一、前言中国历史灯塔的起源可以追溯到距今1400年前的唐代，兴盛于1840年后的清代。
历史灯塔的演变过程，折射出了中国社会的发展变迁。
随着对历史灯塔价值的进一步发掘，更多的人认识到保护历史灯塔的重要性，保护的力度和措施也日趋完善，但目前还存在一些对历史灯塔保护不利的问题。
为了探讨建立更加完善的保护机制，本文从灯塔的发展历史和现状入手，分析历史灯塔所体现的价值，对目前历史灯塔保护的一些做法进行归纳总结，并提出了存在的问题和改进的建议，为完善中国历史灯塔保护机制，更好地传承和发扬灯塔文化，提出有益的尝试。
二、中国历史灯塔概述1、中国古代灯塔（1840年前）在中国古代，人们利用灯塔的历史源远流长。
自古以来，航海者就利用建在沿海或沿河的宝塔、望楼等人工建筑来为船舶导航。
唐代贞观年间（公元627—649年），广州建怀圣寺，寺内有光塔，矗立在珠江岸边，夜间悬灯，指引船只驶入广州港。
这是中国有史料记载最早的可视为灯塔的人工建筑，开创了我国以灯塔作为航标的历史。
还有上海青浦的泖塔、浙江温州的江心屿双塔、杭州的六合塔、泉州的姑嫂塔、福州的罗星塔等中国古塔，在当时都发挥了重要的引导船舶航行的作用。
这些建在河海边的古塔，大多以民间募捐或僧人化缘集资而建，多为佛教建筑，僧侣或信众会长年在晚上燃灯导航，为夜船指引方向。
它们虽然最初并不完全是为了助航目的而建，但在发挥宗教功能的同时，客观上也起到了灯塔所应具有的作用。
这也契合了佛教普渡众生、积德行善的教义。
2、中国近代灯塔（1840年—1949年）中国近代灯塔，是指从第一次鸦片战争（1840年）到中华人民共和国成立（1949年）期间，中国沿海所建设的以助航为主要用途的塔形设施。
中国历史上大规模建设灯塔，始于鸦片战争之后。
生存调查
第二段落要点 预约面见情况介绍 简单描述，该段主要描述面见时间及面见的准 确地点，对预约有波折的或时效问题（因客户原 因不能及时完成生调可解释说明。） 例如：生调人员6月5日与被保险人取得联系，于 当日下午在哈尔滨市道外区桦树小区2号楼5单元 501室被保险人家里面见了投保人刘明和被保险人住环 被保险人家庭居住地址、 境、家庭状况 该段内容可把客户的描述及生调人员的所见和 直观感受结合起来。 例如：被保险人家居住地址位于哈尔滨市道里区 河清街19号楼3单元601室，居住面积106平方米， 三室一厅，中档装修，家用电器齐全，实木家具， 小区有保安，居住环境良好。被保险人三口之家 （丈夫、儿子），家庭和睦，生活幸福。儿子孙 伟现为九中高三学生。
注：如被保险人及家人中驾驶车辆，需在生调报告第一页挑勾，并在生调报 告内容中详细描述谁驾驶、购置价、驾驶区域。
第六段描述重点 投保动机、投保过程、被保险人 投保动机、投保过程、 及其家人既往投保史
保险利益及签名、家庭成员的投保情况、投保动机、业 务员的服务品质，该段需对投保动机有详细的描述、对家 庭成员的投保状况要求全面准确，并与系统核对一致。 例：经询问得知被保险人与业务员是多年的朋友，经推 荐投保此重疾险种，被保险人此次是首次投保，以前没有 任何保险。此次由其丈夫做为投保人，为其投保获得更多 保障，受益人指定其儿子。被保险人本人了解保险条款并 在投保单上亲笔签名。
生存调查的种类： 生存调查的种类：
• 生存调查根据进行的时期不同可分为合同成 立前的生存调查和合同成立后的生存调查； 立前的生存调查和合同成立后的生存调查； • 新单生调报告——合同成立前 新单生调报告—— ——合同成立前 • 保全生调报告——合同成立后 保全生调报告—— ——合同成立后 • 生存调查以合同成立前生存调查方式为主。
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作者单位：５１５０４１汕头大学医学院第一附属医院妇产科
ＮＦ．Ｋ１３、ＭＭＰ－９与ＥＭｓ关系的研究进展作一综述。 １基质金属蛋白－９ １．１ 生物学特征ＭＭＰｓ是一类肽链内切酶，由于它们在几 乎所有人类肿瘤组织中的表达量与活性均高于正常组织而倍 受重视。ＭＭＰ－９是ＭＭＰｓ家族中分子星最大的明胶酶，来源 于结缔组织细胞、巨噬细胞、中性白细胞¨Ｊ。ＭＭＰ－９由功能 各不相同的３部分组成Ｈ］，即氨摹酸的信号肽和前肽部分，中 间的催化活性区域和羧基端的类血红素结合蛋白区。信号肽 和前肽部分与ＭＭＰ－９活性有关，信号肽由２０～３０个氨基酸 残基组成，其后紧接的前肽部分由８０一９０个氨基酸残基组 成，其内的半胱氨酸残基被认为ＭＭＰ－９活化的“开关”，经与 其侧链上的巯基与催化活性中心的ｚｎ结合，阻断ＭＭＰ－９的 催化位点与其作用底物的结合，使ＭＭＰ－９保持无活性的状 态；催化活性区由约１７０个氨基酸残基组成，含有２个ｚｎ和２
参考文献
［１］王澍寰．手外科学．人民卫生出版社，２０００：４３３，４３４，４６６． ［２］ Ｙａｌａｍａｎｃｈｉ Ｎ，Ｋｌｅｉｉｎ ＭＢ，Ｐｈａｍ ＨＭ，ｅｔ ａ１．Ｆｌｅｘｏｒ．ｔｅｎｄｏｎ ｗｏｕｎｄ
ｈｅａｌｉｎｇ ｉｎ Ｖｉｔｒｏ：ｌａｃｔａｔｅ ｕｐ－－ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ＴＧＦ－·ｂｅｔａ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ ａｎｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ ａｃｔｉｖｉｔｙ．Ｈａｓｔ Ｒｅｃｏｎｓｔｒ Ｓｕｆｇ，２００４，１１３（２）：６２５－６３２． ［３］Ｍｏｏｒｅｓ ＡＰ，Ｏｗｅｎ ＭＲ．Ｔａｒｈｏｎ ＪＦ．Ｔｈｅ ｔｈｒｅｅ—ｌｏｏｐ ｐｕｌｌｅｙ ｓｕｔｕｒｅ ｖｅｒ－ ￥１１８ ｔｗｏ ｌｏｃｋｉｎｇ—ｌｏｏｐ ｓｕｔｕｒｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｒｅｐａｉｒ ｏｆ ｃａｎｉｎｅ ａｃｈｉｌｌｅｓ ｔｅｎ－ ｄｏｍ．Ｖｅｔ Ｓｕｒｇ，２００４，３３（２）：１３１－１３７． ［４］ 王春渤，辛畅泰，安贵林．防止肌腱粘连的研究进展．局解手术 学杂志，２００３，１２（４）：２９１－２９２．
生存分析
生存率计算
0.72=0.8*0.9，0.51=0.70833*0.72………
生存率计算
注意出现截尾数据后，下个区间的生存概率情况，截尾数据属于丢失了，可以有失访但最好是随机的，而不是有方向性的。
生存率的标准误(Greenwood估计)
SE S ( t i ) S ( t i )
n (n
研究指标
4 风险比(hazard ratio)
＝相对危险度(RR)
第一组的h1 (t ) 风险比＝ 第二组的h2 (t )
A1≠ B1 A1＋ A2 ≠ B1 ＋ B2 A1＋ A2 A1 A2 B1 ＋ B2 B1
B2 A1 B1
比例风险图示(1)注：比值不随时间变化而变化
A1≠ B1 A1＋ A2 ≠ B1 ＋ B2 A1＋ A2 B1 ＋ B2
(n s
j 1 j
i
dj
j
)
SAS 数据格式
编号 分组变量
观察时间
事件是否 发生
SAS
Kaplan-Meier法
PROC LIFETEST data = a.km METHOD=PL PLOTS=(s); TIME time*p(1); strata group; RUN;
数据汇总
生存时间的比较
a. Dependent Variabl e: ti me
score检验
变量筛选
后退法
前进法
一般选择
逐步法
事件发生时间相同时
RR CI
• RISKLIMITS －RL
比例风险假设的检验
• log{-log[S(t)]}＝log{-log[S0(t)]}＋bx • 以时间t为横坐标，LML为纵坐标 两条线基本平行说
生存分析概述及实例分析高教书苑
可以看出，大约在200天时两种治疗方法的生存
传统治疗方法。可以判断试验方法
函数相交，在200天以前传统治疗方法的存活率较高， 而在200天以后试验方法的治疗效果明显优于传统治
的疗效相比传统治疗方法有所提高。
疗方法。
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用K-M方法对数据进行处理,结果如下：
生存函数分布和生命表分析的结果相似。 K-M方法可以记录删失数据，且由于分段较多 整体呈现密集的锯齿，而生命表分析的分布则 较为平缓。
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原始数据如下：
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首先用生命表分析方法对数据进行处理：
1.输入数据
2.选择生命表分析
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3.设置参数
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4.输出结果
中位数生存时间是生存率为
50%时，生存时间的平均水平。
从中位数生存时间来看，传统
治疗方法的中位数为241天，试验
方法的中位数为266天，明显高于
[31,65) :个体1在31小时死亡，故本区 间 S（t）=1×4/5=0.8
[65,150) :个体2在65小时退出实验， 本区间无个体死亡， S（t）=0.8×4/4=0.8.
[150,220) :个体3在150小时死亡，S （t）=0.8×2/3=0.53.
[220,300) :个体4在220小时退出实验， 本区间无个体死亡， S（t）=0.53×2/2=0.53.
病发等等。例如病人的死亡，产品的失效，疾病的发生，职
员被解雇。
寿命：从记录开始到事件发生的时间。
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3
特点
生存分析的优点在于其能够处理删失数据。 生存分析的统计资料以生存时间为反应变量，此类资料的 生存时间变量大多不服从正态分布，且由于删失值的存在， 不适合用传统的分析方法处理。此时就应选用生存分析的方 法。
14-生存分析
将原始数据录入计算软件，首先对每个备选的自变量作单因素Cox回 归模型，得到表23-9所示结果。由表23-9可见，在水准上，有统计 学意义的因素为年龄和确诊到手术时间。
Cox回归应用中的注意事项
1．Cox回归分析结论的正确性要以科学的设计、有代 表性的抽样为前提。如果样本例数过少（多因素分析 中死亡例数一般应在自变量个数的10倍以上），或者 抽样不随机而使得某些变量在其各个水平上分布极偏， 很难得到真正的结果。有时回归分析得到的相对危险 度与专业知识相悖，并非是什么专业上的新发现，而 是设计上的缺陷造成。通过计算机软件进行模型拟合 只能保证计算上的准确，不合理的设计得到的数据计 算出的结果只能是错得更复杂。另外，虽然它可以利 用删失数据的信息，但过多的删失很可能会带来分析 结果的偏倚。
2. 截尾原因无偏性 例如，老年患者常因不重视随访而失访，由此可能 使估计的生存率偏高。为防止截尾偏性，常需对被截尾者的年龄、 职业和地区等构成情况进行分析。
3. 生存时间尽可能精确 因为多数生存分析方法都是在生存时间排序的 基础上进行的，即使是小小的舍入误差，也可能改变生存时间顺序 而影响结果。对于随访资料，生存时间最好精确到天数。
完全数据
完全数据（complete data）：是指从观 察的起始事件一直达到观察的终点事件。 是生存分析最重要的资料，即观察对象 完整的生存时间。
截尾数据
截尾数据（censored data）在随访工作中，由于某种 原因未能观察到病人的明确结局（即终止事件），所 以不知道该病人的确切生存时间，它所提供关于生存 时间的信息是不完全的。
产生截尾现象的原因： ①病人失访 ②病人的生存期超过了研究的终止期
③在动物实验中，达到了事先规定的终止事件
生存分析课程设计
生存分析课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解生存分析的基本概念、原理及生存函数、风险函数、累积风险函数等核心统计学量；2. 学会运用生存分析方法，对生存数据进行描述、分析及可视化；3. 掌握Kaplan-Meier估计、Cox比例风险模型等生存分析方法的基本步骤和应用。
技能目标：1. 能够运用统计软件进行生存数据的处理、分析及绘图；2. 能够根据实际案例，选择合适的生存分析方法，进行数据处理，解释分析结果；3. 能够针对生存分析结果，提出科学、合理的结论和改进建议。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对生存分析的兴趣，激发他们探究生命现象的欲望；2. 培养学生的数据分析能力，使他们认识到统计学在生物医学、社会科学等领域的广泛应用；3. 培养学生的团队协作意识和批判性思维，提高他们面对问题时寻求解决方案的能力。
本课程针对高中年级学生，结合学生已掌握的统计学知识，设计具有挑战性和实用性的生存分析课程。
通过本课程的学习，学生将能够掌握生存分析的基本概念、方法及应用，提高他们在实际问题中运用统计学知识解决问题的能力。
同时，课程注重培养学生的数据分析素养，使他们在面对复杂数据时，能够运用所学知识进行科学、合理的分析和解释。
二、教学内容1. 生存分析基本概念：介绍生存数据的特点、生存时间和生存状态、生存函数和风险函数等；2. 生存数据描述性分析：阐述生存数据的收集、整理、可视化等方法，包括Kaplan-Meier生存曲线、中位生存时间等；3. Kaplan-Meier估计：介绍Kaplan-Meier估计的基本原理、计算步骤及应用；4. Cox比例风险模型：讲解Cox比例风险模型的构建、参数估计、假设检验等；5. 生存分析的软件应用：以常用统计软件为例，介绍生存分析的操作步骤和技巧；6. 实际案例分析与讨论：结合生物医学、社会科学等领域的实际案例，运用生存分析方法进行数据处理、结果解释及结论提出。
教学内容依据课程目标进行组织，以教材中关于生存分析的相关章节为基础，分阶段、系统地开展教学。
生存分析入门及其应用领域
生存分析入门及其应用领域生存分析是统计学中一种重要的分析方法，主要用于研究个体在特定时间内生存的概率和影响因素。
生存分析可以帮助我们了解不同因素对生存时间的影响程度，预测个体的生存概率，评估治疗效果等。
本文将介绍生存分析的基本概念、常用方法以及在医学、生物学、社会科学等领域的应用。
一、生存分析基本概念生存分析是一种统计方法，用于研究个体在特定时间内生存的概率和影响因素。
在生存分析中，我们通常关注以下几个重要概念：1. 生存时间（Survival Time）：生存时间是指个体从特定起始时间到达某一事件（比如死亡、疾病复发等）发生时的时间间隔。
生存时间可以是连续的，也可以是离散的。
2. 存活函数（Survival Function）：存活函数是描述个体在给定时间内存活下来的概率。
通常用S(t)表示，其中t为时间点。
存活函数的值范围在0到1之间，随着时间的增加逐渐减小。
3. 风险函数（Hazard Function）：风险函数是描述在给定时间点个体发生事件的概率。
通常用h(t)表示，表示在t时刻发生事件的概率密度。
风险函数的倒数称为生存时间的概率密度函数。
4. 生存曲线（Survival Curve）：生存曲线是描述个体在不同时间点的存活概率的曲线图。
生存曲线可以帮助我们直观地了解个体的生存情况。
二、生存分析常用方法生存分析有多种方法，常用的包括Kaplan-Meier方法、Cox比例风险模型等。
下面将介绍其中两种常用方法：1. Kaplan-Meier方法：Kaplan-Meier方法是用于估计存活函数的一种非参数方法。
该方法考虑了在不同时间点发生事件的个体数和存活个体数的比例，通过累积乘积法计算存活函数的估计值。
Kaplan-Meier方法适用于右偏分布的生存数据，常用于临床试验和生存分析中。
2. Cox比例风险模型：Cox比例风险模型是一种用于分析生存数据的半参数方法。
该模型可以同时考虑多个影响因素对生存时间的影响程度，通过估计风险比（Hazard Ratio）来评估不同因素的影响。
生存分析入门
生存分析入门生存分析是一种统计方法，用于研究个体在给定时间内生存或发生特定事件的概率。
它可以帮助我们理解和预测个体在不同条件下的生存状况，对于医学、生物学、社会科学等领域的研究具有重要意义。
本文将介绍生存分析的基本概念、常用方法和应用领域。
一、生存分析的基本概念1. 生存时间：生存时间是指个体从某一起始时间点到达终止时间点的时间间隔。
在生存分析中，生存时间可以是任意单位，如天、月、年等。
2. 生存状态：生存状态是指个体在某一时间点是否发生了特定事件。
常见的生存状态包括生存、死亡、复发等。
3. 生存函数：生存函数描述了个体在给定时间内生存下来的概率。
生存函数通常用Kaplan-Meier曲线表示，可以直观地展示个体的生存状况。
4. 风险函数：风险函数描述了个体在给定时间点发生特定事件的概率。
风险函数通常用Cox比例风险模型进行估计。
二、生存分析的常用方法1. Kaplan-Meier方法：Kaplan-Meier方法是一种非参数方法，用于估计生存函数。
它假设个体之间的生存时间是相互独立的，不受其他因素的影响。
Kaplan-Meier曲线可以根据不同的因素进行分组比较，以评估其对生存时间的影响。
2. Cox比例风险模型：Cox比例风险模型是一种半参数方法，用于估计风险函数。
它可以同时考虑多个因素对生存时间的影响，并估计各个因素的风险比值。
Cox比例风险模型可以用于预测个体的生存概率，并评估不同因素对生存的相对重要性。
3. Log-rank检验：Log-rank检验是一种常用的统计检验方法，用于比较两个或多个生存曲线之间的差异。
它基于Kaplan-Meier曲线，通过计算观察到的事件数与期望事件数之间的差异来判断差异是否显著。
三、生存分析的应用领域1. 医学研究：生存分析在医学研究中广泛应用于评估治疗效果、预测疾病进展和生存期等。
通过分析患者的生存时间和生存状态，可以帮助医生制定个体化的治疗方案，提高治疗效果。
关于生存分析
关于生存分析一、生存分析基本概念1、事件（Event）指研究中规定的生存研究的终点，在研究开始之前就已经制定好。
根据研究性质的不同，事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障，也可以是下岗工人的再就业等等。
2、生存时间(Survival time)指从某一起点到事件发生所经过的时间。
生存是一个广义的概念，不仅仅指医学中的存活，也可以是机器出故障前的正常运行时间，或者下岗工人再就业前的待业时间等等。
有的时候甚至不是通用意义上的时间，比如汽车在出故障前的行驶里程，也可以作为生存时间来考虑。
3、删失（Sensoring）指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到，以至于生存时间无法记录的情况。
常由两种情况导致：（1）失访；（2）在研究终止时，所关心的事件还未发生。
4、生存函数（Survival distribution function）又叫累积生存率，表达式为S（t）=P(T>t),其中T为生存时间，该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。
t=0时S(t)=1，随着t的增加S(t)递减（严格的说是不增），1-S(t)为累积分布函数，表示生存时间T不超过t的概率。
二、生存分析的方法1、生存分析的主要目的是估计生存函数，常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。
对于分组数据，在不考虑其他混杂因素的情况下，可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。
2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素，可以使用Cox回归模型（也叫比例风险模型），利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系，评价影响因子对生存函数分布的影响程度。
这里的前体是影响因素的作用不随时间改变，如果不满足这个条件，则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。
三、实例要研究某种新药治疗相对于常规药物治疗对生存率有无改善，收集以下数据：months：生存时间（单位月），为连续变量。
group：1=治疗组，2=对照组status：0=出现结局，1=失访，2=实验结束时仍存活三、操作步骤菜单选择：主对话框：按图设置点击状态框下方的“定义事件”按钮，如下图：填入代表事件发生的“0”回答主对话框，点击“选项”按钮，设置如下：回到主对话框，点击“比较因子”按钮，设置如下：回到主对话框，点击“确定”输出结果。
生存分析基础知识
生存分析基础知识生存分析是一种统计学方法，用于研究个体在一定时间内生存或发生某事件的概率。
在医学、生物学、工程学等领域都有广泛的应用。
本文将介绍生存分析的基础知识，包括生存函数、生存曲线、危险函数等概念，帮助读者更好地理解和应用生存分析方法。
### 1. 生存函数生存函数（Survival Function）是生存分析中的重要概念，通常用S(t)表示。
生存函数描述了一个个体在时间t内存活下来的概率，即在时间t内不发生事件（比如死亡、故障等）的概率。
生存函数的取值范围是0到1，随着时间的增加逐渐减小。
### 2. 生存曲线生存曲线（Survival Curve）是生存函数的图形表示，横轴表示时间，纵轴表示生存概率。
生存曲线通常是一个递减的曲线，随着时间的增加，生存概率逐渐降低。
生存曲线的形状可以反映出不同群体或不同因素对生存时间的影响。
### 3. 生存率生存率（Survival Rate）是生存函数的导数，表示在某一时刻存活下来的概率。
生存率可以用来比较不同群体或不同处理方式对生存时间的影响。
生存率的计算通常使用生存函数来推导得到。
### 4. 危险函数危险函数（Hazard Function）是生存分析中另一个重要的概念，通常用λ(t)表示。
危险函数描述了在给定时间t内发生事件的概率密度，即在时间t到t+Δt内发生事件的概率与Δt的比值。
危险函数的倒数称为平均寿命函数。
### 5. 生存分析方法生存分析常用的方法包括Kaplan-Meier方法、Cox比例风险模型等。
Kaplan-Meier方法用于估计生存函数，适用于右偏分布的生存数据。
Cox比例风险模型用于探讨影响生存时间的因素，可以同时考虑多个危险因素对生存时间的影响。
### 6. 应用领域生存分析在临床医学中常用于评估治疗效果、预测患者生存时间等。
在生物学领域，生存分析可用于研究生物体的寿命、疾病发生率等。
在工程学中，生存分析可用于评估设备的可靠性、寿命分布等。
生存分析基础知识
生存分析基础知识生存分析是一种统计方法，用于研究个体或群体在特定时间段内生存的概率和影响因素。
它广泛应用于医学、生物学、社会科学等领域，帮助研究人员了解疾病发展、生物进化、社会现象等方面的规律。
本文将介绍生存分析的基础知识，包括生存函数、生存率、危险比等概念和方法。
一、生存函数生存函数是生存分析的核心概念之一，用于描述个体或群体在不同时间点上存活的概率。
生存函数通常用S(t)表示，其中t表示时间。
生存函数的定义如下：S(t) = P(T > t)其中，T表示个体或群体的生存时间，P(T > t)表示生存时间大于t的概率。
生存函数的取值范围为0到1，随着时间的增加，生存函数逐渐减小。
二、生存率生存率是生存函数的导数，表示在某一时间点上存活的概率密度。
生存率通常用s(t)表示，其定义如下：s(t) = dS(t)/dt生存率的取值范围为0到1，随着时间的增加，生存率逐渐减小。
生存率可以用来比较不同时间点上的生存概率，从而了解个体或群体的生存状况。
三、危险比危险比是生存分析中常用的比较指标，用于比较两组个体或群体的生存风险。
危险比通常用HR表示，其定义如下：HR(t) = h1(t)/h0(t)其中，h1(t)表示第一组个体或群体在时间t的危险函数，h0(t)表示第二组个体或群体在时间t的危险函数。
危险函数描述了在给定时间点上个体或群体发生事件的风险。
危险比大于1表示第一组个体或群体的生存风险高于第二组，危险比小于1表示第一组个体或群体的生存风险低于第二组，危险比等于1表示两组个体或群体的生存风险相等。
四、生存分析方法生存分析方法包括Kaplan-Meier方法、Cox比例风险模型等。
Kaplan-Meier方法用于估计生存函数，通过计算观测到的生存时间和事件发生情况，得到生存函数的估计值。
Cox比例风险模型用于分析生存时间与多个危险因素之间的关系，通过估计危险比来评估不同因素对生存的影响。
生存结果分析报告
生存结果分析报告1. 引言生存结果分析是一种统计分析方法，用于评估人群或个体在不同时间点上的生存状况。
生存结果分析可以研究各种因素对生存的影响，并预测未来的生存概率。
本报告旨在通过对某个人群的生存数据进行分析，了解不同因素对生存率的影响，并为预测未来的生存概率提供依据。
2. 数据来源本次分析使用的数据来自于某医院一项关于肺癌患者的研究，包含了100位患者的相关信息和随访期内的生存状态。
每位患者被观察了一段时间，在随访期结束时，记录了该患者是否生存，以及生存时间（以月为单位）。
3. 数据预处理在进行生存结果分析之前，我们首先对原始数据进行了预处理。
具体的预处理步骤如下：•删除缺失值：检查原始数据中是否存在缺失值，若有则将相应的样本删除，以保证分析结果的准确性。
•数据转换：将生存时间转换为以年为单位。
•数据可视化：通过绘制生存曲线和危险比曲线，直观地了解患者生存情况。
4. 生存曲线生存曲线是生存结果分析中常用的一种图形展示方式。
以下图为根据数据绘制的生存曲线，横坐标表示随访的时间，纵坐标表示生存率。
根据图中的生存曲线可以看出，在随访期内，生存率逐渐下降。
在大约10年后，生存率开始显著下降，最终趋近于0。
这说明随着时间的推移，肺癌患者的生存率呈现出明显的衰减趋势。
5. 危险比分析危险比是生存结果分析中的重要指标之一，用于比较不同因素对生存率的影响程度。
以下为根据数据绘制的危险比曲线，横坐标表示随访的时间，纵坐标表示危险比。
根据图中的危险比曲线可以看出，在随访期内，危险比逐渐增大。
在大约10年后，危险比开始显著增大，最终趋近于无穷大。
这说明随着时间的推移，不同因素对生存率的影响越来越显著。
6. 结果分析根据生存曲线和危险比曲线的分析结果，我们得出以下结论：•肺癌患者的生存率随着时间的推移而明显下降，尤其是在大约10年后生存率开始急剧下降。
生存分析基础知识
生存分析基础知识生存分析是一种统计方法，用于研究个体在特定时间段内生存的概率和生存时间的分布。
它广泛应用于医学、生物学、社会科学等领域，帮助研究人员了解个体的生存状况和预测生存时间。
本文将介绍生存分析的基础知识，包括生存函数、生存率、危险比和生存曲线等概念。
一、生存函数和生存率生存函数是描述个体在特定时间点存活的概率。
通常用S(t)表示，其中t为时间点。
生存函数的定义为：S(t) = P(T > t)其中T表示个体的生存时间，P(T > t)表示个体的生存时间大于t的概率。
生存函数的取值范围为0到1，随着时间的增加，生存函数逐渐减小。
生存率是描述个体在特定时间段内存活的概率。
通常用s(t)表示，其中t为时间段的起始点。
生存率的定义为：s(t) = P(t ≤ T < t + Δt)其中Δt表示时间段的长度。
生存率可以通过生存函数计算得到：s(t) = S(t) - S(t + Δt)生存率的取值范围也是0到1，随着时间的增加，生存率逐渐减小。
二、危险比危险比是用来比较两组个体生存风险的相对大小。
通常用hazardratio（HR）表示，定义为：HR = h1(t) / h2(t)其中h1(t)和h2(t)分别表示两组个体在时间点t的危险函数。
危险函数描述了个体在特定时间点发生事件（如死亡）的概率密度。
如果HR 大于1，表示第一组个体的生存风险高于第二组；如果HR小于1，表示第一组个体的生存风险低于第二组；如果HR等于1，表示两组个体的生存风险相等。
三、生存曲线生存曲线是描述个体在不同时间点的生存概率的曲线。
通常用Kaplan-Meier曲线表示，该曲线基于生存函数估计得到。
生存曲线可以直观地展示个体的生存状况和生存时间的分布。
在生存曲线上，横轴表示时间，纵轴表示生存概率，曲线上的每个点表示该时间点的生存概率。
四、生存分析方法生存分析有多种方法，常用的包括Kaplan-Meier方法和Cox比例风险模型。
应该知道的生存分析参数（收藏贴）
应该知道的⽣存分析参数（收藏贴）在做⽣信分析的时候，尽管各种分析多到让⼈眼花缭乱，但是最重要的⽆外乎表达差异和⽣存参数，其余都是点缀。
表达差异是前提，但是光有表达差异还不⾏。
若A基因在肿瘤和正常组织中表达有差异，但是不影响⽣存参数，那么A基因极有可能是乘客基因（passenger gene），⽽⾮驱动基因（driver gene）,与肿瘤的发⽣、发展关系不⼤。
如果A基因在肿瘤和正常组织中表达有差异，同时影响⽣存参数，那么我们推测A基因有driver gene的潜在可能。
也就是说A基因与肿瘤发⽣、发展存在相关性，但是这种关系只是相关⽽已。
⽐相关关系更进⼀步的是因果关系，⼀旦明确就是科研中很⽜逼的发现，⽐如p53、HER2等突变引起肿瘤就是这个道理。
有果友提问，TCGA数据库中有⼀个⽣存终点是PFI progression free interval，请问它和PFS progression free survival是同⼀个指标吗？我觉得这是⼀个⾮常好的问题。
⽣存分析（survival analysis）主要⽤来处理发⽣时间对事件影响的⼆分类结局变量，不仅考虑事件是否出现，⽽且考虑事件出现的时间长短，因此这类⽅法也称为事件时间分析（time-to-event analysis）。
⽣存分析的资料常分为终点事件（⼀般指死亡）和删失（其他⽣存结局）两类，其特点有：①同时考虑两个变量：⽣存时间和⽣存结局；②通常含有删失数据；③通常不服从正态分布。
在⽣信数据库中，我们经常遇到的⽣存指标有总⽣存期 (overall survival, OS)，⽆进展⽣存期(progression free survival, PFS)，有时还会遇到疾病特异性⽣存期 (disease specific survival, DSS)，⽆病⽣存期 (disease free survival, DFS)等。
想想也是，疾病治疗后的结局⽆外乎①痊愈；②进展；③复发；④死亡。
选择生存分析报告
选择生存分析报告引言生存分析（Survival Analysis）是统计学中一种用于探究事件发生时间和影响因素之间关系的方法。
它适用于各种领域的研究，如医学、社会科学和经济学等。
选择生存分析就是应用生存分析方法来研究各种选择对个体生存时间的影响。
本报告旨在使用生存分析方法，通过分析选择对个体生存时间的影响，给出有关选择如何影响生存的定量结论。
数据本次研究使用了一份包含选择信息和生存时间的数据集。
数据集中的每一行都代表一个个体，包含了个体的选择信息以及其生存时间。
选择信息可能包括不同的选择组合，如是否参加某项活动、是否接受某种治疗等。
以下是数据集的部分样例：个体ID 是否参加活动是否接受治疗生存时间1 是是1002 否是2003 否否3004 是否400方法生存函数生存函数是生存分析中的核心概念之一，它描述了个体在不同时间点存活的概率。
生存函数通常用Kaplan-Meier估计法进行估计，并可通过绘制生存曲线来展示。
Cox比例风险模型Cox比例风险模型是一种常用的生存分析方法，可用于估计选择对生存时间产生的影响。
它基于半参数化理论，并假设危险比在时间上保持不变。
数据处理在进行生存分析之前，首先需要对数据进行处理。
常见的数据处理方法包括：1.数据清洗：检查数据是否存在缺失值，对缺失值进行处理。
2.数据转换：将选择信息进行二值化，使其符合Cox比例风险模型的要求。
3.数据拆分：将数据集拆分为训练集和测试集，用于模型训练和性能评估。
结果根据所使用的生存分析方法，可以得到选择对个体生存时间的影响程度。
选择对生存时间的影响可以通过危险比（Hazard Ratio）来衡量。
危险比大于1表示选择增加了个体的生存风险，而危险比小于1表示选择降低了个体的生存风险。
根据我们的分析结果，我们得出以下结论：1.参加活动与否对个体生存时间没有显著影响，危险比为1.05（95%置信区间：0.93-1.19）。
2.接受治疗与否对个体生存时间有显著影响，危险比为0.81（95%置信区间：0.72-0.91）。
kaplan–meier survival analysis
kaplan–meier survival analysis
Kaplan-Meier生存分析是一种常用的生存分析方法，主要用于分析时间相关的数据，比如患者的生存时间或疾病进展时间。
其主要目的是研究某个因素对患者生存或进展的影响程度。
Kaplan-Meier生存分析的基本原理是根据观察到的生存数据（即每个患者的生存时间和是否发生事件，如死亡或疾病进展）估计生存曲线。
生存曲线可以表明每个时间点的生存率和生存期望值。
通过比较不同组或因素之间的生存曲线，可以评估它们对患者生存的影响。
在进行Kaplan-Meier生存分析时，需要先选择一个时间点作为起点，然后观察每个患者的生存时间和事件（如死亡或疾病进展）发生时间。
根据这些数据，可以计算出每个时间点的生存率和生存期望值。
最终得到的生存曲线可以帮助我们理解患者群体的生存情况。
Kaplan-Meier生存分析的优点之一是适用于小样本研究。
由于生存分析的数据往往是随时间变化的，因此它还可以处理右侧截尾数据，即当数据集中的一些患者的生存时间超出了观察时间时，仍然可以对其进行分析。
Kaplan-Meier生存分析不仅可以用于研究患者生存率，还可以用于疾病进展率或复发率的分析。
此外，它还可以用于探索不同因素对患者生存的影响，如治疗方案、年龄、性别、病因等。
总之，Kaplan-Meier生存分析是一种常用的生存分析方法，能够帮助我们了解患者的生存情况以及不同因素对患者生存的影响。
它的应用范围广泛，可以应用于医学、流行病学、生物统计学等领域。
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一.必备工具：
救生衣（带口哨）：荧光色佳。
折叠刀+砍刀或斧：最重要的工具。
镁打火石+防水火柴+小蜡烛+小放大镜：非常重要。
也可只带打火石，其他是备用的，放大镜可长期用没有损耗，防水火柴和小蜡烛在大风情况下用。
铝或不锈钢饭盒：煮食物和蒸馏水用，也可备用一个锡纸【可折成容器状加热】。
弹性锯条或线锯：锯树之类的用。
防水强光小手电+防狼器：照明，遇到野兽配合防身。
【注意看后面的遇到野兽怎么办？】3天军用压缩饼干：3天内要找到水和食物哦，最好把临时庇护所也搭好。
1瓶水：带多带少看自己了，省着点用啊。
避孕套：是用来装水的哦，别做了其他用途啊。
能装很多水，又省空间。
保温毯：铝塑复合薄膜，隔热保温用，体积超小。
救生绳。
背包：装你的东西。
二．必备药品：
霍乱瘟疫药：这个待商讨，藿香好像有点用，比较难弄。
疟疾药+腹泻药：问医生吧。
镇痛药：
抗生素：消炎。
抗组胺类药：虫类叮咬用。
漂白粉：消毒水源。
高锰酸钾：消毒。
小药品瓶：空的地方用药棉塞满，也可做引燃用。
创口贴、1卷纱布、
酒精片：可消毒，也可做引燃用。
三．可选的东西：
GPS、全国地图本、怀斯曼生存手册、多人帐篷+睡袋、雨衣。
B灯【水晶发光体】、闪光信号灯、
手术刀片、针和手术线。
鱼钩和长鱼线、细铜线：
小指南针【也可用“时间对半向太阳，12所指是北方”辨别方向】、
盐块。
四.基本知识摘录：
●生存的基本需求：水、庇护所、食物和火。
●水的寻找。
流动的水源是最理想的。
寻山谷底部，绿色植物植被下，干河床或沟渠下面
也能寻到泉眼【尤其沙石地带】，高山地区沿着岩石裂缝找。
跟踪草食性哺乳动物的足迹，下山跟随其后。
谷食性鸟类径直低飞是寻水，饮足水后会从一棵树飞到另一颗休息。
蚂蚁【排队向树行军】、蜜蜂【离开蜂窝不会超过6.5公里】和其他昆虫【大多数昆虫会在水源半径90米内不停飞行】。
中空状杯形植物和懈寄生植物【多寄生在高大乔木枝干上】和竹类中空【晃动有声】的节间常存有水，在每一节顶部开一V口倒水。
香蕉树族类在页颈基部斑纹处存有一两升水。
砍烂后流乳白汁液的大多数是有毒的。
仙人掌水多大多数无毒【部分有毒】。
收集雨水：挖坑防渗。
收集露水。
将枝叶浓密的嫩枝条包套上塑料袋收集凝结水。
尿液、海水、盐湖的水经过蒸馏才能食用。
日光蒸馏器【重要，要掌握】：地面挖宽0.9、深0.45米的坑，底部放收水的器皿，坑上拉一条弧形的塑料膜【中间低，2边高】。
图片参考《怀斯曼生存手册》
蒸馏器皿【重要，要掌握】：带盖捛饭盒里盛满水【需蒸馏的不可直饮的水】加热并插一根软管，软管的另一端插如一个冷却器皿中。
不要问我没软管怎么办，你有办法的。
图片参考《怀斯曼生存手册》
●食物的寻找。
可食植物的叶子、茎、根、浆果和坚果。
海水下的岩石上有海草可食用【藻类】【淡水中的藻类有毒】。
退潮时扑捉海洋软体动物和鱼类。
【勿食用死亡的】。
也要注意有毒的。
●盐：海水不能直饮，需用蒸馏方式【淡水稀释是否可行待定】。
蒸发海水时可得到盐块
结晶。
哺乳动物常到洞壁或地上舔盐。
将核桃树的根烧烤至所有水分被蒸发会析出黑色的盐晶。
动物血液是矿物质的有用来源，动物体内也有很多水。
●测试陌生植物是否无毒能食用【重要，要掌握】：
1.闻气味：如有苦杏仁味或者桃树皮味，有毒的可能性很大，建议扔掉。
2.涂其汁液到自身敏感位置：前上臂肘部到腋窝之间。
看有没有痒、麻、起疹、肿胀。
等不良反应
3.唇舔、口嚼、舌尝：少量。
无不良反应再试下一步。
4.食用一点点：如果试食后发现中毒，催吐【用手扣喉咙，或服用木炭灰】，吐后饮用
大量水。
食用后，如果超过五小时没有不良反应【诸如口部痛痒、不停打嗝、恶心、发虚、胃疼、下腹绞痛等】，表明可以食用。
●庇护所搭建：找个稍加改装就能用的庇护所。
挡风、挡雨、挡太阳、保暖、防野兽。
在
合适的位置生一堆火。
这个农村的人很多会，但最好也看看《怀斯曼生存手册》中的图。
●若与猛兽正面相遇，看着它，要缓缓后撤【不要让它看出你在后退】，口中念念有词，
多数情况下猛兽同样会后退的。
保持平静，不要突然间移动，它能感觉到你的恐惧。
不要唤醒动物的攻击意识，不要堵住它的退路，不要挡在它和它的食物之间，不要挡在它和它的儿女之间。
●如果被追赶，选择“之”字形路线逃跑（猛兽是直线攻击且视野狭窄）。
走投无路才可
爬到大树上【像狼喜欢在树下守候】。
狮子和老虎对运动的物体很敏感，色彩分辨力差，难以分清静止不动的物体。
没被发现时不要动。
●有时候大叫和夸张的骚动也可能吓跑肉食性动物。
【比如配合防狼器的超大声音】。
最后
要回到有火的住所。
动物怕火。
●碰到熊不能装死。