Статистическая значимость аргумента события в функции выживания в R?

Question

Я создал модель регрессии Кокса для анализа выживания на наборе данных оттока. Теперь я запутался в двух моментах:

1. Когда я пишу Surv(time,status) как объект выживания и фиксирую регрессию КоксаЯ получаю очень плохую кривую выживания, которая не достигает вероятности выживания 0.5
2. Когда я пишу Surv(time,status==0) как объект выживания и фиксирую регрессию Кокса, я получаю приличную кривую выживания, которая достигаетпочти 0 отметка вероятности в конце времени наблюдения.

Параметр time в моем наборе данных имеет своеобразную аномалию.Те, у кого status==0 имеют очень высокое значение time, а те, у которых status==1, имеют очень низкое значение time.

Answer 1

Статистическая значимость такова:

fit1<- Surv(time,event)
df1<-as.data.frame.character(fit1)

дает результат, в котором все лица, для которых status == 1 считаются цензурированными, т.е. их время будет обозначаться как 2+,3+ и т. Д., И те, чьи status==0, их статус будет считаться мертвым после соответствующего времени, указанного в столбце времени, то есть их время будет указано как 13,10,15 и т. Д. Спорный вопрос: те, кто жив, будут считаться мертвыми после их соответствующего времени, и те, ктоживы, будут считаться мертвыми после их соответствующего времени.