事件论点在R？生存函数中的统计意义

Question

我在流失数据集上创建了用于生存分析的Cox回归模型，现在我在两点感到困惑：

1. 当我将Surv(time,status)写为生存对象并进行cox回归时，我得到了非常糟糕的生存曲线，未达到0.5的生存概率
2. 当我写Surv(time,status==0)作为生存对象并进行cox回归时，我得到了一条不错的生存曲线，该曲线在观察的持续时间结束时达到了几乎为0概率标记。

我的数据集中的time参数有一个异常。 status==0那些具有非常高的time值，而status==1那些具有非常低的time值。

Answer 1

统计意义如下：

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

给出一个结果，其中status == 1所有个人都被视为审查对象，即他们的时间将被指定为2+,3+等。 status==0个人在其给出的时间后将被视为死亡。时间点，即他们的时间将被指定为13,10,15等。讨论的重点是活着的人在各自的时间后被视为死亡，而活着的人在各自的时间后被视为死亡。