当我使用类型为"interval2"的生存对象时，我注意到survfit之间略有不同。 我首先注意到 interval2 拟合上存在风险的数字不是整数。我已经走了survfit.formula和surviftKM，但我仍然不清楚到底发生了什么以及为什么。谁能向我解释一下其中的区别？ 调试时，它似乎survfitKM正在使用一些 .05 权重(casewt变量)，但我没有明确设置。
地雷危险系数：
library('survival')
surv_obj <- with(lung, Surv(time = time, event = status == 1))
left <- lung$time
right <- ifelse(lung$status == 1, lung$time, NA)
surv_obj_int <- Surv(time = left, time2 = right, type = 'interval2')
surv_fit <- survfit(surv_obj~1, type = 'kaplan-meier')
surv_fit_int <- survfit(surv_obj_int~1, type = 'kaplan-meier')
存储库所有者很好心地解释。
当存在区间删失数据时，代码使用特恩布尔估计(survfitTurnbull)。在这种情况下，风险数字没有很好地定义，代码使用"工作"值。在您的特定示例中，没有间隔审查观察，如果更聪明，代码会注意到并使用survfitKM：更准确，更快。但是用户不倾向于使用 interval2 样式，除非他们需要它。
虽然，我将肺视为间隔审查，但没有实际的间隔。如果有一个正确的值，它总是等于左值。