生存曲線的估計方法（1）：先看懂這個表，比如，前面我們講過：
好比身高的樣本均數，抽取的第一撥人計算的平均身高和第二撥人的平均身高是有差異的。
因為它們都是樣本統計量，所以會隨著樣本的變化而變化。同樣地，如果我們想象一下，把這些樣本統計量放在一起再求平均數和標準差，那這次得到的這個標準差叫做什麼呢？
還記得嗎？叫標準誤。
在學習均數抽樣分布的時候，我們也重點談過的。
因此，類似的，根據樣本計算的生存函式，它也是乙個樣本統計量，它也可以被計算標準誤。
如果單單由乙個樣本的生存率去代表總體，會存在誤差（模擬用乙個城市的平均身高代表全國的平均身高），如何去衡量這個誤差？由此我們就計算了標準誤。
因此，如果搞懂了前面講的樣本均數的標準誤等概念，這裡就直接模擬即可，可見基本的統計學理論和知識點需要重點掌握。
之所以要大費周章地搞懂「生存率的標準誤」這個概念，是因為在實際應用中，我們可能經常會面臨計算生存率95%置信區間的問題。
只要搞懂了置信區間的大邏輯，相信對下面這個生存率的95%置信區間計算公式不會陌生：
因此，我們可以得出：手術後輔助化療的肺癌患者，10個月生存率的95%置信區間為（0.2848，0.8580），或者寫成百分數的形式（28.48%，85.80%）。
講完生存率置信區間的演算法，我們再來複習之前介紹過的乙個概念——中位生存時間。
如下圖，可以發現，當時間 t=11.124時，對應的生存率是0.5。這表示，當生存時間是11.124個月時，生存函式取值為0.5，從而意味著：
上圖有乙個專業的名字，叫k-m生存曲線（對應前文講過的k-m乘積極限法）：橫軸是生存時間，縱軸是生存率。
從圖中我們可以看出，k-m生存曲線呈階梯性，隨著生存時間的增加，曲線呈下降趨勢，意味著時間越長，仍然存活的人數越少，生存率越低。如果曲線階梯陡峭，表明下降速度快，往往生存期較短。
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