R中生存函数中事件参数的统计意义？

Question

我已经为客户流失创建了一个 Cox 回归模型用于生存分析 dataset.Now 我有两点感到困惑：

1. 当我将Surv(time,status)写为生存对象并提交cox回归时，我得到了一个非常糟糕的生存曲线，没有达到0.5
的生存概率
2. 当我将 Surv(time,status==0) 写为生存对象并提交 cox 回归时，我得到了一个不错的生存曲线，在观察持续时间结束时达到几乎 0 概率标记.

我的数据集中的 time 参数有一个特殊的异常。 status==0 的 time 值非常高，而 status==1 的 time 值非常低。

Answer 1

统计意义是这样的：

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

给出的结果是 status == 1 的所有个人都被视为已审查，即他们的时间将被指定为 2+,3+ 等，而那些 status==0 的人，他们的状态将被考虑在时间列中给出的各自时间后死亡，即他们的时间将给出 13,10,15 等。有争议的是，活着的人将在各自的时间后被视为死亡，而活着的人将被视为死亡在他们各自的时间之后。