雖然 Kaplan-Meier 估計量是探索事件發生時間資料最常見的方法之一，但要讓模型有效，仍有許多細節與假設必須滿足。現在換你來分辨哪些步驟是在對資料配適 Kaplan-Meier 估計量之前需要進行的，哪些則不需要。
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存活分析要解決哪些問題？什麼是審查（censoring）？你將在探索存活分析資料、建立存活曲線，並對存活時間做基本估計的過程中回答這些問題。
在本章中，你會學到 Kaplan–Meier 模型的運作方式，以及如何進行擬合、視覺化與解讀。接著，你會應用此模型來探索類別變數如何影響存活，並學習如何搭配假設檢定方法（例如對數等級檢定 log-rank test）來補強分析。
當前練習
了解如何用參數式模型來建模時間到事件的資料。學習使用 Weibull 模型與 Weibull AFT 模型，並理解它們各自的目的。運用存活迴歸推論共變數如何影響存活函數，並學會為你的資料選擇最佳的存活模型。
再來一章、再認識一個模型！在最後一章中，你會學到比例風險假設，以及它在擬合與解讀 Cox 比例風險（Cox Proportional Hazards）模型時所扮演的角色。你也會學到如何使用 Cox 比例風險模型來預測新個體的存活時間。
