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在R语言中生成右删失的Weibull分布数据可以通过以下步骤实现，结合生存函数和随机删失机制：
1. 生成完全数据
首先使用rweibull()生成完全数据（未经删失的生存时间）：
set.seed(123)
n <- 100 # 样本量
shape <- 2 # Weibull形状参数
scale <- 1.5 # Weibull尺度参数
T_true <- rweibull(n, shape=shape, scale=scale) # 真实生存时间
2. 生成删失时间
右删失数据需要生成删失时间（通常独立于生存时间），然后取两者较小值：
# 方法1：固定时间点删失（如研究截止时间）
censor_time <- 2
T_obs <- pmin(T_true, censor_time)
status <- as.numeric(T_true <= censor_time) # 1=事件发生，0=删失
# 方法2：随机删失时间（更常见）
censor_time_random <- runif(n, min=0, max=quantile(T_true, 0.8)) # 随机删失时间
T_obs <- pmin(T_true, censor_time_random)
status <- as.numeric(T_true <= censor_time_random)
3. 生存函数原理
右删失数据的生成本质是：
真实时间 T ~ Weibull(shape, scale)删失时间 C ~ 某种分布（固定/随机）观测时间 = min(T, C)删失标识 δ = I(T ≤ C)
4. 完整示例代码
# 生成右删失Weibull数据
generate_censored_weibull <- function(n, shape, scale, censoring_rate=0.3) {
# 生成真实生存时间
T_true <- rweibull(n, shape=shape, scale=scale)
# 根据删失率计算删失时间分布参数
censor_time <- quantile(T_true, probs=1-censoring_rate)
C <- runif(n, min=0, max=censor_time)
# 生成观测数据
time <- pmin(T_true, C)
status <- as.numeric(T_true <= C)
return(data.frame(time=time, status=status))
}
# 使用示例
set.seed(123)
data <- generate_censored_weibull(n=100, shape=2, scale=1.5, censoring_rate=0.3)
head(data)
5. 数据生成流程
关键说明：
删失比例通过调整删失时间分布来控制实际应用中，删失时间可以来自：研究设计（固定截止时间）竞争风险（其他原因导致的退出）
生存分析函数（如survival::Surv()）需要time和status两列数据
这种方法既保留了Weibull分布的特性，又符合右删失数据的实际场景。