Kaplan-Meier估计是生存分析中非常重要的一种方法，主要用于处理生存数据的分析与解释。其核心在于估计事件发生的概率（如死亡、设备故障等）随时间的变化情况，尤其适用于处理那些存在删失数据（即数据集中部分观察对象没有经历事件发生的情况）的情境。通过Kaplan-Meier曲线，能够直观地展示生存概率的变化趋势，并且在不同组之间进行对比，帮助进一步理解数据的结构和背后隐藏的趋势。
在实际应用中，Kaplan-Meier估计不仅在医学领域被广泛使用，例如用于分析患者的生存时间，还可用于其他领域如工程中设备故障分析、社会科学中的调查生存时间等。因此，掌握Kaplan-Meier估计方法及其在Python中的实现，对于那些自学编程并且希望掌握数据分析、统计建模的人群来说，是一个非常有用的技能。
本文将围绕Kaplan-Meier估计展开，从基本的生存曲线绘制，到更为复杂的生存曲线比较，逐步深入，结合实际应用场景，帮助理解这一工具的强大功能。
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Kaplan-Meier估计
Kaplan-Meier估计是一种常用的无参数统计方法，广泛应用于生存分析领域，尤其是在医学和工程研究中。其主要目的是通过估计生存时间的经验分布，推测个体在某一特定时间点仍然存活的概率。在医学研究中，Kaplan-Me