添加生存回归

分类和回归/生存回归/survival-regression.md

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   生存期不同于一般指标，他有二个特点：
 
-- 1 有截尾数据（censored data)
+- 1 有截尾数据（`censored data`)
 
   例如我们在疾病预测的实验中，随访未能知道病人的确切生存时间，只知道病人的生存时间大于某时间。
 
 （1）病人失访或因其他原因而死亡---失访
 （2）到了研究的终止期病人尚未死亡---终访
 
-  例如，一个人的寿命。假设我关心1949年出生的人群的平均寿命。这群人可以被分成两部分。一部分是已经离世了，所以他们的死亡时间是准确知道的。因此，他们的寿命是非常清晰的。
-另一部分，是所有健在的人群，他们从1949年出生到现在，已经走过了将近70个春秋岁月，但是他们还活着！到2017年为止，他们已经生存了68年，但是他们最终的寿命是多少？我们是不知道的。
-我们知道他们的寿命一定会比68大，数学上可以被记作68+。但是，到底“+”多少，不清楚。
+  例如，一个人的寿命。假设我关心`1949`年出生的人群的平均寿命。这群人可以被分成两部分。一部分是已经离世了，所以他们的死亡时间是准确知道的。因此，他们的寿命是非常清晰的。
+另一部分，是所有健在的人群，他们从`1949`年出生到现在，已经走过了将近70个春秋岁月，但是他们还活着！到`2017`年为止，他们已经生存了`68`年，但是他们最终的寿命是多少？我们是不知道的。
+我们知道他们的寿命一定会比`68`大，数学上可以被记作`68+`。但是，到底“+”多少，不清楚。
 
   虽然截尾数据提供的信息是不完全的，但不能删去，因为这不仅损失了资料，而且会造成偏性。
 
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 - 3 风险函数(`Hazard Function`)
 
   其定义为:`h(t)=lim(在时间t生存的病人死于区间(t,△t)的概率/△t)`，由于计算`h(t)`时，用到了生存到时间`t`这一条件，故上式极限式中分子部分是一个条件概率。
-可将`h(t)`称为生存到时间`t`的病人在时间t的瞬时死亡率或条件死亡速率或年龄别死亡速率。当用t作横坐标，`h(t)`为纵坐标所绘的曲线，如递增，则表示条件死亡速率随时间而增加，如平行于横轴，
+可将`h(t)`称为生存到时间`t`的病人在时间`t`的瞬时死亡率或条件死亡速率或年龄别死亡速率。当用`t`作横坐标，`h(t)`为纵坐标所绘的曲线，如递增，则表示条件死亡速率随时间而增加，如平行于横轴，
 则表示没有随时间而加速(或减少)死亡的情况。
 
 ## 2 加速失效时间模型(AFT)