我们知道了生存分析，就是随着时间的流逝，死亡率是如何增加的，一般是用KM法来估计生存函数，然后画个图即可！而根据某些因子把样本分组，可以看到他们死亡率的变化趋势显著的不同，这就说明了我们的这个因子是非常有效的分类方式，这个因子可以是一个biomarker，也可以某些其它指标！
甚至，我们还可以用cox模型来分析这个因子是如何影响生存函数的，那个稍后再讲
这里，我们就简单讲一个例子，是TCGA里面卵巢癌的数据，根据甲基化数据分成了4个组，那么我们就下载这四个组样本的临床数据，
看看这样分组后，他们的死亡率变化趋势是不是有显著区别！