生命表的另一半
郭老师，您上课提到在癌症的情况中，最后仍然有人存活，这样生命表的另一半就做不出来了。我感觉我们可以先利用事件史的参数模型进行拟合，并得出后面原本缺失的几个时期用模型预测得出的死亡概率或者风险，再根据常识（小于90岁）或者直接设定阈值小于某个数，从而得到一个最终的全部死亡的数据，这样就可以重新计算t（x）和e（x），并得出完整的生命表了。
事情比你想得复杂
再多说一点
第一，在统计估计中是尽量不用外推估计的，那样出现错误的风险很大。当你看到一个局部动态时（如概率），可以认为它近似为线性，但是我们知道这种线性概率模型在自变量的两端便会出界。而你的建议与此类似。第二，我在上课时给大家举例，主要是希望大家对课堂上学到的东西多问几个为什么。我想告诉你们，人口生命表的Tx和Ex都是自x岁向后的寿命测量。而K－M表则是来自某一段时间的观测，它侧重的只是从开始至某一x时点的估计，因为它后面的观测发生删截而不可得。所以，它们的数据来源不同，假设不同（人口生命表用了假设队列概念），所以它们能得出的估计也就不同。
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