用途：开展时间到事件（生存）分析，适用于医学中的复发、死亡或康复时间，工程中的设备失效时间，社会科学中的离职、离婚或毕业时间，商业中的客户流失或首次购买时间，以及生态学中的物种灭绝时间等。事件不限于死亡，可为任何明确定义的转变。
主要能力：介绍并处理右删失（最常见，研究结束时事件未发生，已知生存时间至少为T）、左删失（事件发生早于观察期开始）与区间删失（事件发生在两次观察之间）。提供Kaplan-Meier生存曲线估计的手写实现示例，以及使用lifelines中KaplanMeierFitter的用法，包括绘制生存曲线、中位生存时间和指定时间点的生存概率预测。提供log-rank检验比较两组或多组生存曲线，检验生存函数相同的原假设，并说明在风险成比例时检验效能最强。提供Cox比例风险回归，使用CoxPHFitter拟合含协变量的模型、打印摘要并获取风险比及其95%置信区间与p值，同时说明风险比解释：HR=1无效应，HR>1风险升高，HR<1风险降低。还提供比例风险假设的Schoenfeld残差检验，若违反可考虑分层Cox模型、时变协变量或加速失效时间（AFT）模型。
使用方式：在Python中按资料示例导入lifelines等库，准备时间列与事件指示列（1为事件发生、0为删失），依次进行估计、组间比较与回归建模，并运行假设检查。
报告规范：报告事件数与总风险人时；给出带风险人数表的Kaplan-Meier曲线；报告中位生存时间及95%置信区间；报告风险比及95%置信区间与p值；说明调整模型纳入的协变量；报告比例风险假设检验结果；说明结事件时间的处理方式（Efron、Breslow）；注明竞争风险及其处理方式。
限制：资料未提供具体安装命令、版本要求、数据格式细节、可视化输出规范或竞争风险建模的具体实现步骤。