例題：

　表 1. に示す 37 例の生存時間データに基づいて，Kaplan - Meier 法による生命表を作成せよ。
　時間の後に + が表示されているデータは打切りデータを表すものとする。

表 1. 生存率の計算のためのデータ

個体番号	時間	個体番号	時間
1	16 +	20	55
2	23 +	21	1 +
3	6	22	32
4	56	23	44
5	24	24	61
6	4 +	25	125 +
7	36	26	95
8	0 +	27	5 +
9	30	28	37 +
10	19	29	8
11	11 +	30	61
12	38	31	33 +
13	19 +	32	15
14	21	33	29
15	9 +	34	9 +
16	64	35	6 +
17	74	36	4
18	35 +	37	32 +
19	9 +

R による解析：

> time <- c(16, 23, 6, 56, 24, 4, 36, 0, 30, 19, 11, 38, 19, 21, 9, 64, 74, 35, 9, 55, 1, 32, 44, 61, 125, 95, 5, 37, 8, 61, 33, 15, 29, 9, 6, 4, 32)

# 時間に + がついていないデータが，死亡データであるので，死亡を event として 1 で表す。打ち切りは 0 で表す。
> event <- c(0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0)
> km.surv(time, event)	# この関数の定義を見る
      time truncate         p          P         SE
 [1,]    0        1 1.0000000 1.00000000         NA
 [2,]    1        1 1.0000000 1.00000000         NA
 [3,]    4        0 0.9714286 0.97142857 0.02816031
 [4,]    4        1 1.0000000 0.97142857         NA
 [5,]    5        1 1.0000000 0.97142857         NA
 [6,]    6        0 0.9687500 0.94107143 0.04045951
 [7,]    6        1 1.0000000 0.94107143         NA
 [8,]    8        0 0.9666667 0.90970238 0.04980839
 [9,]    9        1 1.0000000 0.90970238         NA
[10,]    9        1 1.0000000 0.90970238         NA
[11,]    9        1 1.0000000 0.90970238         NA
[12,]   11        1 1.0000000 0.90970238         NA
[13,]   15        0 0.9600000 0.87331429 0.05964483
[14,]   16        1 1.0000000 0.87331429         NA
[15,]   19        0 0.9565217 0.83534410 0.06807300
[16,]   19        1 1.0000000 0.83534410         NA
[17,]   21        0 0.9523810 0.79556581 0.07556506
[18,]   23        1 1.0000000 0.79556581         NA
[19,]   24        0 0.9473684 0.75369392 0.08237604
[20,]   29        0 0.9444444 0.71182204 0.08779880
[21,]   30        0 0.9411765 0.66995015 0.09207892
[22,]   32        0 0.9375000 0.62807827 0.09537037
[23,]   32        1 1.0000000 0.62807827         NA
[24,]   33        1 1.0000000 0.62807827         NA
[25,]   35        1 1.0000000 0.62807827         NA
[26,]   36        0 0.9166667 0.57573841 0.10076668
[27,]   37        1 1.0000000 0.57573841         NA
[28,]   38        0 0.9000000 0.51816457 0.10586761
[29,]   44        0 0.8888889 0.46059073 0.10863750
[30,]   55        0 0.8750000 0.40301689 0.10925380
[31,]   56        0 0.8571429 0.34544305 0.10775345
[32,]   61        0 0.8333333 0.28786921 0.10404494
[33,]   61        0 0.8000000 0.23029537 0.09787758
[34,]   64        0 0.7500000 0.17272152 0.08874020
[35,]   74        0 0.6666667 0.11514768 0.07556290
[36,]   95        0 0.5000000 0.05757384 0.05554108
[37,]  125        1 1.0000000 0.05757384         NA