你好，想请教一个问题，一篇论文中对变量的定义和数据来源的说明中，发现有些变量是时间序列数据，而有些变量是截面数据，论文的目的是用Weibull hazard model做实证分析。

比如 variable1  它所描述的数据为1970-2015的时间序列数据
     variable2  它所描述的数据为2000-2010年的平均值
     variable3  ......
     variable4  ......

     实在想不通它的数据结构是什么样子的？

是不是以下这种形式呢？先谢谢啦。

year   variable1               varible2    variable3   variable4  ...
1970        数值                 缺失        ...         ...
1971        数值                 缺失
1972        数值                 缺失
1973        数值                 缺失
1974        数值                 缺失
1975        数值                 缺失
1976        数值                 缺失
1977        数值                 缺失
1978        数值                 缺失
…         …                  …
2000        数值        2000-2015年变量2的平均值
2001        数值        2000-2015年变量2的平均值
2002        数值        2000-2015年变量2的平均值
2003        数值        2000-2015年变量2的平均值
2004        数值        2000-2015年变量2的平均值
2005        数值        2000-2015年变量2的平均值
2006        数值        2000-2015年变量2的平均值
2007        数值        2000-2015年变量2的平均值
2008        数值        2000-2015年变量2的平均值
2009        数值        2000-2015年变量2的平均值
2010        数值        2000-2015年变量2的平均值
2011        数值        2000-2015年变量2的平均值
2012        数值        2000-2015年变量2的平均值
2013        数值        2000-2015年变量2的平均值
2014        数值        2000-2015年变量2的平均值
2015        数值        2000-2015年变量2的平均值

我也不太了解，你参考的这篇文章所在期刊权威吗？我还没有做这方面的实证，如果这样运行没问题，而论文中又没说明的话，可能是这种吧
，你可以发邮件尝试咨询下作者~

~在R里面用于构建公式对象，~左边为因变量，右边为自变量。

可是右边是1代表什么意思呢，我后面看帮助文档，猜想，1可能代表只是做一个生存曲线，并未对任何自变量做拟合，不知道对不对

~1是表示模型只含有一个常数截距，无自变量，~0表示无截距亦无自变量，不过在survfit里面~1好像和~0没区别