我有这样的数据框
Product_ID min_date max_date
1 2014-09-09 2014-09-09
2 2014-08-18 2014-09-16
3 2012-03-11 2014-11-01
4 2013-01-10 2014-05-02
5 2013-01-23 2014-10-20
6 2013-10-24 2013-10-24
7 2013-03-11 2013-03-11
min_date和max_date表示每个product_ID的时间范围（购买的开始日期和购买的最后日期）。
我尝试使用以下代码来适应cox比例风险
require(survival)
cox.model <- coxph(Surv(as.numeric(min_date, max_date)) ~ X + frailty(Product_ID), M)
M是我上述表格的数据，它运行良好。现在我正在尝试预测客户流失和所有其他相关的生存分析（KM估计）并绘制流失＆amp;危险率。请在此背景下帮助我。
我已设法为“交易”构建数据框。也可以输入关联规则分析。如果你能通过使用“交易”找出任何类型的生存分析，那将是很棒的。在R编程中设置格式数据。
感谢。
注意:: LOESS情节的链接 http://192.168.2.165:8787/graphics/plot_zoom?width=881&height=475&scale=1