使用以下数据，用matlab进行生存分析的代码，其中输入的数值表示小鼠存活的只数，x = 2:2:30 control = [18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 16 16 16 15 11] treat = [25 25 25 25 25 25 25 25 24 21 21 21 20 19 18]

以下是使用MATLAB进行生存分析的代码：

% 定义实验组和对照组的存活数据
x = 2:2:30; 
control = [18 18 18 18 18 18 18 18 18 18 16 16 16 15 11];
treat = [25 25 25 25 25 25 25 25 24 21 21 21 20 19 18];

% 将实验组和对照组的存活数据转换为事件数据
control_event = ones(size(control));
treat_event = ones(size(treat));
control_event(end) = 0;
treat_event(end) = 0;

% 对实验组和对照组的事件数据进行生存分析
control_surv = survival(control, control_event, 'interval', x);
treat_surv = survival(treat, treat_event, 'interval', x);

% 绘制生存曲线
figure;
plot(control_surv.Time, control_surv.Survival, 'b-', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(treat_surv.Time, treat_surv.Survival, 'r-', 'LineWidth', 2);
xlabel('时间', 'FontSize', 14);
ylabel('生存率', 'FontSize', 14);
title('小鼠生存分析', 'FontSize', 16);
legend('对照组', '实验组', 'FontSize', 14, 'Location', 'best');

在该代码中，我们首先将实验组和对照组的存活数据转换为事件数据，其中每个元素表示一个小鼠的存活状态，1表示存活，0表示死亡。最后一个元素表示最后一个时间间隔的存活状态，因此需要将其设置为0，表示所有小鼠在最后一个时间间隔内都已死亡。然后，我们使用MATLAB中的`survival`函数对实验组和对照组的事件数据进行生存分析，得到了对应的生存函数`control_surv`和`treat_surv`。最后，我们使用`plot`函数绘制了对照组和实验组的生存曲线，并使用`xlabel`、`ylabel`和`title`函数设置了图表的标题和标签。最后，我们使用`legend`函数添加了图例，以便更好地展示对照组和实验组的生存曲线。