不同的log-rank检验可以使用ggplot2包中的ggsurvplot函数和SAS中的proc lifetest过程来进行。下面是两种解决方法的代码示例。

使用ggplot2包中的ggsurvplot函数：

library(survival)
library(survminer)

# 创建一个生存数据集
data <- data.frame(
  time = c(4, 5, 6, 7, 8, 9, 10),
  status = c(1, 1, 0, 1, 0, 1, 1),
  group = c("A", "A", "B", "B", "C", "C", "C")
)

# 使用Kaplan-Meier方法拟合生存曲线
fit <- survfit(Surv(time, status) ~ group, data = data)

# 使用ggsurvplot函数绘制生存曲线和log-rank检验结果
ggsurvplot(fit, data = data, risk.table = TRUE, pval = TRUE)

使用SAS中的proc lifetest过程：

data survival_data;
  input time status group;
  datalines;
  4 1 A
  5 1 A
  6 0 B
  7 1 B
  8 0 C
  9 1 C
  10 1 C
;

proc lifetest data=survival_data plots=survival(nocensor);
  time time*status(0);
  strata group;
  logrank test;
run;

以上代码示例分别使用了R和SAS进行不同的log-rank检验，并绘制了生存曲线。你可以根据自己的需求选择合适的代码示例进行使用。