आर में इंटरवल सेंसर कॉक्स आनुपातिक खतरे मॉडल

Question

इंटरवल सेंसर बचे हुए समय को देखते हुए, मैं एक कॉन्सल सेंसर किए गए कॉक्स PH मॉडल को कैसे करूं R? एक rseek खोज पैकेज को बदल देती है intcox, जो अब Rरिपॉजिटरी में मौजूद नहीं है । मैं लगभग सकारात्मक हूँ पैकेज coxphमें फ़ंक्शन survivalअंतराल सेंसर सर्वाइवल डेटा को संभाल नहीं सकता।

इसके अलावा, मैं डेटा को लागू नहीं करना चाहता और फिर coxphफ़ंक्शन का उपयोग करना चाहता हूं । यह विधि गुणांक के मानक त्रुटियों को कम करती है क्योंकि आप अंतराल सेंसर की अनिश्चितता की अनदेखी कर रहे हैं।

Comments

यदि आप सामान्य उपयोग intcoxनहीं कर रहे हैं तब भी आप पैकेज को स्थापित कर सकते हैं । CRANinstall.packages("intcox")

— स्मिलिग

हम्म्म ... मैं ऐसा नहीं कर पा रहा था। क्या दर्पण चयन डाउनलोड को प्रभावित कर सकता है?

— wcampbell

यह संभव है, लेकिन मुझे नहीं पता। मैंने सिर्फ 10 मिनट पहले (आर संस्करण 2.15.1) बर्लिन बर्लिन का उपयोग किया था।

— स्मिलिग

जीवन रक्षा विश्लेषण क्रैन टास्क देखें अस्तित्व विश्लेषण के लिए उपलब्ध संकुल, अंतराल रोक के लिए समर्थन के साथ एक नंबर सहित सार देता है।

— jthetzel

21 दिसंबर 2015 तक, मैं install.packages("intcox")बिना किसी विशेष परेशानी (आर-

— डेवेल

Answer 1

जैसा कि ऊपर कहा गया है, आप बचे हुए फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं। एक नोट हालांकि: यह कड़ाई से कॉक्स PH मॉडल नहीं है, बल्कि स्थान-स्केल मॉडल है। डिफ़ॉल्ट लॉग-ट्रांसफ़ॉर्मेशन का उपयोग करना, यह चोरी मॉडल है। घातीय वितरण के मामले में, आनुपातिक खतरे और पिछाड़ी मॉडल समान हैं, इसलिए यदि वितरण घातीय पर सेट है, तो यह एक घातीय आधार रेखा के साथ एक आनुपातिक खतरों का मॉडल है। इसी तरह, अगर एक बेसलाइन वीबुल वितरण पिछाड़ी मॉडल का उपयोग किया जाता है, तो पैरामीटर का अनुमान वेइबुल बेसलाइन वितरण के साथ आनुपातिक खतरों के मॉडल में उपयोग किए गए रैखिक परिवर्तन है। लेकिन सामान्य तौर पर, सर्वाइग एक कॉक्स PH मॉडल में फिट नहीं होता है।

यदि अर्ध-पैरामीट्रिक मॉडल वांछित है, जैसा कि इंकोक्स में लागू किया गया है, तो सावधानी का एक शब्द: इंटोकॉक्स के वर्तमान संस्करण के साथ कई मुद्दे हैं (एल्गोरिथ्म आमतौर पर समय से पहले MLE से महत्वपूर्ण रूप से समाप्त हो जाता है, बिना किसी अवलोकनों के साथ एकमुश्त विफल हो जाता है, कोई मानक त्रुटियां नहीं हैं) स्वचालित रूप से प्रस्तुत)।

एक नया विकल्प जो आप उपयोग कर सकते हैं वह है पैकेज "icenReg"।

पूर्वाग्रह का प्रवेश: यह icenReg का लेखक है।

Comments

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— whuber

@Cliff AB आप ic_sp फ़ंक्शन में किस विशिष्ट अर्ध-पैरामीट्रिक विधि का उपयोग करते हैं? क्या आपके पास विधि के बारे में एक पेपर या ट्यूटोरियल है?

— मुनिचॉन्ग

@ मनिचॉन्ग: पूरा पेपर यहां पाया जा सकता है । वैकल्पिक रूप से, पैकेज का विगनेट मॉडल के साथ-साथ एक त्वरित परिचय देता है; यहां

— क्लिफ एबी

@CliffAB चूंकि मेरा डेटा मेमोरी में फिट होने के लिए बहुत बड़ा है, इसलिए मैं एक स्टोचस्टिक तरीके से ic_sp को संशोधित करना चाहता हूं: ic_sp को एक मिनी-बैच फ़ीड करें और maxIter = 1 सेट करें, ग्रेडिएंट प्राप्त करें और सट्टेबाजी को अद्यतन करें। क्या आप जानते हैं कि मैं ic_sp फ़ंक्शन से ग्रेडिएंट कैसे एक्सेस कर सकता हूं?

— मुनिचॉन्ग

@ मनिचॉन्ग: दिलचस्प! दुर्भाग्य से, मुझे नहीं लगता कि यह विधि काम करेगी। विशेष रूप से, ic_spबेसलाइन उत्तरजीविता वितरण (दाएं सेंसर केस के विपरीत) का अनुमान लगाने की आवश्यकता है, जिसमें आपके डेटा में अद्वितीय समय के रूप में कई पैरामीटर हैं। यह मिनी-बैचिंग के लिए एक समस्या पैदा करता है; निरंतर समय के साथ, बेसलाइन चरण बैच से बैच तक नहीं होंगे।

— क्लिफ एबी

Answer 2

R में इंटरवल सेंसर किए गए विश्लेषण को करने के लिए, आपको एक सर्वाइव ऑब्जेक्ट बनाना होगा, और फिर सर्वाइफिट () का उपयोग करना होगा। यदि आपके पास एक चर से अधिक है, तो इंटॉक्सॉक्स समस्या को हल करता है।