आर में असतत समय मॉडल (क्लॉगल)

Question

survivalमें पैकेज Rप्रकट होता है सतत समय अस्तित्व मॉडल पर ध्यान दें। मैं एक आनुपातिक खतरे के मॉडल के एक असतत समय संस्करण का आकलन करने में दिलचस्पी रखता हूं, पूरक लॉग-लॉग मॉडल। मेरे पास एक सरल सीधा अस्तित्व मॉडल है, जिसमें सरल दाहिने सेंसर हैं।

मुझे पता है कि इस मॉडल का अनुमान लगाने का एक तरीका डेटा सेट बनाना है जिसमें प्रत्येक अवधि के लिए प्रत्येक अवलोकन के लिए एक अलग पंक्ति है जिसमें यह "मृत" नहीं है। " फिर, लिंक वाले glmमॉडल का cloglogउपयोग किया जा सकता है।

यह दृष्टिकोण बहुत स्मृति अक्षम लगता है; वास्तव में, यह संभवतः एक डेटा सेट का उत्पादन करेगा जो मेरी मशीन पर मेमोरी के लिए बहुत बड़ा है।

एक दूसरा तरीका होगा MLE को खुद कोड करना। यह काफी सरल होगा, लेकिन मैं उम्मीद कर रहा हूं कि एक पैकेज है जिसमें यह उत्तरजीविता मॉडल डिब्बाबंद है। यह सिर्फ सहयोग के लिए और पैकेज का उपयोग करने के लिए कोडिंग त्रुटियों से बचने के लिए आसान होगा।

क्या किसी को ऐसे पैकेज का पता है?

Comments

यदि यह असतत समय है, तो आपके पास बहुत सारे संबंध होने चाहिए, है ना? मैं इस धारणा के तहत हूं कि coxph(ties="exact"), मानक survivalपैकेज में, मॉडल "एक सशर्त लॉजिस्टिक मॉडल बनाता है, और उपयुक्त है जब समय असतत मूल्यों का एक छोटा सा सेट होता है"। क्या यह आपके लिए काम नहीं करेगा? क्या वह b / c cloglogलिंक का उपयोग नहीं कर रहा है ?

— गंग - २३:३३ पर मोनिका

@ गुंग, सूचक के लिए धन्यवाद; मुझे उस सुविधा के बारे में पता नहीं था। मैं cloglogलिंक का उपयोग करना पसंद करूंगा , हालांकि।

— चार्ली

Answer 1

प्रत्येक अवलोकन के लिए कई पंक्तियाँ होना बेमानी लग सकता है, लेकिन, संभावना है, यह नहीं है। यदि मॉडल में किसी भी समय-अलग-अलग सहसंयोजक हैं, तो प्रत्येक अवलोकन-माह को निश्चित रूप से अपनी स्वयं की पंक्ति की आवश्यकता होगी। एक समय-भिन्न कोवरिएट का एक विशेष उदाहरण बीता हुआ समय है। चूंकि इस चर को लगभग निश्चित रूप से मॉडल में शामिल किया जाना चाहिए, इसलिए प्रत्येक अवलोकन-अवधि के लिए एक अलग पंक्ति होना समझ में आता है। इस प्रकार, सुझाए गए पहले दृष्टिकोण की संभावना सबसे अच्छी है।

ध्यान दें कि यह एक Weibull वितरण के साथ एक सतत समय आनुपातिक खतरों मॉडल से अलग है। यदि समय व्यतीत हो जाने पर केवल समय-अलग-अलग सहसंयोजक होते हैं ( उदाहरण के लिए यहां देखें ), तो प्रत्येक अवलोकन के लिए एक पंक्ति में उत्तरजीविता मॉडल को सरल बनाया जा सकता है । एक समान परिणाम कॉक्स आनुपातिक खतरे वाले मॉडल के लिए है।