過去のデータで競合するリスク モデルを実行し、指定された期間 (1 期間としましょう) の新しいデータセットで各タイプの死亡の可能性を予測しようとしています。これまでのところcomp.risk、timeregパッケージとcrrを調べてきましたcmprskが、予測メソッドを使用してこれらの可能性を返す方法を理解するのに苦労しています。
bmt(timeregパッケージからの)データセットを使用しcomp.riskて、例として、次のようなことをしたいと思います。
m <- comp.risk(Surv(time, cause>0)~platelet+age+tcell, data=bmt,
bmt$cause, causeS=1, resample.iid=1)
ndata <- data.frame(platelet=c(1,0,0), age=c(0,1,0), tcell=c(0,0,1),
start.time=c(1, 1, 1), end.time=c(2, 2, 2))
out <- predict(m, newdata=ndata)
t=1これは、との間の各タイプの死亡の可能性を理想的に予測しt=2ますが、予測関数は他のタイプの結果を返します。
Survivalモデルが start/stopオブジェクト タイプで構築されてcomp.riskおらず、左切り捨てデータを使用していないように見えるため、最後の行は機能しません。説明のために、開始時間を含む以下のモデル ステートメントはエラーError in comp.risk(Surv(start.time, time, cause > 0) ~ platelet + age + : only right censored dataを返します。
m <- comp.risk(Surv(rep(0, nrow(bmt)), time, cause>0)~platelet+age+tcell, data=bmt,
bmt$cause, causeS=1, resample.iid=1)