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Cox 比例ハザード回帰を使用して、何らかの連続危険因子と私の好みの疾患との推定 U 字型関連を調査したいと思います。これまでのところ、私はこれを行ってきましたがRsurvivalパッケージは次のようになっています

library(survival)
coxph(Surv(entry, exit, status) ~ pspline(my.risk.factor, df = df))

ただし、ドキュメントは残念ながらあまり冗長ではありませんが、これらのスプラインは制限されていない (つまり、テールで線形にする必要がある) ため、テールで大きな分散を示しているように思えます。必要な近似の複雑さを (df引数によって) 提供します。フィットの複雑さを自動的に調整できるパッケージのようにしたいのmgcvですが、AFAIKはcoxモデルをサポートしていません。

でそれを行うことはできますRか?

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「rms」パッケージはrcs、Harrell が特に述べている (制限された 3 次スプライン) を使用します。これは尾部で線形であり、私の経験と一致しています。「mgcv」パッケージの場合のように、自動 df 推定は得られません。

于 2013-09-06T23:43:20.287 に答える