HL GoF 検定を生存分析に適用したいと考えています。
テストの説明は次の場所にあります。
すぐに入手できるデータを使用して、95% CI で cdf をプロットできます。
library(survival)
library(ResourceSelection)
data(ovarian)
s <- Surv(ovarian$futime, ovarian$fustat)
sWei <- survreg(s ~ age,dist='weibull',data=ovarian)
probs <- seq(0.001,0.999,0.001)
pred <- predict(sWei,type="uquantile",p=probs,se.fit=TRUE)
val <- cbind(pred$fit[1,],pred$fit[1,]-1.96*pred$se.fit[1,],pred$fit[1,]+1.96*pred$se.fit[1,])
val <- exp(val)
# cumulative density function
plot(val[,1], probs)
lines(val[,2], probs, col='red')
lines(val[,3], probs, col='red')
しかし、HL GoF 検定を実行して、ワイブル分布が正しくないかどうかを評価したいと考えています。
したがって：
hoslem(x,y)
x = vector of observations
y = fitted probabilities
試してみましたが、正しくありません。誰かが正しい適合確率に向けて私を導くことができますか、それらは観測と同じ長さである必要があります
hl <- hoslem.test(ovarian$fustat, val[,1], g=10)