r - Rの両面打ち切りモデル（Zeligs Tobitに似ています）?

Question

両側で打ち切られた従属変数のモデルはありますか? もしそうなら、Rに実装はありますか? 私は tobit モデル (たとえば、Zelig パッケージ) しか知りませんが、それらは明らかに左側でのみ検閲されています...両側で切り捨てることさえ理にかなっているのだろうか...

Answer 1

1. 切り捨てと打ち切りには違いがあります。モデリングを開始する前に、どちらが該当するかを認識する必要があります。（簡単に言うと、打ち切りとは、イベントを検出できることを意味しますが、測定値は完全にはわかりません（つまり、あなたのケースでは、時間間隔の正確な開始も正確な終了もわかりません）あなたが検討しているイベントの危険にさらされていた被験者） . 切り捨てとは、別の条件が満たされた場合にのみイベントを観察できることを意味します: よくある例は、65 歳以上の人だけが居住することを受け入れる老人ホームでの生存です - 研究集団への参加は 65 歳で切り捨てられます)。

2. 左と右の両方が打ち切られたデータ、または右と左が同時に打ち切られたデータがある場合、探している専門用語は区間打ち切りです。?Survパッケージsurvival内では、その場合にイベントまでの時間をモデル化するための間隔打ち切り観測を定義する方法を示します。

Answer 2

非常に現実的な意味で、「フリーレンジの人間」集団に関する観察研究のほとんどは二重に打ち切られています...つまり、私たちはすべての生涯にわたって個人を観察しているわけではありません。これは、統計用語をうまくレイアウトしているように見える博士論文への引用です。さらに、Rのパッケージのいくつかは、間隔打ち切りまたは左打ち切り用に設定すると正しく機能します。これには、パッケージの生存、NADA、砂（DOE Webサイトから）、および適切な検索戦略を使用してBaronのWebサイトで検索できるその他のパッケージが含まれます。このリンクでは、関数とr-helpエントリの両方を取得するようにそのページを設定します。

編集：これが打ち切りではなく切り捨てに関するものであるという明確化に対処するためのコメントを追加します。

切り捨てられた分布に適合させたい場合は、gamlssパッケージを確認するか、二重に切り捨てられた分布に適した密度を作成して、MASSパッケージでfitdistrを使用します。