survival-analysis - 時間依存共変量と時変係数の両方で生存曲線を生成

Question

両方の設定で生存曲線を生成するコードが必要です

• 時間依存の共変量と
• 時変係数。

目標は、請求方法が生命保険契約の失効にどのように影響するかを示すことです。そこが複雑です

1. 顧客の請求方法 (請求書または EFT) が時間の経過とともに変化する、
2. 失効に対する請求方法の影響は、時間の経過とともに薄れます。
3. 失効に対する請求方法の影響は、他の共変量に依存します。

時間依存共変量のビネットを読んだ後、時間依存共変量と時間変化係数の両方を持つモデルから生存曲線を生成する方法がわかりません。

library(survival)

Samp <- data.frame(
  id = c(143,151,680,134),
  time = c(17,16,17,18) ,
  censor= rep(1,4) , 
  covariate = seq(5,20,length.out = 4))
# Lookup provides the values of a tdc
Lookup <- data.frame(
  id =c(rep(134,2),680,143,rep(151,3)) ,
  billing.mode = c("INV",rep("EFT",2),rep("INV",2),"EFT","INV") ,
  switch.time = c(0,3,rep(0,3),2,7))

# create the tdc 
Samp.tdc <- tmerge(data1=Samp,data2=Samp,id=id,
                    lapse=event(time,censor))
Samp.tdc <- tmerge(data1=Samp.tdc,data2=Lookup,id=id,
                    billing.mode=tdc(switch.time,billing.mode))
Samp.tdc$inv = as.numeric(Samp.tdc$billing.mode == "INV")

# the call looks something like this
fit <-coxph(Surv(tstart, tstop, lapse) ~ inv + tt(inv) +
  covariate*inv, data = Samp.tdc, 
            tt = function(x, t, ...) x * t)

生存曲線を生成したいというのは、一定の時間セットと共変量値の予測生存率を意味します。以下で言いましょうLpsData。

LpsData <- data.frame(
  tstart = rep(c(0,16,17),times=4),
  tstop = rep(16:18,times=4) ,
  lapse = 0 ,
  covariate = rep(c(10,20),each=3,times=2) ,
  inv = rep(c(0,1),each=6) ,
  curve=rep(c('eft','inv'), each=6)
)