問題タブ [survival-analysis]

私は次のsurvregモデルを持っています:

上記の推定値に基づいて、ハザード関数と生存関数をプロットしたいと思います。or
は使用したくありません(ここで提示されているように、パラメトリックサバイバルまたはここでSO question . predict()pweibull()

機能を利用したいcurve()。これを達成する方法はありますか？survreg のワイブル関数は、通常とは異なるスケールと形状の定義を使用しているようです (たとえば rweibull とは異なります)。

更新：既製の関数を使用せずInterceptにage (+ other potential covariates)、推定値の関数としてハザード/生存率を表現するために本当に必要なものを推測します。Scale*weilbull

私たちは、SAS でコーディングされたモデルの結果を R で再現しようと実際に試みています。モデルは次のようになります: ln(Duration)=X'B+S*e、ここで X は 10 個の独立変数の行列、B は係数のベクトル、S はスケール パラメーター、e は誤差項です。

使用するデータセットはこちら

そこには、SAS コードも含まれています。

最初の試行は次のようになりました。

しかし、このモデルの係数は正しくありません。次の図では、左側に R 出力、右側に正しい SAS 出力が表示されます。

二乗項 (Acq_Expense_SQ、Ret_Expense_SQ) で問題が検出されました。これらの項を除外すると、他のすべての推定値が正しい値にはるかに近くなるためです。したがって、二乗項を係数 0.001 で縮小しようとしました。

現在、係数は正しい値にかなり近づいていますが、その理由はわかりません。この問題について考えられる説明はありますか? それとも、私たちのコードに別の問題がありますか?

SAS でコーディングされた R の加速故障時間 (aft) モデルの結果を再現しようとしています。

使用するデータセットはこちら

そこには、SAS コードも含まれています。

私たちの質問は、err.mat 用語をどのように定義するかです。err.mat は、測定誤差のある変数を指定します。私たちのデータセットは適切に打ち切られているので、測定誤差のある変数はおそらくDurationおよび/またはCensorであると思いました. しかし、それはそれほど単純ではありません。err.mat は正方対称数値行列でなければなりません。

ばかげた質問かもしれませんが、カプラン マイヤー プロットの記号、つまりマークの色を変更するにはどうすればよいでしょうか。lines.survfit には実際のマーク記号を変更するオプションがあることは知っていますが、明らかに記号の色は変更されません (線の色のみ)。

line() または points() を使用して手動でマークを追加し、pch および col を使用してそれらのマークの色と記号を変更しようとしました。しかし、マークは不完全でした。検閲されたすべてのイベントがその方法を使用してマークされたわけではありません.

誰もこれについてどうやって行くのか知っていますか?

パッケージsurvfitによって作成されたオブジェクトの制限された平均生存率と標準誤差を出力しようとしています。survival完全なデータから抜粋した次の例を実行するrmeanと、要約に表示されません (完全なデータから 1000 個すべての観測点を実行しても表示されません)。