問題タブ [survival]

R で「survreg」を使用して生存時間を生成することについて質問があります。まず、現在のデータとワイブル分布の「survreg」関数を使用して、X のワイブル パラメーター (形状とスケール) とベータを推定しました。次に、新しい生存を生成しました。それらのパラメーターを使用して時間。しかし、新しく生成された生存時間と既存の生存時間は大きく異なります。このための私のrコードのいくつかを示します。

以下に、新しく生成された時間 (t1) のコードを見ました。 t2 <- b * ( -ln( 1-runif(1000) ) ) ^(1/a)また

私は生存分析とsmoothHRパッケージを使用しています.モデリング後、相対リスクと変数をプロットしたいと思います.これは非常に簡単です.

しかし、ggplot パッケージを使用して実行したいと思います。方法はありますか？

その後、リスクを生存変数の関数としてプロットできます

保存とカスタマイズの目的で、ggplot2 パッケージを使用してこのプロットを生成したいと思います。しかし、私はどのように進めるかについてまったく無知です。

イベントと競合するリスク、およびイベントまでの時間変数 (生存分析) を含む 500,000 の観測値を含むデータ セットがあります。

サバイバル ランダム フォレストを実行したい。

R パッケージrandomForestSRCは最適ですが、予測子の数を 15 から 20 に制限しても、メモリの制限 (100,000 は 40 GB の RAM を使用) のため、100,000 行を超える行を使用することはできません。

解決策を見つけるのに苦労しています。誰かお勧めはありますか？

h2oとを調べましたがspark mllib、どちらもサバイバル ランダム フォレストをサポートしていません。

理想的には、ある程度 R ベースのソリューションを探していますが、大規模なデータと競合するリスクのランダム フォレストを使用する方法を誰かが知っている場合は、他のことを喜んで調査します。