ワイブルファミリーにフィットするGLM [終了]

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ワイブルファミリーの一般化線形モデルを近似しようとしていますが、Rでそれを試すと、エラーが発生します。ワイブルが指数関数的ファミリーに適合しないことは知っていますが、GLMをワイブルファミリーに適合させることに関するいくつかの研究記事を読んだことがあります。誰かがこれを手伝ってくれるなら、本当に感謝しています。次のエラーが発生します。

> data(lung)
> glm(time ~ age+sex+ph.ecog+ wt.loss, family = weibull(link='log'), data = lung)
Error in glm(time ~ age + sex + ph.ecog + wt.loss, family = weibull(link = "log"),  : 
  could not find function "weibull"

r generalized-linear-model survival gamlss

— NiroshaR
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すみません、これでかなり遅れました…。

gamlssパッケージはあなたが探しているべきものです。ほぼすべての分布をサポートします（指数関数的なものだけではありません）。分布のほとんどすべてのパラメーターに驚くべき柔軟性を与えます。

— ユーザー3801801
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+1。明らかにとは異なりますが、とgamlssを介してワイブル分布をサポートします。ただし、AFT生存モデルの重要な要素となる打ち切りをサポートしているかどうかはわかりません。WEIWEI2WEI3

— ウェイン

@Wayne gamlssは間違いなく右打ち切りと左打ち切りもサポートします....両方とも必要に応じて

— user3801801

3

このglm()関数は、残念ながらRのワイブル分布をサポートしていません。?family利用可能なディストリビューションを確認することができます。代わりにパッケージsurvreg()から使用してみsurvivalます。

— ビリーウォブ
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ええglm（）はワイブルをサポートしていません。glmアプローチとsurvregを使用したAFTモデルを使用して、2つの方法の結果を比較しようとしています。それが私がワイブルのglmに合うようにそれを理解しようとした理由です。コメントしてくださってありがとうございます。それは有り難いです。

— NiroshaR 2016

1

私brmsはベイジアンであるパッケージを使用しました。ワイブル、指数、対数正規、フレシェ、およびその他のファミリと（左/右/間隔）打ち切りをサポートするため、AFTモデルを実装します。また、サバイバルモデルでは "frailty"として知られているランダム効果、およびgamスタイルのスムーザーなどの他の多数の回帰オプションも含まれています。

ベイジアンが使用MCMCサンプリングに近づいているので、それはより遅いだglm、gamlssまたはsurvreg、それはまた、包括的な回帰ソリューションだ、とされてベイズは、他の利点があります。（私はそれが大好きでstanplot、多くの照明診断プロットを提供します。）

— ウェイン
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