Rの区間打ち切りCox比例ハザードモデル

区間打ち切り生存時間を前提として、区間打ち切りCox PHモデルをどのように実行しRますか？rseek検索はintcox、Rリポジトリに存在しないパッケージを表示します。パッケージcoxph内の関数がsurvival区間打ち切り生存データを処理できないことはほぼ間違いありません。

また、データを代入してcoxph関数を使用したくありません。この方法は、区間打ち切りの不確実性を無視しているため、係数の標準誤差を過小評価します。

r survival cox-model interval-censoring

— キャンベル
ソース

通常のintcoxをCRAN使用していない場合でも、パッケージをインストールできますinstall.packages("intcox")。

— smillig

うーん...それはできませんでした。ミラーの選択がダウンロードに影響を与える可能性はありますか？

— wcampbell

それは可能ですが、わかりません。私はちょうど約10分前にそれを行うためにベルリンCRANを使用しました（Rバージョン2.15.1）。

— smillig

生存分析CRANタスクビューには、間隔検閲をサポートする番号を含む生存分析のために利用可能なパッケージを、まとめたもの。

— jthetzel 2014

2015年12月21日の時点で、私はinstall.packages("intcox")特に問題なく（R-develですが、最新のRはすべて動作するはずです）

— Ben Bolkerが

回答:

上記のように、survreg関数を使用できます。ただし、これは厳密にはCox PHモデルではなく、ロケーションスケールモデルです。デフォルトの対数変換を使用して、これは後方モデルです。指数分布の場合、比例ハザードと後方モデルは同等であるため、分布が指数に設定されている場合、これは指数ベースラインを持つ比例ハザードモデルです。同様に、ベースラインのワイブル分布後方モデルが使用されている場合、パラメーター推定値は、ワイブルベースライン分布の比例ハザードモデルで使用されているものの単なる線形変換です。しかし、一般的に、survregはCox PHモデルに適合しません。

セミパラメトリックモデルが必要な場合は、intcoxに実装されていることがわかります。注意：現在のバージョンのintcoxにはいくつかの問題があります（アルゴリズムは通常、MLEから大幅に離れて早期に終了し、無修正の観測で完全に失敗し、標準エラーは発生しません。自動的に表示されます）。

使用できる新しい代替手段は、パッケージ「icenReg」です。

バイアスの承認：これはicenRegの作者です。

— クリフAB
ソース

当サイトへようこそ！私たちはあなたとあなたの素晴らしい貢献を喜んでいます。

— whuber

@Cliff AB ic_sp関数で使用する特定のセミパラメトリックメソッドは何ですか？この方法に関する論文やチュートリアルはありますか？

— Munichong

@Munichong：論文の全文はこちらからご覧いただけます。または、パッケージのビネットを使用して、モデルを簡単に紹介することもできます。こちらを

— クリフAB

@CliffABデータが大きすぎてメモリに収まらないため、ic_spを確率論的な方法で変更します。ミニバッチをic_spにフィードし、maxIter = 1を設定して、勾配を取得し、ベータを繰り返し更新します。ic_sp関数からグラデーションにアクセスする方法を知っていますか？

— Munichong、2018年

@Munichong：面白い！残念ながら、私はこの方法がうまくいくとは思いません。特に、ic_sp（右打ち切りの場合とは異なり）ベースライン生存分布を推定する必要があります。これには、データ内の一意の時間と同じ数のパラメーターがあります。これにより、ミニバッチ処理で問題が発生します。連続時間では、ベースラインステップはバッチ間で整列しません。

— クリフAB

Rで区間打ち切り分析を行うには、Survオブジェクトを作成してから、survfit（）を使用する必要があります。変数以上のものがある場合は、intcoxパッケージが問題を解決します。

— JMarcelino
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