Rの離散時間ハザードモデル（詰まり）

survivalパッケージR連続時間生存モデルに焦点を当てるように見えます。比例ハザードモデルの補足的な対数対数モデルである離散時間バージョンの推定に興味があります。私は、単純な右打ち切りを備えた、かなり単純な生存モデルを持っています。

このモデルを推定する1つの方法は、「デッド」ではない各期間の観測ごとに個別の行を持つデータセットを作成することです。その後、リンクglm付きのモデルをcloglog使用できます。

このアプローチは非常にメモリ効率が悪いようです。実際、おそらく私のマシンのメモリには大きすぎるデータセットを生成します。

2番目のアプローチは、MLEを自分でコード化することです。それは十分簡単ですが、この生存モデルを缶詰にしたパッケージがあることを期待しています。コラボレーションが簡単になり、パッケージを使用してコーディングエラーを回避することができます。

誰かがそのようなパッケージを知っていますか？

観測ごとに複数の行があることは冗長に思えるかもしれませんが、おそらくそうではありません。モデルに時変共変量がある場合、各観測月には必ず独自の行が必要になります。時変共変量の1つの特定の例は、経過時間です。この変数はモデルにほぼ確実に含まれているはずなので、観測期間ごとに別々の行を持つことは理にかなっています。したがって、提案された最初のアプローチがおそらく最良のものです。

これは、ワイブル分布の連続時間比例ハザードモデルとは異なることに注意してください。そこでは、経過時間が唯一の時変共変量である場合、生存モデルは観測ごとに1行に簡略化できます（たとえば、こちらを参照）。同様の結果が、Cox比例ハザードモデルにも当てはまります。