Інтервальна цензурована модель Кокса, пропорційна небезпека в R

З огляду на часові витримки, які цензуровані в інтервалі, як я можу виконати інтервал цензурованої моделі Cox PH R? Пошук rseek виявляє пакет intcox, якого більше не існує у Rсховищі. Я майже впевнений, що coxphфункція в survivalпакеті не може обробляти дані про виживання в інтервалі.

Крім того, я не хочу вводити дані, а потім використовувати coxphфункцію. Цей метод занижує стандартні похибки коефіцієнтів, оскільки ви ігноруєте невизначеність цензурної інтервалу.

r survival cox-model interval-censoring

— wcampbell
джерело

Ви все одно можете встановити intcoxпакет, навіть якщо він не CRANвикористовується звичайним install.packages("intcox").

— smillig

Гммм ... я не зміг цього зробити. Чи може вибір дзеркала вплинути на завантаження?

— wcampbell

Це можливо, але я не знаю. Я щойно використав Берлінський CRAN, щоб зробити це близько 10 хвилин тому (версія R 2.15.1).

— smillig

Аналіз виживання CRAN Перегляд завдання описані доступні пакети для аналізу виживаності, в тому числі ряду з підтримкою інтервального цензурування.

— jthetzel

Станом на 21 грудня 2015 року мені вдалося install.packages("intcox")без особливих проблем (R-devel, але будь-який сучасний R повинен працювати)

— Бен Болкер

Відповіді:

Як було сказано вище, ви можете використовувати функцію survreg. Однак зауваження: це не суто модель Cox PH, а скоріше моделі розміщення. Використовуючи журнал-перетворення за замовчуванням, це модель aft. У випадку експоненціального розподілу пропорційна небезпека та модель корму рівнозначні, тому, якщо розподіл встановлено експоненціальним, це пропорційна модель небезпеки із експоненціальною базовою лінією. Аналогічно, якщо використовується модель базової лінії розподілу Вейбулла в кормі, оцінки параметрів є лише лінійним перетворенням тих, які використовуються в пропорційній моделі небезпеки з базовим розподілом Вейбулла. Але в цілому survreg не відповідає моделі Cox PH.

Якщо потрібна напівпараметрична модель, як виявлено, реалізована в intcox, слово обережності: є кілька проблем з поточною версією intcox (алгоритм, як правило, передчасно закінчується значно далеко від MLE, виходить з ладу з нецензурованими спостереженнями, немає стандартних помилок автоматично представлений).

Нова альтернатива, яку ви могли б використати, - це пакет "icenReg".

Признання упередженості: це автор icenReg.

— Кліф АВ
джерело

Ласкаво просимо на наш сайт! Ми раді, що ви та ваші прекрасні внески.

— whuber

@Cliff AB Який конкретний напівпараметричний метод ви використовуєте у функції ic_sp? Чи є у вас документ або підручник про метод?

— Munichong

@Munichong: повний документ можна знайти тут . Крім того, віньєтка упаковки також дає швидке ознайомлення з моделями; дивіться тут

— Cliff AB

@CliffAB Оскільки мої дані занадто великі, щоб вміститись у пам'яті, я хочу змінити ic_sp стохастичним способом: Подайте міні-пакет у ic_sp та встановіть maxIter = 1, отримайте градієнти та оновлення бета-файлів ітеративно. Чи знаєте ви, як я можу отримати доступ до градієнтів за допомогою функції ic_sp?

— Munichong

@Munichong: цікаво! На жаль, я не думаю, що цей метод спрацює. Зокрема, ic_spпотрібно оцінити базовий розподіл виживання (на відміну від правоцензурованого випадку), який має стільки параметрів, скільки унікальних разів у ваших даних. Це створює проблему для міні-дозування; з безперервним часом кроки базової лінії не будуть вирівнювати партію до партії.

— Кліф АВ

Щоб зробити інтервал цензурованого аналізу в R, потрібно створити об’єкт Surv, а потім використовувати survfit (). Якщо у вас більше змінної, пакет intcox вирішує проблему.

— JMarcelino
джерело