贝叶斯生存:右删失数据的贝叶斯存活分析

对右删失的时间到事件数据执行未经调整的贝叶斯生存分析。主函数BayesSurv()计算生存函数和累积危险的后验均值和可信带,以及危险的后平均值,从具有独立或具有马尔可夫依赖结构的伽马分布高度的分段指数(直方图)先验开始。提供了一个函数PlotBayesSurv(),可以很容易地创建风险、累积风险和生存函数的后验均值的图,后两者都有一个可信的带。Castillo和Van der Pas(2020)“多尺度贝叶斯生存分析”中对先验值和采样器进行了更详细的描述<doi:10.48550/arXiv.2005.02889>. 该文还表明,生存函数和累积风险的可信带可以被视为置信带(在温和条件下),从而提供可靠的不确定性量化。

版本: 0.2.0
取决于: R(≥3.6.0)
进口: 生存,统计,ggplot2
建议: 西姆苏夫,针织物,rmarkdown公司
出版: 2021-03-12
内政部: 10.32614/CRAN.包装。贝叶斯生存
作者: 斯蒂芬妮·范德帕斯[aut,cre],伊斯梅尔·卡斯蒂略
维护人员: 斯蒂芬妮·范德帕斯在阿姆斯特丹
许可证: GPL-3公司
需要编译:
材料: 自述文件 新闻
CRAN检查: 贝叶斯生存结果

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参考手册: 贝叶斯生存.pdf
渐晕图: VignetteBaysSurvival公司

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