groupedSurv:使用精确的分组生存模型的有效估计似然函数
这些基于“Rcpp”的函数计算分组时间到事件数据的有效得分统计(Prentice和Gloeckler,1978),并可选地包含基线协变量。还提供了使用最大似然估计感兴趣参数和妨害参数(包括基线危害)的函数。一组平行的功能允许纳入相关个人的家庭结构(例如三人组)。请注意,脆弱性模型的当前实施(Ripatti和Palmgren,2000)对偏离模型假设的情况很敏感,应视为实验性的。对于这些数据,通过评估多变量积分来计算精确的基于比例哈扎德模型的似然。集成是使用“Cuba”库完成的(Hahn,2005),源文件包含在这个包中。最大化过程是使用Brent算法,使用John Burkardt和John Denker(Brent,2002)提供的C++代码文件执行的。
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