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。

版本: 1.0.5.1
进口: 卢比(≥ 0.12.4),do并行,平行,foreach公司,q值
链接到: 卢比,RcppEigen基因,伯克希尔哈撒韦
建议: 针织物,snplist公司,BED矩阵
出版: 2023-09-28
作者: 林嘉兴[aut],亚历山大·西伯利,Tracy Truong[aut],Kouros Owzar[aut],李志国[aut],莱恩·罗杰斯,于江[ctb],珍妮丝·麦卡锡,安德鲁·艾伦
维护人员: 亚历山大·西伯利(Alexander Sibley)<杜克大学的双信息学>
许可证: GPL-2型|GPL-3公司[扩展自:GPL(≥2)]
需要编译:
引用: groupedSurv引文信息
材料: 新闻
CRAN检查: groupedSurv结果

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包源: 分组Surv_1.0.5.1.tar.gz
Windows二进制文件: r-devel公司:groupedSurv_1.0.5.1.zip组,r版本:groupedSurv_1.0.5.1.zip组,r-oldrel:groupedSurv_1.0.5.1.zip组
macOS二进制文件: r释放(arm64):分组Surv_1.0.5.1.tgz,r-oldrel(arm64):分组Surv_1.0.5.1.tgz,r-版本(x86_64):分组Surv_1.0.5.1.tgz
旧来源: groupedSurv存档

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