脆弱包装

脆弱性模型：一般的脆弱性模型，使用半参数惩罚似然估计或参数估计，目前，脆弱性模型适用于对危害函数使用惩罚似然估计和参数估计的几种脆弱性模型。1） 共享伽马脆弱性模型和Cox比例风险模型。可以研究集群和复发生存时间（Andersen-Gill（1982）方法已用于复发事件）。可以使用近似交叉验证程序自动选择平滑参数。2） 具有两个相关随机效应（截获随机斜率随机效应）的比例风险模型的加性脆弱性模型。3） 包含两个iid伽马随机效应的分层聚类数据的嵌套脆弱性模型（具有2个聚类级别）。4） 联合脆弱性模型在重复事件和终端事件联合建模的背景下是否适用于聚类数据。预测值可用。允许左截断（不适用于联合模型）、右截尾数据、区间截尾数据（仅适用于Cox比例风险和共享脆弱性模型）和分层（max=2）。该软件包包括Cox比例风险模型和共享脆弱性模型的一致性度量(资料来源：http://cran.r-project.org/web/packages)

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按年份排序(引用)
  1. 徐聪，潘泰利斯Z.哈德吉潘泰利斯，王简玲：生存和纵向数据的半参数联合建模：R包JSM（2020）不是zbMATH
  2. Emma C.Martin，Alessandro Gasparini，Michael J.Crowther:merlin:线性、非线性和用户定义模型的混合效应回归R包（2020）阿尔十四
  3. Andersen，Per Kragh；Angst，Jules；Ravn，Henrik：在有终末期事件的情况下重复事件研究中的边际特征建模（2019年）
  4. Brown，Paul M.；Ezekowitz，Justin A.：临床试验中多类型复发事件的脆弱性模型（2019年）
  5. Golzy，Mojgan；Carter，Randy L.：复发事件分析的广义脆弱性模型（2019）
  6. Kim，Gwangsu:脆弱性模型的后验一致性和随机效应的模拟研究（2019）
  7. Park，Kayoung；Qiu，Peihua：通过生存和纵向数据联合建模比较交叉危险率函数（2019年）
  8. Theodor Balan；Hein Putter:frailtyEM:估计半参数共享脆弱性模型的R包（2019年）不是zbMATH
  9. Danilo Alvares，Sebastien Haneuse，Catherine Lee，Kyu Ha Lee:半复合风险：半竞争风险数据独立和聚类相关分析的R包（2018）阿尔十四
  10. Han，Miao；Sun，Liuquan；Liu，Yutao；Zhu，Jun：基于终端事件时间的加性乘性危险模型对重复事件数据的联合分析（2018）
  11. John Monaco；Malka Gorfine；Li Hsu:通用半参数共享脆弱性模型：基于脆弱性的估计与仿真（2018）不是zbMATH
  12. Peter Calhoun；Xiaong Su；Martha Nunn；Juanjuan Fan:构建多元生存树：R的MST包（2018）不是zbMATH
  13. Agnieska Król；Audrey Mauguen；Yassin Mazroui；Alexandre Laurent；Stefan Michiels；Virginie Rondeau：联合建模和预测教程：相关纵向结果、复发事件和终末期事件的统计软件（2017年）不是zbMATH
  14. Groll，Andreas；Tutz，Gerhard:离散生存模型中的变量选择，包括异质性（2017）
  15. Ha，Il Do；Jeong，Jong Hyeon；Lee，Youngjo：随机效应生存数据的统计建模。H-似然法（2017）
  16. John V.Monaco，Malka Gorfine，Li Hsu:基于脆弱性的一般半参数共享脆弱性模型估计与仿真（2017）阿尔十四
  17. Lee，Youngjo；Ronnegård，Lars；Noh，Maengseok：使用分层广义线性模型和R进行数据分析（2017）
  18. Bedair，Khaled；Hong，Yili；Li，Jie；Al-Khalidi，Hussein R.：多类型复发事件数据的多元脆弱性模型及其在癌症预防试验中的应用（2016）
  19. Daniel Communiges；Jacqmin Gadda，Hélène:动态生物统计模型（2016）
  20. Elghafghuf，Adel；Stryhn，Henrik:相关与不相关脆弱性Cox模型：不同评估程序的比较（2016）