R에서 Prametric mixture cure modeling을 수행하는 방법? semi-parametric 모델링 패키지가 smcure라고합니다. 하지만 파라 메트릭 혼합 치료 모델로 데이터를 모델링해야합니다. 아니면 누군가가 같은 일을 다른 통계 패키지를 제안 할 수 있습니다. 미리 감사드립니다.
저는 Stata를 사용하여 경쟁 위험 인 실패 및 사망으로 2 차 암 진단으로 경쟁 위험 회귀를 완료했습니다. stset 명령을 올바르게 사용하고 있는지 확실하지 않습니다. "diagtime은"기본 및 보조 진단 및 == 1 보조 진단의 발생입니다 실패 사이의 시간입니다 stset diagtime, time0(diagnosisdate1) origin(tim
생존 분석을 변경하기 위해 특정 범위 withing에 값을 사용하여 (R)의 데이터를 그룹화 : df <- data.frame(as.date=c("14/06/2016","15/06/2016","16/06/2016","17/06/2016","18/06/2016","19/06/2016","20/06/2016","21/06/2016","22/06/2016","2
나는 Lifelines의 Python에서 AalenAdditiveFitter를 사용하여 예측 모델을 구축하여 이벤트의 발생 여부와시기를 예측합니다. T (시간) 개월 C (이벤트) = 1은 '예, 0은 내가 사용하고 8 개 속성이 또한 더 없다 =. 나는 상대적으로 안정적인 모델을 구축하고 다음과 같은 방법을 사용하여 누적 위험 확률을 얻을 수 있어요 aa
R 생존 패키지 용으로 구성된 데이터가 있지만 다른 구조를 사용하는 Graphpad Prism에서 작동하도록 데이터를 내보내려고합니다. I 필요한 출력은 시간 후 종류 이상의 열 각 처리를 정리하고,이 Treatment Time Status
A 3 1
A 4 1
A 5 0
A 5 0
A 5 0
B 1 1
B