Mô hình sinh tồn Weibull với các biến số thời gian khác nhau trong R

Tôi đang cố gắng chạy một mô hình sinh tồn bằng cách sử dụng phương pháp Weibull, nhưng điều khó chịu là tôi có các đồng biến thay đổi theo thời gian. Tôi đang sử dụng gói sinh tồn trong R. Cuộc gọi của tôi là:

output <- survreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppc + [...] + cluster(name), data = mydata, dist="weibull")

dẫn đến lỗi sau:

Error in survreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppclag + : 
  Invalid survival type

Các coxphthủ tục hoạt động tốt, nhưng tôi muốn sử dụng weibull.

Câu hỏi đầu tiên của tôi là: phương pháp tiếp cận Weibull có thể giải thích cho các biến số biến đổi theo thời gian không? Tôi đã xem xét một số văn bản và tôi thấy rằng phương pháp Cox PH có thể được mở rộng cho các đồng biến biến đổi theo thời gian. Sẽ không rõ ràng nếu phương pháp Weibull có thể làm điều đó.

Thứ hai, nếu thực sự Weibull có thể hoạt động, các gói trong R có thể xử lý nó là gì?

Các flexurvgói có thể làm điều này: https://cran.r-project.org/web/packages/flexsurv/index.html

Chỉ cần gọi flexsurvregchức năng thay vì survreg.

Bạn có thể làm điều đó với Survivalgói bằng cách sau:

Srv <- Surv(start, stop, fail, type="interval" )

và sau đó bạn có thể sử dụng Srvtrong mô hình của mình như:

output <- survreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppc + [...] + cluster(name), data = mydata, dist="weibull")

Hy vọng điều này có thể giúp :)

Điều này cũng có thể đạt được với aftreglệnh từ gói eha . Để có được tham số tương tự thường được sử dụng bởi survreglệnh từ gói sinh tồn và cũng bằng flexsurvreglệnh từ gói flexsurv , paramtùy chọn phải được đặt thành "LifeExp", như được giải thích trong tài liệu của gói . Do đó, việc điều chỉnh mã của bạn sẽ như sau:

output <- aftreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppc + [...] + cluster(name), data = mydata, dist="weibull", param="lifeExp")

Một lợi thế của eha::aftreglệnh là nó tương thích với stargazer và do đó đầu ra của nó có thể dễ dàng xuất sang định dạng LaTeX.