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R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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Rでの時間依存変数を含むFine-Grayモデルの実装

ryo.sagi

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R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

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投稿2021/05/18 04:54

windows R version 3.6.1 を使用しています。

時間依存変数を含むFine-Grayモデルの実装を行いたいと思っていますが、
survival::coxphで解析をする前のデータセット処理について教えていただきたいです。

survival::finegrayでは、重みを加味した縦長データセットに変更ができるようなのですが、時間依存変数を含むデータセットの変換方法が分かりません。

時間依存変数は連続変数ではなく、ヘヴィサイド関数のような非連続を想定しています。

時間依存変数だけであれば、survival::tmergeで実装できることは知っていますが、組み合わせの方法が分かりません。

finegrayのドキュメントでは、時間依存変数には対応できると書いていますが、どこを探しても具体例などが見つかりません。

https://www.rdocumentation.org/packages/survival/versions/3.2-10/topics/finegray

詳しい方がいらっしゃったら、解決策、記事などを教えていただければと思います。

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