Modelos de riesgo de tiempo discreto (cloglog) en R

Question

El survival paquete en R parece centrarse en tiempo continuo de la supervivencia de los modelos. Estoy interesado en la estimación de un tiempo discreto de la versión de un modelo de riesgos proporcionales, la log-log complementario del modelo. Tengo una bastante sencillo modelo de supervivencia, con el simple derecho de la censura.

Sé que el camino para la estimación de este modelo es crear un conjunto de datos que tiene una fila separada para cada observación para cada período en que no está "muerto". Entonces, glm modelo con el cloglog enlace puede ser utilizado.

Este enfoque parece muy ineficiente de la memoria; de hecho, es probable que producir un conjunto de datos es demasiado grande para la memoria de mi máquina.

Un segundo enfoque sería el código de la MLE mí mismo. Que sería bastante simple, pero tengo la esperanza de que hay un paquete que tiene este modelo de supervivencia en lata. Sería más fácil para la colaboración y para evitar errores de codificación a utilizar un paquete.

¿Alguien sabe de un paquete?

Answer 1

Tener varias filas para cada observación puede parecer redundante, pero, probablemente, no lo es. Si hay alguna variable en el tiempo de las covariables en el modelo, y luego cada observación-mes sin duda tendrá su propia fila. Un ejemplo particular de una variable en el tiempo covariable es el tiempo transcurrido. Ya que esta variable debe casi seguro que se incluyen en el modelo, tiene sentido tener una fila separada para cada observación del periodo. Por lo tanto, el primer enfoque sugerido es probablemente el mejor.

Tenga en cuenta que esto es diferente de un tiempo continuo modelo de riesgos proporcionales con una distribución de Weibull. Allí, el modelo de supervivencia se puede simplificar a una sola línea para cada observación si el tiempo transcurrido es la única variable en el tiempo covariable (ver aquí, por ejemplo). Un resultado similar se cumple para la el modelo de riesgos proporcionales de Cox.