Usted parece estar hablando de un simple paramétrica del modelo de supervivencia.
Una exponencial modelo de supervivencia habría sobreviviente de la función $S(t)=e^{-\lambda_it}$, y el riesgo de tasa de $\lambda_i$. (La función de $f_i(t)= \lambda_ie^{-\lambda_it}$ sería el fracaso de la densidad.)
Un paramétrica del modelo de supervivencia es similar a la de una regresión o un GLM, en el que ha lineal predictores, pero (además del hecho de que usted está modelado del tiempo de supervivencia), la gran diferencia es que está establecido para lidiar con la censura. Si no hay censura de un modelo exponencial equipado en un GLM del paquete debe dar esencialmente las mismas respuestas como uno equipado usando un paquete de supervivencia.
Si usted sólo tiene que utilizar "$\log(1+x_i)$" de su tiempo, $t$, en el modelo de supervivencia, lo que vas a conseguir es un modelo en el que la probabilidad de supervivencia disminuye con la $x$ (con el constante peligro de la velocidad por cada unidad de cambio en $\log(1+x)$)
Esto se podría hacer en R a través de la survreg función.
(Sin embargo, podría ser mejor para explicar lo que estamos tratando de lograr, es un poco difícil juzgar si lo que estás haciendo tiene sentido, porque no hay mucho detalle.)
Después de cargar el paquete de supervivencia, ver ?survreg para obtener información sobre cómo llamar a la función. Usted querrá poner la dist argumento para adaptarse a la particular $S(t)$ mencionó.
Hay un ejemplo de uso de la particular 'dist' función que necesita de la ayuda que utiliza el construido en el conjunto de datos "ovario".
Se te nota (a partir de la lectura de los ejemplos) que se ajuste a un modelo de supervivencia de llamar a la Surv función dentro de la survreg llamada. Esta es establecer la censura de la información que ir con los tiempos de supervivencia.
Usted también tendrá que pasar de la forma correcta de la predictor, $X$ para obtener el modelo que usted menciona en su pregunta.
Me gustaría sugerirle que en los ejemplos de la ayuda (mientras que usted puede cortar y pegar, probablemente, hay más beneficios en realidad escribiendo una por una).
Hay numerosos ejemplos de dimensionamiento de la utilización de survreg (ambos con este sobreviviente de la función y con otros) en la internet.
Hay ejemplos aquí, aquí, aquí que le gustaría echar un vistazo a (y probablemente se puede encontrar mejores si usted mira alrededor).
Este no es realmente el lugar para conseguir una R tutorial, aunque. Preguntas específicas sobre el análisis de supervivencia es probable que les vaya mejor (posiblemente con la participación de R como el tiempo no es, esencialmente, una puramente codificación de la pregunta), pero puede ser mejor buscando algunos tutoriales básicos de análisis de supervivencia para empezar, con el fin de ser capaz de hacer preguntas específicas.
