Создание временных переменных для модели условного набора рисков (регрессия Кокса)

Я готовлю набор данных для соответствия модели набора условных рисков с помощью стратифицированной регрессии Кокса. И мне было интересно, есть ли способ создать нужные мне переменные без выполнения длительных циклов.

По сути, мой фрейм данных выглядит так: он показывает, когда и когда в данной стране (ID) произошло какое-либо событие в течение определенного периода времени:

 year    ID event   time
 1991    UK     0      1
 1992    UK     0      2
 1993    UK     0      3
 1994    UK     0      4
 1995    UK     0      5
 1996    UK     0      6
 1997    UK     0      7
 1998    UK     0      8

 1991    FR     0      1
 1992    FR     1      2
 1993    FR     1      3
 1994    FR     0      4
 1995    FR     0      5
 1996    FR     1      6
 1997    FR     0      7
 1998    FR     0      8

 1991    IT     1      1
 1992    IT     0      2
 1993    IT     0      3
 1994    IT     0      4
 1995    IT     0      5
 1996    IT     1      6
 1997    IT     0      7
 1998    IT     0      8

Мне нужно создать еще две переменные: переменную условного времени, похожую на time, но «сбрасывающую часы» каждый раз, когда происходит событие; и переменная последовательность, которая указывает, в какой последовательности или стадии находится страна, т. е. будет ли следующее событие вторым, третьим, четвертым ... (число должно увеличиваться после событие). Таким образом, данные будут выглядеть так:

 year    ID event   time cond.time sequence
 1991    UK     0      1         1        1
 1992    UK     0      2         2        1
 1993    UK     0      3         3        1
 1994    UK     0      4         4        1
 1995    UK     0      5         5        1
 1996    UK     0      6         6        1
 1997    UK     0      7         7        1
 1998    UK     0      8         8        1

 1991    FR     0      1         1        1
 1992    FR     1      2         2        1
 1993    FR     1      3         1        2
 1994    FR     0      4         1        3
 1995    FR     0      5         2        3
 1996    FR     1      6         3        3
 1997    FR     0      7         1        4
 1998    FR     0      8         2        4

 1991    IT     1      1         1        1
 1992    IT     0      2         1        2
 1993    IT     0      3         2        2
 1994    IT     0      4         3        2
 1995    IT     0      5         4        2
 1996    IT     1      6         5        2
 1997    IT     0      7         1        3
 1998    IT     0      8         2        3

Кто-нибудь знает, как это можно сделать эффективным способом? Я пытался сделать это с помощью функции ddply, но не понял, как это сделать.


r survival-analysis
person Fran Villamil    schedule 26.01.2015    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Вы можете использовать data.table пакет. Если df - ваш оригинальный data.frame:

library(magrittr)
library(data.table)
dt = data.table(df)

dt[,temp:=ifelse(is.na(lag(event,1)), as.integer(0), lag(event,1)), by=ID]
dt[, sequence:=cumsum(temp)+1, by=ID]

func = function(x)
{
    which(c(1,lag(x,1)[-1]) %in% 1) %>%
    c(length(x)+1) %>% 
    diff
}

dt[, cond.time:=func(event) %>% lapply(seq) %>% unlist, by=ID]

> dt
    year ID event time temp sequence cond.time
 1: 1991 UK     0    1    0        1         1
 2: 1992 UK     0    2    0        1         2
 3: 1993 UK     0    3    0        1         3
 4: 1994 UK     0    4    0        1         4
 5: 1995 UK     0    5    0        1         5
 6: 1996 UK     0    6    0        1         6
 7: 1997 UK     0    7    0        1         7
 8: 1998 UK     0    8    0        1         8
 9: 1991 FR     0    1    0        1         1
10: 1992 FR     1    2    0        1         2
11: 1993 FR     1    3    1        2         1
12: 1994 FR     0    4    1        3         1
13: 1995 FR     0    5    0        3         2
14: 1996 FR     1    6    0        3         3
15: 1997 FR     0    7    1        4         1
16: 1998 FR     0    8    0        4         2
17: 1991 IT     1    1    0        1         1
18: 1992 IT     0    2    1        2         1
19: 1993 IT     0    3    0        2         2
20: 1994 IT     0    4    0        2         3
21: 1995 IT     0    5    0        2         4
22: 1996 IT     1    6    0        2         5
23: 1997 IT     0    7    1        3         1
24: 1998 IT     0    8    0        3         2
person Colonel Beauvel    schedule 26.01.2015
comment
Да, это полностью сработало! Хотя мне пришлось изменить функцию задержки на эту (из здесь ): reglag = function(x,lag) {c(rep(NA,lag), x[lag:(length(x)-1)])} - person Fran Villamil; 29.01.2015