Цензурированная регрессия наименьшего абсолютного отклонения (CLAD) с использованием CRQ в библиотеке QUANTREG

Я хотел бы выполнить регрессию CLAD с

  • y = баллы полезности EQ-5D-5L (сверху ограничены 1,0)
  • x = различные характеристики пациента

Я уже выяснил, что мне нужно использовать CRQ в библиотеке QUANTREG, но пока не мог разобраться в специфике. Мои вопросы:

  1. Нужно ли мне использовать метод Пауэлла?
  2. Если да, то как мне указать «yc» (время цензуры), если у меня нет переменной времени, а есть переменная цензуры 0/1?

Это код, который я пробовал, но я продолжаю получать уведомление "Время события не может превышать ctimes для правильной цензуры", потому что для пациентов с оценкой полезности> 0 и ‹ 1 оценка выше, чем 0 /1 переменная yc, которую я создал.

daten <- read.table ("P:/XXX.csv", header=TRUE, sep=";")

attach(daten)

x=cbind(factor(qlq) , AGE , SEX)

daten$c <- 1

daten$d <- ifelse (daten$UTILITY<1,0,1)

yc <- daten$d

y <- daten$UTILITY

clad <- crq (Curv(UTILITY, d, "right") ~ x, tau=0.5, method="Powell", data=daten)

Заранее спасибо!


r quantreg
person JuliA    schedule 06.12.2018    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Если кто-нибудь когда-нибудь столкнется с одним и тем же препятствием: для каждого y значение yc должно быть значением, при котором y подвергается цензуре, а не индикатором цензурирования 0/1.

В моем случае (y = показатель полезности EQ-5D-5L) yc должен быть равен 1.

Следующая команда делает свое дело: daten$d ‹- rep(1.000,377) (потому что у меня 377 наблюдений)

person JuliA    schedule 13.12.2018