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2017-05-16 发布于湖北
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options(width=75) library(phmm) n - 50 # total sample size nclust - 5 # number of clusters clusters - rep(1:nclust,each=n/nclust) beta0 - c(1,2) set.seed(13) Z -cbind(Z1=sample(0:1,n,replace=TRUE), + Z2=sample(0:1,n,replace=TRUE), + Z3=sample(0:1,n,replace=TRUE)) b - cbind(rep(rnorm(nclust), each=n/nclust), + rep(rnorm(nclust), each=n/nclust)) Wb - matrix(0,n,2) for( j in 1:2) Wb[,j] - Z[,j] b[,j] * Wb - apply(Wb,1,sum) T - -log(runif(n,0,1)) *exp(-Z[,c(Z1,Z2)]% *%beta0-Wb) C - runif(n,0,1) time - ifelse(TC,T,C) event - ifelse(T = C,1,0) sum(event) [1] 31 phmmd - data.frame(Z) phmmd$cluster - clusters phmmd$time - time phmmd$event - event fit.ph - coxph(Surv(time, event) ~ Z1 + Z2, + phmmd, method=breslow, x=TRUE, y=TRUE) summary(fit.ph) Call: coxph(formula = Surv(time, event) ~ Z1 + Z2, data = phmmd, x = TRUE, y = TRUE, method = breslow) n= 50, number of events= 31 coef exp(coef) se(coef) z Pr(|z|) Z1 0.8549 2.3513 0.3918 2.182 0.02909 * Z2 1.0888 2.9708 0.3684 2.955 0.00312 ** Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95 Z1 2.351 0.4253 1.091 5.067 Z2 2.971 0.3366 1.443 6.116 Concordance= 0.71 (se = 0.055 ) Rsquare= 0.237 (max possible= 0.984 ) Likelihood ratio test= 13.55 on 2 df, p=0.001141 Wald test = 13.52 on 2 df, p=0.001158 Score (logrank) test = 14.63 on 2 df, p=0.0006671 fit.ph$loglik[2] [1] -95.97131