パッケージとデータセットの準備 想定する多状態モデル transMat( )を使って遷移行列（transition matrix）を指定する path( )で遷移経路を確認する msprep( )でデータを縦長に変形する events( )で移行の様子を確認する coxph( )とmisfit( )を使ってモデル…

柔軟なリスク回帰モデル（flexible risk regression model）とは 色々なパッケージを使ってFine-Grayモデルを当てはめる パッケージとデータセットの準備 方法1：timeregパッケージ comp.risk( )を使う 方法2：riskRegressionパッケージ riskRegression( )を…

競合リスクを含んだ生存時間解析 原因別ハザードモデル（cause-specific hazard model） 部分分布ハザードモデル（subdistribution hazard model） tidycmprskパッケージを使ってFine-Grayモデルに当てはめる パッケージとデータセットの準備 crr( )でモデル…

マルチレベルデータの解析 推定方法の概要 最尤推定法（Maximum Likelihood Estimation, MLE） 制限付き最尤推定法（Restricted Maximum Likelihood Estimation, REML） 一般化推定方程式（Generalized Estimating Equations, GEE） GEE vs. MEM 興味の対象 …

Optimismとは Optimism補正予測性能の求め方 tidymodelsパッケージを使ってoptimism-corrected AUROCを計算する bootstraps( )を使ってブートストラップサンプルを作成する optimismを計算する自作関数 map( )を使ってデータセットのリストに一括して適用す…

例示のための元データの作成 bootパッケージを使って信頼区間を計算する boot( )を使ってブートストラップサンプル毎の統計量を計算する boot.ci( )を使ってブートストラップ信頼区間を計算する 信頼区間を計算するアルゴリズム色々 表記のルール バイアス …

パッケージとデータの準備 in_np( )を使ってモデルに当てはめずに生存曲線を描く in_sp( )を使ってセミパラメトリックモデルを当てはめる 複数コアで並列計算したいとき in_par( )を使ってパラメトリックモデルに当てはめる おわりに 参考資料 生存時間デー…