生存分析：aft模型，R中的simexaft软件包

我们试图在R中重现加速故障时间（aft）模型的结果，该模型已在SAS中编码

我们使用的数据集是

在那里，您也可以找到SAS代码

    formula <- survreg(Surv(Duration, Censor) ~ Acq_Expense + Acq_Expense_SQ + Ret_Expense + Ret_Expense_SQ + Crossbuy + Frequency + Frequency_SQ + Industry + Revenue + Employees, dist='weibull', data = daten [daten$Acquisition==1, ])
    out1 <- survreg(formula = formula, data = daten [daten$Acquisition==1, ], dist = "weibull")
    summary(out1)

    ind <- c("Duration", "Censor")

    err.mat <- ???

    out2 <- simexaft(formula = formula, data = daten [daten$Acquisition==1, ], SIMEXvariable = ind, repeated = FALSE, err.mat = err.mat, dist = "weibull")
    summary(out2)

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公式如果您阅读了，就可以清楚地看到，在没有重复测量的情况下，您必须根据数据估计测量误差，您必须根据领域知识自己提供这些估计值。参见第6-8页中的示例。另见引文。测量误差是该示例中的前两个预测变量，收缩压（SBP）和血清胆固醇（CHOL）。如果您使用的是从中提取数据的文本，那么您需要阅读章节文本（该网站上似乎没有提供），以确定他们对测量误差做出了哪些假设。
您提供的链接指向整本书。你能提到你在谈论哪一章吗？很好。对不起，给您带来不便。我说的是第三章——客户获取。