Questions tagged «recurrent-events»

在这种情况下，我指的是湖泊结冰的那一天。该“冰上”日期每年仅发生一次，但有时根本不发生（如果冬天温暖的话）。因此，在一年中，湖泊可能在第20天（1月20日）结冰，而在另一年，它可能根本不会结冰。 目的是找出冰冻日期的驱动因素。 预测因素将是每年的秋季/冬季气温。年份可能是长期线性趋势的预测指标。 1）整数“一年中的一天”是否是合理的响应变量（如果不是，则是什么？）？ 2）如何处理湖泊永不结冰的年份？ 编辑： 我不知道这里的礼节是什么，但我认为我会张贴收到的建议的结果。这是论文，开放获取。感谢@pedrofigueira和@cboettig，我对使用的方法获得了很好的反馈。当然，错误是我自己的。

13 regression  time-series  survival  data-transformation  recurrent-events 

我正在尝试使用重复的二进制结果来处理事件分析。假设到达事件的时间以天为单位，但目前我们将时间离散为几周。我想使用重复的二进制结果来近似估计Kaplan-Meier估计量（但允许协变量）。这似乎是一个回旋的路，但是我正在探索这如何扩展到顺序结果和复发事件。 如果您创建了一个二进制序列，对于在3周内被审查的某人，它看起来像000；对于在4w时被审查的某人，它看起来像0000，而对于在5w时失败的主题，它看起来像是0000111111111111...。（1扩展到最后一个主题然后在研究中进行计算），当您计算特定于周的比例为1s时，您将获得普通的累积发生率（直到获得可变的审查时间，这仅是近似值，但并不等于Kaplan-Meier累积发生率估算值）。 我可以使用GEE用二元逻辑模型拟合重复的二元观测值，而不是像上面那样使时间离散，而要使用时间样条。群集三明治协方差估计器工作得相当好。但是我想通过使用混合效果模型来获得更精确的推断。问题在于第一个1之后的1是多余的。有谁知道一种指定随机效应或指定一种模型的方法，该模型考虑了冗余，从而不会缩小标准误差？ 请注意，此设置与Efron的设置不同，因为他使用逻辑模型来估计风险集中的条件概率。我正在估计无条件概率。

9 mixed-model  survival  random-effects-model  recurrent-events