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当Schoenfeld残差不佳时，比例风险回归模型有哪些选择？
我正在使用进行R的Cox比例风险回归coxph，其中包括许多变量。Martingale残差看起来很棒，而Schoenfeld残差对于ALMOST所有变量来说都很棒。存在三个变量的Schoenfeld残差不平坦，并且变量的性质使得它们可以随时间变化是有意义的。 这些是我不太感兴趣的变量，因此将它们分层即可。但是，它们都是连续变量，而不是类别变量。因此，我认为阶层不是可行的路线*。我试图建立的变量和时间之间的相互作用，如所描述这里，但我们得到的错误： In fitter(X, Y, strats, offset, init, control, weights = weights, : Ran out of iterations and did not converge 我正在处理将近1000个数据点，并且正在处理具有多个因素的六个变量，因此感觉就像我们正在限制如何对这些数据进行切片和切块的极限。不幸的是，我尝试过使用更少的包含变量的所有较简单的模型显然都较差（例如，Schoenfeld残差对于更多变量来说更加脆弱）。 我有什么选择？由于我不在乎这些行为不佳的特定变量，因此我只想忽略它们的输出，但是我怀疑这不是有效的解释！ *一个是连续的，一个是大于100的整数，一个是6的整数。