我正在尝试使用 Weibull 方法运行生存模型，但问题是我有随时间变化的协变量。我正在使用 R 中的生存包。我的电话是：
output <- survreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppc + [...] + cluster(name), data = mydata, dist="weibull")
这会产生以下错误：
Error in survreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppclag + :
Invalid survival type
该coxph程序运行良好，但我想使用weibull。
我的第一个问题是：威布尔方法可以解释时变协变量吗？我查看了一些文本，发现 Cox PH 方法可以扩展到时变协变量。Weibull 方法是否可以做到这一点尚不清楚。
其次，如果 Weibull 确实可以工作，那么 R 中可以处理它的包是什么？
该flexurv包可以这样做：https ://cran.r-project.org/web/packages/flexsurv/index.html
只需调用flexsurvreg函数而不是survreg.
您可以Survival通过以下方式使用 package 进行操作：
Srv <- Surv(start, stop, fail, type="interval" )
然后你可以Srv在你的模型中使用：
output <- survreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppc + [...] + cluster(name), data = mydata, dist="weibull")
希望这可以帮助:)
这也可以通过eha包中的aftreg命令来实现。要获得来自survival包的命令以及来自flexsurv包的命令通常使用的相同参数化，该选项必须设置为，如包的文档中所述。因此，您的代码的改编如下：survregflexsurvregparam"LifeExp"
output <- aftreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppc + [...] + cluster(name),
data = mydata, dist="weibull", param="lifeExp")
该命令的一个优点eha::aftreg是它与stargazer兼容，因此可以轻松地将其输出导出为 LaTeX 格式。