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1900. Re[1899]:多変量セミパラメトリックモデルと　パラメトリックモデルについて 投稿者:杉本典夫 [URL] 投稿日:2022/11/10 (Thu) 08:44:11: ＞生存時間解析の初心者さん
>> 多変量パラメトリックモデルで　生存時間で評価するためのモデルを作成しようと考えていますが, なにか　R,Python で行えるパッケージはありますでしょうか？
RやPythonにはバグがあるので(^^;)、僕はあまり使いません。そのためパラメトリックモデルのパッケージについては、残念ながらわかりかねます。でも以前はパラメトリックモデルが主流だったので、RもPythopnもサポートしているのではないかと思います。

>> 読み進めていると比例ハザードの仮定の検定を行っており,
>> パラメトリック・ハザード比検定ではないのか？？？
>> 実はパラメトリックモデルではない？？と疑問に感じました
比例ハザード性を検討する手法は色々あります。パラメトリックモデルでは群ごとに色々なモデルを当てはめ、群によって最適なモデルが異なっていれば「比例ハザード性が成り立っていない」と判断するのが普通です。しかしこの方法は検定を使わないので、検定偏重＆p値崇拝主義がまかり通っている医学界ではあまり使われません。
医学界では、ノンパラメトリック手法であるCox-Mantel検定の「異質性の検定」等を利用することが多いと思います。この手法をパラメトリックモデルと併用するのは矛盾ですが、検定偏重＆p値崇拝主義がまかり通っている医学界は、そのような矛盾をけっこう平気で行いますね。(^^;)
これについては当館の次のページを参考にしてください。
○玄関＞雑学の部屋＞雑学コーナー＞統計学入門
→11.2 生存率の比較方法
http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat11/stat1102.html

>> 11.6 パラメトリック生命表解析　を読み進めていくと
>> (4) パラメトリック多変量生命表解析の部分で
>> "指数分布モデルの結果と比例ハザードモデルの結果はよく似ていることがわかると思います"
>> とありますが　時間を用いないで　順番の用いているだけの比例ハザードモデルと　似た結果が得られるのかがわからないです
この場合は観測時間が等間隔に近く、実際の時間を使った累積生存率曲線と、時間間隔を「1」にした時の累積生存率曲線が似ています。そのためパラメトリックモデルの結果と比例ハザードモデルの結果が似ているのです。観測時間が等間隔ではない時は、両者の結果は異なります。

>> セミパラメトリックモデルの　"結果がデータに左右されやすくて普遍性がなく、理論的な取り扱いが困難で、実際のデータよりも先を外挿によって予測することはできません。"
>> という記述は　データ量が十分にある場合は　セミパラメトリックでも問題ないのでしょうか？
次の点で大いに問題があります。
1.観測時間が等間隔ではない時はパラメトリックモデルの結果とセミパラメトリックモデルの結果は食い違い、当然、パラメトリックモデルの結果の方が正確である。
2.セミパラメトリックモデルは観測時間を順位データにして分析しているので、生存率の外挿ができないだけでなく、観測期間を指定した時の生存率の内挿もできない。生存率を内挿で求められるのは、観測順序を指定した時の生存率だけである。

前の質問の回答とこの質問の回答は、1895番で紹介した「図11.6.1 指数分布モデルによる理論的生存率関数」と「図11.6.2 時間間隔を1にした時の理論的生存率関数」の説明を読めばわかると思います。再度、このあたりの説明をじっくりと読んでみてください。(^_-)
○玄関＞雑学の部屋＞雑学コーナー＞統計学入門
→11.6 パラメトリック生命表解析
http://www.snap-tck.com/room04/c01/stat/stat11/stat1106.html