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我用比例优势模型做模拟，设置参数Z=rnorm(100)，beta=1的值，假如设设G（t）=log(t).我应用out=prop.odds(Surv(x,a1==0)~z,data=f,profile=1,n.sim=500)拟合，结果显示beta的估计=-0.5（原本设的为0.1），这不科学啊 ...
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out=prop.odds(Surv(x,a1==0)~z,data=f,profile=1,n.sim=500)拟合，结果显示beta的估计=-0.5（原本设的为0.1），这不科学啊！不知道怎么回事，好着急！论文搞不粗来了！
比例优势模型（以下为公式）
library(survival)
data(sTRACE)
# Fits Proportional odds model
out<-prop.odds(Surv(time,status==9)~age+diabetes+chf+vf+sex,
sTRACE,max.time=7,n.sim=100)
summary(out)
运行上面R程序得到的结果是：
红色结果为参数beta的估计，那G(t)的估计呢？在哪里啊？
另外如果我模拟的话，我可以设定Z=rnorm(100)，beta=1的值，假如设设G（t）=log(t).我应用
out=prop.odds(Surv(x,a1==0)~z,data=f,profile=1,n.sim=500)拟合，结果显示beta的估计=-0.5（原本设的为0.1），这不科学啊！
哪位大神能帮我解决一下吗？
x a1 z[1,] 1.81005911.09259603[2,] 2.007997 -10.47955195[3,] 6.00831331.13684571[4,] 1.13611540.93162188[5,] 2.93837550.42419451[6,] 2.1184436 -2.03331829[7,] 5.45873671.40399180[8,] 133.86285700.53042776[9,] 1.20131190.65308888 [10,]57.841493 100.83124419 [11,] 1.412959 110.18500374 [12,]29.159761 -10.26182130 [13,]18.188196 130.11006149 [14,] 1.530348 -12.27764079 [15,] 1.029573 151.71659100 [16,] 4.947406 -1 -0.68200276 [17,] 1.075174 170.27969654 [18,] 1.212033 18 -0.60528955 [19,] 1.138192 -11.79611574 [20,] 3.454956 20 -1.14942796 [21,] 1.776298 211.33147613 [22,] 1.471960 220.65926860 [23,]96.07602200.45825046 [24,] 1.359771 240.62660148 [25,] 1.108051 -1 -2.30447524 [26,] 1.038882 261.80092565 [27,] 1.719297 27 -0.01405962 [28,] 3.696800 -1 -0.33212669 [29,] 6.793580 290.28358103 [30,] 1.140321 30 -0.75380608 [31,]69.411585 31 -0.34210455 [32,]11.681829 321.39400218 [33,] 1.980047 33 -1.15812430 [34,] 6.521382 34 -1.59440032 [35,] 1.589795 35 -1.03585052 [36,]71.6693960 -0.06091484 [37,]15.659469 37 -0.95993413 [38,] 1.928565 380.93385900 [39,] 1.138170 390.77540934 [40,] 1.939080 400.06628879 [41,] 2.092851 411.51795478 [42,]10.322366 420.38394473 [43,]62.0586490 -0.11848924 [44,]55.3268180 -0.50033995 [45,]22.8667120 -1.22973080 [46,] 1.248777 461.50699171 [47,] 1.052387 47 -1.60512119 [48,] 1.304579 48 -0.94515289 [49,] 1.477914 -10.98440888 [50,] 1.364479 50 -1.52837184 [51,] 6.87467500.88366645 [52,] 7.184373 -1 -1.73721796 [53,] 1.372746 531.79450340 [54,]16.134302 -10.88973130 [55,] 2.619847 550.20157060 [56,] 3.079803 56 -0.21817915 [57,]19.1297480 -1.37019460 [58,] 2.364380 580.49073931 [59,] 4.376577 590.13280700 [60,] 1.108263 600.55740695 [61,]99.76727900.57441843 [62,] 1.401043 620.92237409 [63,] 2.638089 630.27917507 [64,] 1.809885 64 -0.83255871 [65,] 1.032053 65 -0.16200804 [66,] 1.124964 -10.57503182 [67,] 121.50965300.87341865 [68,] 1.912180 680.50081941 [69,] 1.123240 691.66325449 [70,]36.987249 -1 -0.24356056 [71,] 2.535763 710.21678123 [72,] 1.387551 721.30123798 [73,] 1.780667 -1 -1.15759830 [74,] 0.0937160 -0.60943168 [75,]45.763182 75 -0.03489918 [76,] 1.102329 76 -0.44264343 [77,] 1.225605 77 -0.02081011 [78,] 1.130118 780.35496530 [79,] 2.278332 79 -2.28353073 [80,] 1.367596 801.12561548 [81,]36.5429210 -0.22277303 [82,] 1.105251 820.38046687 [83,]62.64701700.15329150 [84,] 4.449773 84 -0.57321001 [85,] 1.122518 -10.40204439 [86,] 1.248854 862.35437648 [87,] 3.271822 870.36527550 [88,] 1.583235 88 -0.14255089 [89,]36.259212 891.12899068 [90,]26.25789800.73035636 [91,] 2.465674 -1 -0.49969061 [92,] 2.037142 920.18011695 [93,] 1.076321 93 -2.59721574 [94,]30.425119 941.00766624 [95,] 3.915904 95 -1.19791717 [96,]28.15366801.13879639 [97,] 1.008573 -1 -1.21757952 [98,] 1.976480 98 -0.40530044 [99,] 1.372950 99 -0.29324960[100,]76.7258190 -2.17550157
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