EM算法实现用R中的哪个包？

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在做竞争风险模型时，一个指数分布和威布尔分布的竞争风险模型，最后得出的是一个3参数的极大似然函数，想用EM算法来进行参数估计，不知道R软件中的哪个包适合这种情况？

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关键词：EM算法 算法实现 风险模型 似然函数 指数分布 布尔 模型 软件

bbmle或者maxLik都可以对任意似然方程进行最大化。

soccy 发表于 2011-9-27 08:45
bbmle或者maxLik都可以对任意似然方程进行最大化。

含有缺失数据的貌似不行吧

通常EM会针对某种 model

譬如:

package "EMJumpDiffusion", -->JumpDiffusion process

package "mclust", -->Model-Based Clustering/Normal Mixture Modeling

....

跟你的模型比较贴近的是

package "CompetingRiskFrailty", -->Competing Risk Model with Frailties

                                   for Right Censored Survival Data

如果不能套用,

可能就要自行编程.

epoh 发表于 2011-9-27 09:41
通常EM会针对某种 model譬如:package "EMJumpDiffusion", -->JumpDiffusion processpackage "mclust", -->M ...

谢谢大侠的解答，初接触R，多多指教。如果package中的一部分跟我类似，我也可以用它的一部分，然后不同的部分自己编程吧？

你的一个是指数分布

一个是威布尔分布,

你先看一下CompetingRiskFrailty.pdf

看是不是,适合你的研究模型.

底下这篇文献就是用package “CompetingRiskFrailty＂
  http://www.wiwi.uni-bielefeld.de/fileadmin/stat/Paper/Competing_Risk_Model.pdf

epoh 发表于 2011-9-27 10:10
你的一个是指数分布一个是威布尔分布,你先看一下CompetingRiskFrailty.pdf看是不是,适合你的研究模型.底下这 ...

我看了这篇文章，他用的分布跟我的不同，请问ls也是做相关研究的吗？能够留个QQ交流一下不？

建议你先看一下这本书:

Modeling Survival Data Using Frailty Models

chap 2. Some Parametric Methods
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .     19
2.2 Exponential Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
2.3 Weibull Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .   21
2.4 Extreme Value Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.5 Lognormal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .     25
2.6 Gamma . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .     26
2.7 Loglogistic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .       29
2.8 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . 30
2.9 Parametric Regression Models

chap 6. Estimation Methods for Shared Frailty Models
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .        105
6.2 Inference for the Shared Frailty Model . . . . . . . . . .  106
6.3 The EM Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .    108
6.4 The Gamma Frailty Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  110
6.5 The Positive Stable Frailty Model . . . . . . . . . . . . . .  111
6.6 The Lognormal Frailty Model . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
6.6.1 Application to Seizure Data . . . . . . . . . . . . . . .     113
6.7 Modified EM (MEM) Algorithm for Gamma Frailty Models           114
6.8 Application

然后用最基本的package "survival"

并参考你的模型可能用到的一些functions:

survreg(formula, data, weights, subset,na.action, dist="weibull",....)
  survreg.distributions include "weibull", "exponential", "gaussian",
                                "logistic","lognormal" and "loglogistic"

frailty(x, distribution="gamma", ...)
  distribution: either the gamma, gaussian or t distribution may be specified.
frailty.gamma(x, sparse = (nclass > 5), theta, df, eps = 1e-05,
              method = c("em","aic", "df", "fixed"),...)

epoh 发表于 2011-9-29 10:06
建议你先看一下这本书:Modeling Survival Data Using Frailty Models
chap 2. Some Parametric Methods
...

谢谢啊，谢谢，我先学习学习，有问题再请教

epoh 发表于 2011-9-29 10:06
建议你先看一下这本书:Modeling Survival Data Using Frailty Models
chap 2. Some Parametric Methods
...

Frailty Models 不知道是什么意思？其定义是什么呢？查了一下也没明白