使用带有标准错误的survreg / flexsurvreg估计平均故障时间

Question

我正在尝试使用来自flexsurvreg包的flexsurv来计算适合某些生存数据的Weibull分布的平均失败时间。我需要能够估计在模拟模型中使用的标准误差。

以flexsurvreg数据为例，使用lung;

require(flexsurv)
lungS <- Surv(lung$time,lung$status)
lungfit <- flexsurvreg(lungS~1,dist="weibull")
lungfit

Call:
flexsurvreg(formula = lungS ~ 1, dist = "weibull")

Maximum likelihood estimates: 
est   L95%   U95%
shape   1.32   1.14   1.52
scale 418.00 372.00 469.00

N = 228,  Events: 165,  Censored: 63
Total time at risk: 69593
Log-likelihood = -1153.851, df = 2
AIC = 2311.702

现在，计算均值只是将估计参数值插入标准公式的情况，但是有一种简单的方法可以找出这个估计的标准误差吗？ survreg可以这样做吗？

Answer 1

在flexsurv版本0.2中，如果x是拟合模型对象，则x$cov是参数估计的协方差矩阵，在对数刻度上具有正参数。然后，您可以使用最大似然估计的渐近正态属性。模拟大量的多元法向量，其中估计值为均值，并且该协方差矩阵（使用来自rmvnorm包的例如mvtnorm）。这使您可以在抽样不确定性下复制参数估计值。计算每个重复的相应平均存活率，然后取得结果样本的SD或分位数，得到标准误差或置信区间。