我已经在R包“mstate”中拟合了一个多态模型，并希望预测患者队列的转移概率（和标准误差），其中某些协变量值取自数据，其他值设置为某些值？
假设我的模型具有协变量性别，设施和治疗，我有10名患者的数据集（见下文）。我怎样才能预测我的队列患者的转换概率（性别和fac的值应该从数据中获取）并且只改变治疗值（即比较我们将看到的每个人都将被治疗的转换概率（治疗）对于所有患者= = 1对于没有人会被治疗（治疗= = 0对于所有患者）？结果标题的标题是：比较我参加研究的所有患者的预测转换概率假设A）每个人会得到治疗，B）没有人会得到治疗。我不想如Wreede等人所述，预测例如患者的转变概率（即所有协变量设定为特定值）。 2011年，图5，第20页）但是对整个队列进行了预测，从性别和性别水平开始，仅改变治疗水平。
ID sex fac treatment
1 f HC 0
2 f DC 1
3 m HC 1
4 m HC 0
5 f HC 1
6 f DC 0
7 f HC 0
8 m DC 1
9 f HC 0
10 m DC 0
我已经阅读了该软件包的作者编写的教程（Wreede等人2011; Putter等人，2007年），并广泛搜索，但无法找到解决此问题的方法。 任何帮助是极大的赞赏。
非常感谢提前，
安德烈亚斯
参考文献：