R中的双面删失模型（类似于Zeligs Tobit）？

Question

是否存在双方都受到审查的因变量模型？如果是这样，R中有一个实现？我只知道tobit模型（例如在Zelig包中），但它们显然只在左侧进行审查......我想知道在双方都截断它是否有意义......

Answer 1

1. 截断和审查之间存在差异。在开始建模之前，您需要了解情况。 （简而言之：截尾意味着可以检测到事件，但测量结果并不完全已知（例如，在您的情况下，您既不知道确切的开始也不知道时间间隔的确切结束，主体对您正在考虑的事件存在风险）截断意味着只有在另一个条件满满的情况下才能观察事件：一个流行的例子是退休之家的生存，只接受65岁以上的人入住 - 进入研究人群然后在65岁时被截断。）

2. 如果您同时拥有左右删失数据或同时进行右侧和左侧审查的数据，那么您要查找的技术术语是间隔删失。包?Surv中的survival将向您展示如何定义区间删失观察，以便在这种情况下对事件进行建模。

Answer 2

在一个非常真实的意义上，大多数关于“自由放养人类”人口的观察性研究都受到了双重审查......即我们没有观察到所有人的寿命。这是citation to a PhD thesis，似乎很好地列出了统计术语。此外，R中的一些软件包在设置间隔审查或左侧审查时将正常运行，包括包裹生存，NADA，沙子（来自their DOE website）以及其他几个可以在{{3}进行搜索的软件包在此链接中使用适当的搜索策略设置该页面以获取函数和r-help条目。

编辑：添加注释以解释这是关于截断而不是审查的说明。

如果有人希望适合截断的分布，那么请查看Baron's website，或者为双截断分布创建合适的密度，并在MASS包中使用fitdistr。