作为生存分析和/或多州（马尔可夫）模型的非专家，我正在寻求关于将两者结合使用的方法的建议。
我对多阶段培训流程感兴趣。成功的学生需要通过一系列严格顺序的培训单位，比如A，B和C州。如果他们成功完成A州，他们会立即转到B州等。学生可能会失败并退出任何一个状态直到成功完成C.关于各州之间的过渡时间的实质性历史数据：开始A到过渡A / B;过渡A / B转换为B / C;开始A失败A;在任何一天，每个活跃的州都会有学生。对于所有这些学生，我的问题是如何估计他们在指定的未来时间窗口内完成状态C的概率。我满足于考虑所有学生现在都是相同的，其特点仅在于他们在之前的每个州的持续时间以及他们在预测时的当前状态下的审查时间。
我目前的想法是在R中使用mstate包，具有竞争风险和时钟前进方法。对于预测，我会在随后的probtrans调用中将“predt”设置为（预测的时间 - 状态A的开始时间），然后访问probtrans输出中的列表项，以获取学生当前状态的概率可以阅读以后完成状态C的信息。
这看起来是一种明智的方法，如果是这样，我是否正确地解释了输出。或者，我是否应该注意其他一些优越的方法。
感谢您的期待。