我正在估计随时间变化的协变量的加速失效时间生存模型，并希望为我估计的模型计算偏差残差。
对于固定时间协变量，使用survival::survreg和stats::residuals可以轻松实现。这是一个来自this webpage的示例（数据是ovarian包中包含的survival数据集）：
survregLogLogistic <- survreg(Surv(futime, fustat) ~ ecog.ps + rx,
data=ovarian, dist = "loglogistic")
devRes <- residuals(survregLogLogistic, type="deviance")
但是，survival::survreg无法处理时变协变量（有关如何格式化此类数据以进行R中的生存分析的示例，请参见here）。因此，我需要按如下方式使用flexsurv::flexsurvreg或eha::aftreg（没有随时间变化的协变量，但这足以重现问题）：
flexsurvregLogLogistic <- flexsurvreg(Surv(futime, fustat) ~ ecog.ps + rx,
data=ovarian, dist = "llogis")
估算工作正常，但是residuals命令不起作用（使用survival::residuals仔细查看methods(residuals)函数，您会发现{{ 1}}或flexsurv::flexsurvreg函数）。这是残差函数的输出：
>残差（flexsurvregLogLogistic，类型=“ deviance”）
NULL
现在为eha::aftreg：
eha::aftreg
>残差（aftregLogLogistic，类型=“ deviance”）
NULL
如何计算来自aftregLogLogistic <- aftreg(Surv(futime, fustat) ~ ecog.ps + rx,
data=ovarian, dist = "loglogistic")或flexsurv::flexsurvreg对象的偏差（或潜在的mar）残差？