我正在尝试通过flexsurv软件包将通用伽玛参数函数拟合到生存曲线上（限制均值t = 365）：
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(survival)
library(survminer)
library(survRM2)
library(flexsurv)
DD = c(1:365)
CNSR = rbinom(365, 1, 0.5)
data = as.data.frame(cbind(DD,CNSR))
data$SurvObj <- with(data, Surv(DD, CNSR == 0))
res.ggamma <- tryCatch(flexsurvreg(SurvObj ~ 1, data=data, dist="gengamma"), error = function(e) NA)
然后我尝试找到限制均值以及上下置信区间：
mean.predicted <- round(rmst_gengamma(365, mu = res.ggamma$res[1, 1], sigma = res.ggamma$res[2, 1], Q = res.ggamma$res[3, 1], start = 0)*12/365, 1)
mean.l95 <- round(rmst_gengamma(365, mu = res.ggamma$res[1, 2], sigma = res.ggamma$res[2, 2], Q = res.ggamma$res[3, 1], start = 0)*12/365, 1)
mean.u95 <- round(rmst_gengamma(365, mu = res.ggamma$res[1, 3], sigma = res.ggamma$res[2, 3], Q = res.ggamma$res[3, 1], start = 0)*12/365, 1)
summary <- paste(mean.predicted, " (", mean.l95, " - ", mean.u95, ")", sep = "")
对于具有某些数据集的某些摘要输出，我得到一些正常的外观，如下所示：
7.5 (6.3 - 8.2)
但是一些关于置信区间的输出看起来确实很古怪：
7.7 (9.9 - 2.8) [this one I get from the randomly generated dataset in the code above]
我想知道这是怎么回事？它与shape参数有关吗？其他任何参数拟合函数（exp，gompertz等）都不会发生这种情况。当我查看生存曲线原始数据时，它看起来不错（所有下限和上限点均包含平均值）。