Question

我使用library (survival)和survreg()将对数正态分布拟合到R中的某些数据集。以下输出显示了截距和对数（比例）。但是，我需要为此分布计算比例参数（σ）和形状参数（m）。是否有公式使用我得到的截距和对数（刻度）值来计算此值？还是有其他方法可以做到这一点？

>summary(model)

Call:
survreg(formula = Surv(times_start, times_end, type = "interval2") ~ 
    1, dist = "lognormal")
            Value Std. Error     z       p
(Intercept) 3.207      0.191 16.78 < 2e-16
Log(scale)  0.442      0.116  3.81 0.00014

Scale= 1.56 

Log Normal distribution
Loglik(model)= -224.3   Loglik(intercept only)= -224.3
Number of Newton-Raphson Iterations: 7 
n= 102

Answer 1

使用模拟，我会说Intercept是µ的估计，而Scale是σ的估计：

n <- 25000
y <- round(rlnorm(n), 2)
dat <- data.frame(left = y, right =y)
censored <- as.logical(sample.int(2, size=n, replace = TRUE) - 1L)
dat$left[censored] <- NA
dat$right[censored] <- 15

fit <- survreg(Surv(left, right, type = "interval2") ~ 1, data = dat, 
               dist = "lognormal")
summary(fit)
# (Intercept) -0.00712    0.00876 -0.81 0.42
# Log(scale)  -0.00568    0.00599 -0.95 0.34
# 
# Scale= 0.994

另一项测试：

n <- 100000
y <- rlnorm(n, meanlog = 2, sdlog = 0.5)
dat <- data.frame(left = y, right =y)
censored <- as.logical(sample.int(2, size=n, replace = TRUE) - 1L)
dat$left[censored] <- NA
dat$right[censored] <- 50

fit <- survreg(Surv(left, right, type = "interval2") ~ 1, data = dat, 
               dist = "lognormal")
summary(fit)
# (Intercept)  2.00004    0.00223  896 <2e-16
# Log(scale)  -0.69321    0.00314 -220 <2e-16
# 
# Scale= 0.5

Answer 2

谢谢。因此，如果我要计算对数正态的幸存函数，那就是

?（x）= 1−Φ（ln（x）/ ?）

这是否意味着我应该能够通过用Scale（1.56）的值替换σ来做到这一点？

如何计算R中对数正态分布的比例和形状参数？

2 个答案: