Я пытаюсь смоделировать набор данных, связанных с завершением события. Данные правильно цензурированы. Я хочу построить регрессионную модель выживания.
- Первый набор функций не коррелирован, например: тип бренда, регион и т. Д. c.
Второй набор объекты имеют значения запаздывания и имеют автокорреляцию, например: процент_ф_комплемента в лаге1, процент_ф_комплемента в лаге2 Я в основном хочу понять, как я могу моделировать проблему регрессии выживания с использованием лаговых переменных? Я пытался построить регрессию выживания без них, используя пропорциональную опасность Кокса и модели AFT. Но хотите включить эти отстающие переменные, поскольку время до завершения в следующем окне зависит от времени до завершения в предыдущем окне. Любая помощь очень ценится.
Данные выглядят следующим образом.
