Я использую оценки дисперсии, полученные в выводе coxme, для дальнейшей процедуры:
model = coxme(Surv(time, status) ~ (0 + A | B ) + (1| B ) + strata(A) , data)
NUM = sum(unlist(model$vcoef))
Однако мне нужна сумма двух оценок дисперсии (NUM в примере выше) для быть выше 0,01.
Есть ли способ добавить оценки / условия для оценок дисперсии в функции coxme?
Я думал, что мог бы что-то сделать в control аргумент, установив optpar = list(method = "L-BFGS-B", lower=0.005), но я только что получил ошибки или странные результаты.
Заранее спасибо за вашу помощь!