Я приспособил различные распределения к моей модели выживания в flexsurvreg
. Распределение Loglogisti c работало хорошо, но логнормальное распределение и семейство гамма-распределений показывали следующее предупреждение:
Оптимизация, вероятно, не достигла максимальной вероятности - Гессиан не является положительно определенным
Я пробовал разные оптимизаторы, чтобы сходить модель:
library(flexsurv)
recsurv<-Surv(data$tree_age,data$dummy)
flexAFT_gengamma=flexsurvreg(recsurv~log(LAR_cm2_g)+log(root_colar_cm),
anc = list(shape = ~ species+health+height_class_cm), method = "L-BFGS-B", lower = -Inf,
upper = Inf, control = list(5), data, dist="gengamma")
или:
flexAFT_genf<-flexsurvreg(recsurv~log(LAR_cm2_g)+log(root_colar_cm),
anc = list(shape = ~ species + height_class_cm+health), method = "Nelder-Mead",
control=list(fnscale = 2500), data, dist="genf")
, но безуспешно. Мои данные в ссылке - ссылка на данные . Буду признателен, если кто-нибудь может дать подсказку. Инструкции для функции flexsurvreg не ясны и примеры не приводятся.