คำถามติดแท็ก recurrent-events

ในกรณีนี้ฉันหมายถึงวันที่ทะเลสาบค้าง วันที่ "ice-on" นี้เกิดขึ้นปีละครั้ง แต่บางครั้งก็ไม่เกิดขึ้นเลย (หากฤดูหนาวอบอุ่น) ดังนั้นในหนึ่งปีทะเลสาบอาจหยุดในวันที่ 20 (มกราคม 20) และอีกปีหนึ่งก็อาจไม่หยุดเลย เป้าหมายคือการหาไดรเวอร์ของวันที่น้ำแข็ง ตัวทำนายจะเป็นสิ่งต่าง ๆ เช่นอุณหภูมิอากาศฤดูใบไม้ร่วง / ฤดูหนาวในแต่ละปี ปีอาจเป็นเครื่องทำนายแนวโน้มเชิงเส้นในระยะยาว 1) จำนวนเต็ม "วันของปี" เป็นตัวแปรตอบกลับที่สมเหตุสมผล (ถ้าไม่ใช่คืออะไร) 2) เราควรจัดการกับปีที่ทะเลสาบไม่เคยแข็งตัวอย่างไร? แก้ไข: ฉันไม่รู้ว่ามารยาทคืออะไรที่นี่ แต่ฉันคิดว่าฉันโพสต์ผลลัพธ์ของคำแนะนำที่ฉันได้รับ นี่คือกระดาษที่เปิดการเข้าถึง ฉันได้รับผลตอบรับที่ดีเกี่ยวกับวิธีการใช้ขอบคุณ @pedrofigueira และ @cboettig แน่นอนข้อผิดพลาดเป็นของฉันเอง

13 regression  time-series  survival  data-transformation  recurrent-events 

ฉันกำลังพยายามจัดการกับการวิเคราะห์แบบเวลาต่อเหตุการณ์โดยใช้ผลลัพธ์ไบนารีซ้ำ ๆ สมมติว่าเวลาต่อเหตุการณ์ถูกวัดเป็นวัน แต่สำหรับช่วงเวลาที่เราแยกเวลาเป็นสัปดาห์ ฉันต้องการประมาณค่าประมาณของ Kaplan-Meier (แต่อนุญาตให้ covariates) โดยใช้ผลลัพธ์ไบนารีซ้ำ นี่จะดูเหมือนเป็นวงเวียนที่จะไป แต่ฉันกำลังสำรวจว่าสิ่งนี้ขยายไปสู่ผลลัพธ์ตามลำดับและเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ หากคุณสร้างลำดับเลขฐานสองที่ดูเหมือนว่า 000 สำหรับคนที่ถูกเซ็นเซอร์ใน 3 สัปดาห์, 0000 สำหรับคนที่ถูกเซ็นเซอร์ที่ 4w และ 0000111111111111 .... สำหรับผู้ที่ล้มเหลวที่ 5w (1s ขยายไปถึงประเด็นที่เรื่องสุดท้ายเป็น ตามมาในการศึกษา) เมื่อคุณคำนวณสัดส่วนเฉพาะสัปดาห์ของ 1s คุณจะได้รับอุบัติการณ์สะสมตามปกติ (จนกว่าคุณจะได้รับเวลาตรวจสอบตัวแปรที่ซึ่งจะประมาณได้เฉพาะ แต่ไม่เท่ากับการประมาณอุบัติการณ์สะสมของ Kaplan-Meier) ฉันสามารถใส่การสังเกตแบบไบนารี่ซ้ำ ๆ กับแบบจำลองโลจิสติกไบนารีโดยใช้ GEE แทนที่จะทำให้เวลาไม่ต่อเนื่องเหมือนด้านบน แต่แทนที่จะใช้ spline ในเวลา ตัวประมาณความแปรปรวนร่วมของคลัสเตอร์แซนด์วิชทำงานได้ดีพอสมควร แต่ฉันต้องการได้ข้อสรุปที่แน่นอนมากขึ้นโดยใช้โมเดลเอฟเฟกต์แบบผสม ปัญหาคือว่า 1 หลังจาก 1 แรกซ้ำซ้อน ไม่มีใครรู้วิธีระบุเอฟเฟกต์แบบสุ่มหรือระบุรุ่นที่คำนึงถึงความซ้ำซ้อนเพื่อให้ข้อผิดพลาดมาตรฐานจะไม่ย่นหรือไม่ …

9 mixed-model  survival  random-effects-model  recurrent-events