R言語 CRAN Task View：生存時間解析

CRAN Task View: Survival Analysisについて、機械翻訳を交えて日本語化し掲載しております。

1 概要
2 標準生存分析
3 多状態モデル
4 相対生存
5 変量効果モデル
6 多変量生存
7 ベイズモデル
8 機械学習
9 予測と予測性能
10 検定力分析
11 シミュレーション
12 グラフィック
13 その他

概要

Maintainer:	Arthur Allignol, Aurelien Latouche
Contact:	arthur.allignol at gmail.com
Version:	2023-09-10
URL:	https://CRAN.R-project.org/view=Survival
Source:	https://github.com/cran-task-views/Survival/
Contributions:	このタスクビューに対する提案や改良は、GitHubのissueやpull request、またはメンテナのアドレスに電子メールで送ってください。詳しくはContributing guideをご覧ください。
Installation:	このタスクビューのパッケージは、ctvパッケージを使用して自動的にインストールすることができます。例えば、ctv::install.views(“Survival”, coreOnly = TRUE)は全てのコアパッケージをインストールし、ctv::update.views(“Survival”)はまだインストールしていない全てのパッケージと最新のものをインストールすることが可能です。詳しくはCRAN Task View Initiativeをご覧ください。

生存時間分析は、社会科学では事象履歴分析、工学では信頼性分析とも呼ばれ、対象となる事象が発生するまでの時間を扱います。しかし、この故障時間は、関連する期間内に観察されないことがあり、いわゆる打ち切りオブザベーションを生じます。

このタスクビューの目的は、イベント発生までの時間データの分析に便利なRパッケージを紹介することです。

何か不正確な点や不足している点がありましたら、メールか、上記リンク先のGitHubリポジトリに課題またはプルリクエストを提出して、メンテナにお知らせください。

標準生存分析

生存分布の推定

カプラン・マイヤー：
- survivalのsurvfit関数は、切り捨てられたデータおよび/または打ち切られたデータに対するカプラン・マイヤー推定量を計算します。
- rms（デザインパッケージの交換）は、survfit関数の修正バージョンを提案しています。
- prodlimは、高速アルゴリズムとsurvivalには含まれていないいくつかの機能を実装しています。
- ciは、カプラン・マイヤー推定量のための様々な信頼区間と信頼帯を実装しています。
- ehaのSurvは、カプラン・マイヤー推定量をプロットします。
- NADAは、左側打ち切りデータについてのカプラン – マイヤー推定量を計算する機能を有します。
- surveyのvykmは、加重カプラン・マイヤー推定量を提供しています。
- spatstatのカプラン・マイヤー関数は、ヒストグラムデータからカプラン・マイヤー推定量を計算します。
- rhospにおけるKM関数は、入院リスクコンテキストでカプラン・マイヤー推定量の変異体を用いて、生存関数をプロットします。
- survPresmoothは、右打ち切りデータ、すなわち、生存、有害性と密度の機能のために使用される主な量のpresmoothed推定値を計算します。
- asbioは、Pollockら(1998)の方法でKaplan-Meier推定量を計算することができます。
- bpcpは、生存分布（例えば、ベータ製品の信頼手順）の信頼区間を計算するためのいくつかの機能が用意されています。
- kmcは、制約条件付きのKaplan-Meier推定量を実装しています。
- landestは、生存確率のランドマーク推定および試験を可能にします。
- jackknifeKMEは、Kaplan-Meier推定値の元と修正されたジャックナイフ推定値を計算します。
- tranSurvは、依存性のある左打ち切りと右打ち切りがある場合の生存分布を推定することができます。
- condSURVは、順序付き多変量故障時間データの条件付き生存関数を推定する方法を提供します。
- gteは、DehghanとDuchesneによって提案された一般化されたTurnbull推定量を実装し、区間打ち切りデータで条件付き生存関数を推定します。
ノンパラメトリック最尤推定（NPMLE）：
- Icensは、様々な打ち切り及び切り捨てスキームの生存分布のNPMLEを計算する方法がいくつかあります。
- MLEcensは、また、区間調査のためのMLEを計算するために使用することができます。
- dblcensは、左右の打ち切りデータに対する累積分布関数のNPMLEを計算するために許可します。
- intervalのicfit関数は、区間調査のためNPMLEを計算します。
- DTDAは、おそらく二重に切り捨て生存データを分析することを可能にするいくつかのアルゴリズムを実装しています。
- npsurv は，一般的な区間打ち切りデータに対する生存関数のNPMLEを計算します。
- csciは、有効な（つまり正確な）新しい方法を含む、現在のステータスデータのイベント時間の累積分布関数の信頼区間を提供します。
パラメトリック：
- fitdistrplusは、最尤による単変量分布に合うように可能にします。データは、インターバル検閲することができます。
- vitalityは、死亡率モデルのvitalityファミリーのフィッティングモデルのためのルーチンを提供します。

ハザード評価

muhazは、許可、右打ち切りデータのためのカーネル法を通じてハザード関数を推定します。
epiRのinsthaz関数は、カプラン・マイヤー推定量からの瞬間的な危険を計算します。
polsplineおよびgss、logsplineは、スプラインを使ってハザード関数を推定することができます。
bshazardは、Bスプラインを通じてハザードのノンパラメトリック平滑化を提供します。

検査

survivalのsurvdiff関数は、テストのフレミング・ハリントンG-Rhoファミリーを使用して生存曲線を比較します。
- NADAは、左打ち切りデータのためのテストは、このクラスを実装しています。
maxcomboは、max-combo検定を用いて生存曲線を比較するが、これは多くの場合、Fleming-Harrington G-rho検定ファミリーに基づくもので、治療効果の遅延から生じるような非比例ハザードのシナリオでは、logrank検定よりも検出力が高くなるように設計されています。
clinfunは、ログランク検定および共変量のために調整してログランクのバージョンの順列のバージョンを実装しています。
exactRankTestsは、厳密に条件付きのp値と分位点を計算するために、おそらく打ち切りのあるデータに対して、StreitbergとRoehmelによるshift-algorithmを実装します。
coinのSurvTestは、リニアランク検定として再定式化ログランク検定を実装しています。
maxstatは、最大限選択されたランク統計を使用してテストを実行します。
intervalは、ログランクと区間調査のためのウィルコクソン型テストを実装しています。
survcompは、2ハザード比を比較します。
TSHRCは、ハザード機能を比較するための2段階の手順を実装しています。
FHtestは、右と区間調査でsurival曲線を比較するためのフレミング・ハリントンクラスに基づいていくつかのテストを提供しています。
YPmodelは、2サンプルの生存データに対する短期および長期のハザード比モデルを提供しています。
controlTestは、生存期間の中央値を比較するためのノンパラメトリック2サンプル手順を実装します。
survRM2は、制限された平均生存期間の2つのサンプルの比較を実行します。
emplik2は、経験的尤度比テストを使用して、2つのサンプルを打ち切りデータと比較することができます。
KONPsurvは、右打ちデータに対する強力なノンパラメトリックK標本検定を提供します。検定は、グループのハザード関数の違いに対して一貫しています。

回帰モデリング

Coxモデル：
- survivalのcoxph関数は、Coxモデルに適合します。
- rmsのcphとehaは、coxph関数にいくつかの拡張を提案しています。
- coxphfは、Coxモデルのためのファースのペナルティ最尤バイアス削減方法を実装しています。
- coxphwは、Cox回帰における重み付き推定を実装しています。
- coxrobustは、Coxモデルの堅牢な実装を提案しています。
- timeregのtimecoxは、おそらく時間的に変化する効果をコックスモデルに適合します。
- Coxモデルモデルは、surveyでsvycoxph関数を使用して複雑な調査設計からのデータに適合させることができます。
- multipleNCCは、ネストされた症例対照研究の加重部分尤度を用いて、コックスモデルに適合します。
- ICsurvは、EMアルゴリズムを通じて区間調査のためのコックスモデルに適合します。
- dynsurvは、ベイズCoxモデル、スプラインベースのCoxモデルまたは変換モデルを使用して検閲間隔の時変係数モデルと右側打ち切り生存データに適合します。
- OrdFacRegは、順序付けられた要因のダミー変数のためのアクティブセットアルゴリズムを使用して、Coxモデルを実装しています。
- survivalMPLは、最大ペナルティ尤度を用いて、コックスモデルをフィットし、ベースラインハザード関数のノンパラメトリック円滑な推定値を提供します。
- pchは、区分的に一定の危険を伴うCoxモデルを適合させることができます。
- icenRegは、間欠中断データ（例えば、Cox、比例オッズ、および加速故障時間モデル）のためのいくつかのモデルを実装します。
- coxseiは、Coxタイプの自励性強度モデルを右打ち切りデータに適合させることができます。
- SurvLongは、断続的に観察される縦方向共変量を持つ比例ハザードモデルの推定方法が含まれています。
- placは、切り捨て時間の限界からの拡張情報を使用して、左切り捨てデータを持つCoxモデルに適合するルーチンを提供します。
- 比例仮定は、survivalでzph関数を使って確認することができます。
- clinfunのcoxphCPE関数は、Coxモデルの一致確率推定値を計算します。後者のパッケージのcoxphQuantileは、生存分布の分位曲線を共変量の関数として描画します。
- multcompは、Coxモデルや他のパラメトリック生存モデルの同時テストと信頼区間を計算します。
- lsmeansは、線形モデルから最小二乗平均（およびその対比）を得ることを可能にします。特に、それはcoxph、survregとcoxme関数のためのサポートを提供します。
- バイオコンダクターのmulttestは、Coxモデルに適用することができるリサンプリング基づいて複数の仮説検定を提案します。
- sawsは、分散のサンドイッチ推定量とWald検定を用いたCox回帰モデルの係数の検定を実行できます。
- rankhazardは、比例ハザードモデルにおける共変量の相対的重要性の視覚化をプロットすることを可能にします。
- smoothHRは、予測と生存間の非線形な関係を可能にし、ハザード比曲線が用意されています。
- PHevalは、標準化されたスコア法を用いて、比例ハザード仮定を確認するためのツールを提案します。
- ELYPは、Cox ModelとYang-Prentice（2005）モデルの経験的尤度分析を実装しています。
パラメトリック比例ハザードモデル：
- survreg（survivalから）は、パラメトリック比例ハザードモデルに適合します。
- ehaとmixPHMは、パラメトリックベースラインハザードと比例ハザードモデルを実装しています。
- rmsのpphsmは、比例ハザードフォームにAFTモデルを変換します。
- polsplineは、ベースラインハザードをモデル化するためにスプラインを使用して、ハザード回帰モデルをフィットするhare機能を含む。ハザードは、必ずしも比例するものではなく、することができます。
- flexsurvは、ロイストンとパーマー（2002）のモデルを実装しています。モデルは、回帰のベースライン生存関数のための自然な次スプライン、および比例ハザード、比例オッズやプロビット関数を使用しています。
- SurvRegCensCovは、右打ち切り終点、1つの区間 – 検閲された共変量、および任意の数の非検閲された共変量に関するワイブル回帰の推定を可能にします。
加速障害時間（AFT）モデル：
- survivalのsurvreg関数は、加速故障時間モデルに適合することができます。
- survregの修正版は、rms（pam機能）に実装されています。これは、rms関数の一部を使用することを可能にします。
- ehaは、AFTモデル（関数aftreg）の実装を提案しています。
- NADAは、左側打ち切りデータ用survreg関数の前端が提案されています。
- simexaftは、共変量が測定誤差の対象となる場合に使用できるAFTモデルのシミュレーション – 外挿アルゴリズムを実装します。
- RobustAFTは、加速故障時間モデルの堅牢なバージョンを記載しています。
- coarseDataToolsは、区間打ち切りデータのためのAFT機種に適合します。
- imputeYnは、AFTモデルにおけるパラメータ推定のための代替重み付け方式が提案されています。
- aftgeeは、最近開発されたAFTモデルの推論手順を、順位ベースアプローチと最小二乗アプローチの両方で実装しています。
加法モデル：
- survivalとtimeregは、それぞれ、aaregとaalen関数のAalenの加法ハザードモデルに適合します。
- timeregは、コックス・アーレンモデル（それはまた、Cox回帰モデルのためにLin、Wei、Yingの良い適合度を実行するために使用することができます。）とMcKeagueとSasieniの一部はパラメトリック加法リスクモデルの実施を提案しています。
- uniahは、形状が制限された付加的ハザードモデルに適合します。
- addhazardは、無作為サンプリング、2相サンプリング、補助情報付き2相サンプリングにアディティブハザードモデルを適合させるツールが含まれています。
バックリー・ジェームズ・モデル：
- rmsのbj関数とemplikのBJnointは、Buckley-Jamesモデルを計算しますが、後者は切片項なしでそれを行います。
- bujarは、Buckley-Jamesモデルを高次元共変量でフィットさせます（L2ブースティング、回帰木とブースティングされたMARS、エラスティックネット）。
他のモデル：
- survregのような関数は、例えばトービットモデルのような選択したディストリビューションによっては他のタイプのモデルに適合することができます。
- AERは、トービットモデルに合うようにsurvregのラッパーであるトービット機能を提供します。
- censRegは、断面データとパネルデータのためのトービットモデルを実装しています。
- timeregは、比例オッズモデルの比例過剰ハザードモデルを実装しています。
- invGaussは、生存データへの逆ガウス分布に適合します。モデルは、バリアに向かってドリフトがガウス分布で無作為化されたウィーナー過程、バリア打つ時などのイベントまでの時間を記述するに基づいています。
- pseudoは、カプラン・マイヤー推定量と制限された平均値に基づいて、生存関数をモデル化するための擬似観測を計算します。
- fastpseudo (archived)は、制限された平均生存時間に対して同じ量を投与します。
- flexsurvは、任意のパラメトリック分布を使用して生存確率をモデル化することができ、パラメータの1つが共変量の線形関数である、パラメトリックTime-to-Eventモデルに適合します。
- EpiにおけるIcens関数は、乗法の相対リスクと区間調査のための加法過剰リスクモデルを提供します。
- VGAMは、打ち切りデータのためのベクトル一般化線形および加法のモデルに適合することができます。
- censは、場所、規模、打ち切りデータに合わせることができる形状のため、一般化加法モデルを実装しています。
- locfitのcensor関数は、ローカルの回帰推定値を生成します。
- quantregに含まれるcrq関数は、打ち切りデータの条件付き分位回帰モデルを実装しています。
- JMは、縦方向の応答とイベント時間の共同モデリングのための共有パラメータ・モデルに適合します。
- tprは、時間的なプロセスの回帰モデルを実装しています。
- asterおよびaster2は、一般化線形モデルおよびCoxモデルの側面を組み合わせたASTERモデルを実装しています。
- concregは、ハザードが非比例の場合のCoxモデルの代替として、生存データに対する条件付きロジスティック回帰を実装しています。
- surv2sampleCompは、このような差異/累積ハザードの比、位数や制限された平均値のようないくつかのモデルフリーコントラスト比較策を提案しています。
- rstpm2は、柔軟なパラメトリックモデルのファミリーであるRoyston-Parmarモデルを拡張するリンクベースの生存モデルを提供します。
- TransModelは、線形変換モデルを使用して検閲済みデータを分析するための統合推定手順を実装しています。
- ICGORは、一般化オッズレートハザードモデルを区間打ち切りデータに適合させます。
  - GORCureは、一般化オッズレート混合物硬化モデルを区間打ち切りデータに適合させます。
- thregIは、ウィーナー拡散プロセスのサンプルパスによる境界の最初の打撃時間に基づいて、区間打ち切りデータの閾値回帰モデルを適合させます。
- miCoPTCMは、おそらく誤って測定された共変量を伴う半パラメトリックプロモーション時間治療モデルに適合します。
- smcureは、半パラメータ比例ハザードと加速故障時間混合硬化モデルに適合することを可能にします。
- ロジスティックおよび多項式回帰を使用して、単一のイベントタイプまたは複数の競合する原因による生存データにフレキシブルハザード回帰モデルを適合させるためのケースベースサンプリング手法は、casebaseで見つけることができます。
- intsurvは、EMアルゴリズムによる通常のCox治癒率モデル、エラスティック・ネット・ペナルティによる正則化Cox治癒率モデル、および治癒モデルの重み付き一致指数を適合させます。

多状態モデル

一般的なマルチステートモデル：
- survivalのcoxph関数は多重状態モデルの任意の遷移のために取り付けることができます。また、多状態モデルおよび時間依存共変量との対応関係を用いて、2つの遷移の危険を比較するために使用することができます。また、上記提示されたすべての回帰法は、それらが左切り捨てを可能にするように、多状態のモデルに使用することができます。
- mvnaは、右打ち切り及び左切り捨て可能性の対象いかなる多状態モデル、累積移行の危険性を推定し、プロットするための便利な機能を提供します。
- etmは、あらゆるマルチステートモデルの遷移確率を推定し、プロットします。また、Aalen-Johansen推定量の分散を推定することができ、左遷されたデータを扱うこともできます。
- mstateは、危険や確率を推定する可能性が共変量に応じて、競合するリスクや多状態モデルの文脈において予測確率を取得することを可能にします。
- msmは、フィッティングの一般連続時間マルコフ、縦データに隠れマルコフ多状態モデルの関数が含まれています。遷移率と出力のプロセスは、共変量の観点からモデル化することができます。
- msmtoolsは、msmを使用したマルチステートフレームワークでの縦方向データのモデリングを容易にするユーティリティを提供します。
- flexmsmは、遷移強度を柔軟に指定できる多状態マルコフ過程の一般的な推定フレームワークを提供します。あらゆるタイプのプロセス構造（前方遷移と後方遷移、任意の状態数）をサポートし、RのGAMに似た構文で一般化加法モデルを使って遷移強度を指定することができます。
- SemiMarkovは、連続時間半マルコフ多状態モデルを適合させるために使用することができる。待機時間の分布は、指数、ワイブルの間で選択し、ワイブル分布を累乗することができます。
- TPmsmは、病気、死モデルまたは3ステートプログレッシブモデルの遷移確率を推定することを可能にします。
- penMSMは、L1ペナルティ推定を提案します。
  - gamboostMSMは、mulstistateモデルの枠組みで推定するmboostを拡張します。
- SmoothHazard (archived)は、過渡的な状態への遷移時間のための可能性の区間調査と病気死モデルに適合します。ワイブルベースライン強度またはベースライン強度のM-スプライン近似したセミパラメトリックアプローチが使用されます。
- idmは、非マルコフ疾病死モデルのためのUna-AlvarezとMeira-Machado（2015）の推定を実装しています。
- Epiは、多状態モデルからのデータを表す操作し、まとめるための方法としてレクシスオブジェクトを実装しています。
- LexisPlotRは、ggplot2に基づいて、Lexis図を描くことができます。
- TraMineRは、ライフコースを記述する状態やイベントのシーケンスを分析対象としています。
- asbioは、遷移行列から生存確率を与えて、指定された年齢クラスまたはライフステージにおける個体数の期待値を計算します。
競合リスク：
- cmprskは、累積発生率関数を推定し、それらは二つ以上のサンプルにおいて比較することができます。パッケージは、競合するリスクのsubdistributionの危険性を回帰するためのファインとグレーモデルを実装しています。
- crrSCは、成層とクラスタ化されたデータにcmprskを拡張します。
- kmiは，Kaplan-Meier多重インプテーションを実行して、競合するリスクイベントから欠落した潜在的な打ち切り情報を回復し、累積罹患率関数を分析するための標準的な右打ち切り手法の使用を可能にします。
- pseudoは、累積発生率関数に基づく競合するリスクをモデル化するための擬似的な観測を計算します。
- timeregは、逆確率打ち切り重みと直接二項回帰アプローチに基づいたリスクデータを競合するための柔軟な回帰モデリングを行います。
- riskRegressionは、生存分析と競合するリスクデータのための有用な既存のパッケージの他の拡張に伴って、リスクデータの競合のリスク回帰を実装しています。
- （survfitを介して）survivalおよびprodlimも累積発生率関数を推定するために使用することができます。
- NPMLEcmprskは、リスクデータを競合するためセミパラメトリック混合モデルを実装しています。
- CFCは、パラメトリックおよびノンパラメトリックサバイバル関数のために、ベイジアンおよびベイジアン以外の、特定の競合リスク分析を実行することを許可します。
- gceriskは、競合するリスクデータのいくつかの方法を提供します。
- cmprskQRは、分位回帰を用いた競合するリスク設定におけるサブ分布関数の推定および検定、回帰モデリングを行うことができます。
- intccrは、セミパラメトリック一般化オッズレート変換モデルのクラスに属する他のモデルを、間隙検閲された競合リスクデータに適合させることを可能にします。
- mmcifは、混合累積罹患率関数モデルを当てはめ、リスクとタイミングの両方のクラスタ内依存性をモデル化します。
再発イベントデータ：
- survivalのcoxphは、再発イベントデータを分析するために使用することができます。
- rmsのcph関数は、再帰事象に対するAnderson-Gillモデルをフィットさせますが、このモデルはfrailtypack (archived)でもフィットさせることができます。後者では、再発イベントと終息イベントの共同モデリングのための共同フレイルティ・モデルをフィットさせることもできます。
- condGEEは、再発性イベントギャップタイムは条件付きGEEを実装しています。
- redaは、反復イベントデータのベースラインレート関数としての区分的定数またはスプラインのいずれかと、反復イベントデータのためのいくつかの雑多な関数とを組み合わせて、ガンマ劣化モデルを適合させる機能を提供します。
- reRegは、再発イベントデータに対するいくつかの回帰モデルが実装されています。
- spefは、パネルカウント生存データのセミパラメトリック回帰モデルをフィッティングする関数が含まれています。

相対生存

relsurvは、相対的な生存データを扱うためにいくつかの機能を提案しています。例えば、survは相対生存曲線を計算します。rs.addは加法モデルに適合し、rstransが変換時にCoxモデルに適合しながら、rsmulは、相対的な生存のためのアンデルセンらのCoxモデルに適合します。
timeregは、加法超過モデルと比例過剰のような相対生存モデルにフィットすることができます。
mexhazは、ベースラインハザードのために異なる形状を使ってハザード回帰モデルを適合させます。このモデルは、相対的な生存の設定（過剰死亡の危険性）ならびに全体の生存の設定（全体的な死亡の危険）において使用することができます。
flexrsurvは、Remontetなど（2007）とMahboubiなど（2011）のモデルを実装しています。
frは、フランスの死亡率に基づいて相対生存、絶対過剰リスクと標準化死亡比を計算します。
GJRMは、薄板、三次スプライン、テンソル積、マルコフ・ランダム・フィールドなどのあらゆる種類のスムーザーを用いて、空間的効果や時間依存効果を含む多くの種類の共変量効果を含めることができる過剰ハザードに対するリンクベースの加法モデルを適合させることができます。

変量効果モデル

弱さ：
- survival のcoxph関数とsurvive関数は、虚弱項を追加することができます。
- coxmeは、混合効果Coxモデルを実装しています。
- timeregのstage関数は、クレイトン・オークス・デンモデルに適合します。
- frailtypack (archived)は、ハザード関数に対する罰則付き尤度を用いて、右打ち切りや左打ち切りのデータに対して、共有ガンマフレイルティを持つ比例ハザードモデルをフィットします。また、このパッケージは、メタ解析や階層的クラスタリングデータ（2レベルのクラスタリング）などに使用できる加法的フラiltyモデルや入れ子フラiltyモデルもそれぞれフィットします。
- frailtyHLは、frailty項のh-likelihood推定を用いたCoxモデルをフィッティングすることができます。
- frailtySurvは、幅広い虚弱分布の下でセミパラメトリックな共有虚弱モデルのシミュレーションとフィットを行います。
- PenCoxFrailは、ペナルティ処理を通じてCoxの虚弱モデルの正規化アプローチを提供します。
- mexhazは、時間依存性および/または非線形効果とクラスターレベルで定義されたランダム効果とを伴う超危険性回帰モデルのモデル化を可能にします。
- frailtyEMは、Expectation-Maximizationアルゴリズムを使用して、準パラメトリックなベースラインハザードを持つ共有の脆弱モデルを適合させる関数が含まれています。サポートされているデータ形式には、ギャップ・タイムまたはアンダーセン・ギル（Andersen-Gill）形式の左端切り捨ておよび繰り返しイベントによるクラスタ化障害が含まれます。
タイム・トゥ・イベントと縦データの共同モデリング：
- joineRは、共同のランダム効果モデルを経由して繰り返し測定し、タイム・ツー・イベントデータの分析を可能にします。
- Coxは、メタ解析のための腫瘍進行と死との間の共同虚弱 – コピュラモデルの下でCox回帰および動的予測を実行します。
- JointModel (archived)は、縦断的な応答のための準パラメトリック回帰モデルと、イベント間のデータのための半パラメータ変換モデルに適しています。
- joineRMLは、Henderson and colleagues (2000) doi:10.1093/biostatistics/1.4.465によって提案されたジョイントモデルにフィットしますが、複数の連続した縦断的な測定の場合に拡張されています。
- rstanarmは、1つ以上の縦断的なアウトカム（連続、バイナリ、カウントデータ）とイベントまでの時間のジョイントモデルを、ベイズの枠組みで推定します。

多変量生存

多変量生存は、ユニットの解析、例えば、双子の生存またはファミリーを指す。そのようなデータを分析するために、我々は、生存時間の同時分布を推定することができる。

共同モデリング：IcensとMLEcensは、区間打ち切りに二変量生存データの件名を推定することができます。
metsは、多変量イベント履歴データに対する様々な統計モデルを実装しています。例えば、多変量累積罹患率モデル、二変量ランダム効果プロビットモデル、Clayton-Oakesモデルなどです。
MSTは、限界や虚弱モデルを用いた多変量生存データのための木を構築します。
SurvCorrは、二変量、部分的に検閲された生存時間に関する相関係数を推定することを可能にします。

ベイズモデル

BMAは、Cox比例ハザードモデルのベイズモデル平均を計算します。
mixAKのNMixMCMCは、打ち切りデータのために、通常の混合MCMC推定を行う。
左、右、または区間調査のガウス線形回帰のためのMCMCは、MCMCpackのMCMCtobitを使用して取り付けることができます。
LearnBayesのweibullregpost関数は、ワイブル、比例オッズ回帰モデルの対数事後密度を計算します。
MCMCglmmは、右、左と区間打ち切りデータにMCMCを使って一般化線形混合モデルに適合します。
JMbayesは、ベイズアプローチの下で縦とタイム・ツー・イベントデータの共同モデリングを行います。
SemiCompRisksは、半競合リスクデータのベイズパラメトリックおよびセミパラメトリック推定を提供しています。
psbcGroupは、lasso融合した伸縮性のネットでペナルティセミパラメトリックベイズコックスモデル、およびグループlasso事前確率を実装しています。
PReMiuMは、検閲応答にディリクレ過程混合モデルを用いてベイジアンクラスタリングを実装しています。
spBayesSurvは、空間的なコピュラ、線形依存ディリクレ過程混合モデル、ANOVAディリクレ過程混合モデル、比例ハザードモデルと限界空間比例ハザードモデルを含む、いくつかの生存モデルのフィッティングベイズモデルを提供します。
IDPSurvivalは、従来の近無知ディリクレプロセスを使用してノンパラメトリック生存分析技法を実装します。
BayesPiecewiseICAR (archived)は、階層ベイジアンモデルを使用して生存データに区分的な指数関数的な危険を与えます。

機械学習

再帰分割：
- rpartは、検閲の結果で使用できるカートのような木を実装します。
- partyは、生存データのための再帰分割を実装しています。
- LogicRegは、論理回帰を行うことができます。
- LTRCtreesは、左打ち切りおよび右打ち切りのデータで生存樹をフィットさせるために設計された再帰的分割アルゴリズムを提供します。このパッケージは、間隔打ち切りデータに対する再帰的分割（条件付き推論木）の実装も含まれています。
- bnnSurvivalは、k最近傍の生存確率予測法のブートストラップ集約バージョンを実装します。
ランダムフォレスト：
- ipredは、生存データのために袋詰めを実装しています。
- partyは、ランダムフォレストの変形を実装しています。
- randomForestSRCは、生存データにランダムフォレストに適合します。
- rangerは、より迅速な実装を提供しています。
- icRSFは、ランダムフォレストの代替アルゴリズムを実装しています。
Regularised収縮方法：
- glmnetは、Coxモデルのためにlassoまたはelastic-netの正則化パスをフィッティングするための手順を提供します。
- glmpathは、L1正則Cox比例ハザードモデルを実装しています。
- penalizedは、L1とL2ペナルティコックスモデルを実装しています。
- pamrは、生存遺伝子発現データのための最短収縮重心を計算します。
- lpcは、lassoed主成分メソッドを実装します。
- ahazは、加法リスクモデルのLASSOと弾性の純推定器を実装しています。
- fastcoxは、コックルアルゴリズムを使用してLassoとelastic-netにペナルティを課されたCoxの回帰を実装します。
- SGLは、lassoとgroup lasso正則化を組み合わせてCoxモデルをフィットさせることができます。
- hdnomは、9種類のペナルティCox回帰メソッドを実装し、モデルの検証、キャリブレーション、比較、ノモグラムの視覚化のためのメソッドを提供します。
- Cyclopsは、Cox 比例ハザードモデルのための循環座標降下法を実装しています。
ブースティング：
- gbmは、Coxモデルする昇圧勾配を実装しています。
- mboostは、右打ち切りデータの予後および診断モデルの構築のためのアルゴリズムを高める一般的なグラデーションが含まれています。
- xgboostは、Cox回帰（右打ち切り生存データ）とAFTモデル（右打ち切り、左打ち切り、区間打ち切り、非打ち切り）のための手法を含みます。
その他：
- superpcは、生存データに対する教師付き主成分を実装しています。
- Coxは、化合物の共変量法を用いたCox比例ハザードモデルに適合します。
- plsRcoxは、部分最小二乗回帰と高次元でのCoxモデルのフィッティングのための様々なテクニックを提供します。

予測と予測性能

pecは、いくつかの生存モデルの予測誤差曲線をプロットするためのユーティリティが用意されています。
peperrは、並列化の方法で計算することができ、予測誤差技術を実装しています。高次元データに便利。
timeROCは、時間依存性ROC曲線および時間に依存する可能性が競合するリスクに打ち切りデータとのAUCを推定することを可能にします。
survivalROCは、時間依存カプラン・マイヤー又はAkritasの最近傍推定方法（累積的な感度とダイナミック特異性）を用いて、打ち切りデータからROC曲線および時間依存性AUC計算します。
tdROCは、ノンパラメトリックな重み調整を使用して、打ち切り生存データから時間依存ROC曲線を計算するために使用できます。
risksetROCは、時間依存ROC曲線、AUCおよびHeagertyの統合されたAUCとZheng（バイオメトリクス、2005）を実装します。
survAUCは、さまざまな時間依存真/偽陽性率および累積/ダイナミックAUCを実装しています。
survcompは、生存モデルのパフォーマンスを評価し、比較するために、いくつかの機能が用意されています。
survC1は、打ち切り生存データを有するリスク予測モデルのC-統計を提供しています。
survIDINRIは、統合され、判別の改善指標と競合するリスク予測モデルを比較するためのカテゴリレス正味の再分類指数を実装しています。
compareCは、C指標と右打ち切り生存予後とを比較することを可能にします。
APtoolsは、リスクスコアまたはマーカーの平均陽性予測値およびAUCを推定するためのツールを提供します。

検定力分析

NPHMCは、比例ハザード混合硬化モデルに基づいて、サンプルサイズを計算することが可能にします。
powerSurvEpi（疫学的研究に向けて焦点を当てた）は、生存分析のために検定力とサンプルサイズの計算を提供します。
survSNPは、検定力分析およびタイム・ツー・イベント結果を有するSNP関連解析のためのサンプルサイズの計算を行うことができます。

シミュレーション

genSurvは、1バイナリ時間依存共変量および進行性の病気・死亡モデルから生じるデータを持つデータを生成することができます。
PermAlgoは、イベントと打ち切り時間が（場合によっては時間依存）共変量のユーザが指定したリストの条件付きであること可能性があった、複雑な生存データをシミュレートすることをユーザに許可します。
prodlimは、複雑なイベント履歴データをシミュレートするためのいくつかの機能を提案します。
gemsは、マルチ・モデルをシミュレートし分析することを可能にします。パッケージには、非マルコフモデルの遷移ハザード関数の一般的な仕様のため、履歴上の依存関係を可能にします。
simMSMは、おそらく、非線形ベースラインハザードと非線形共変量の影響で、複雑な多状態モデルデータをシミュレーションするための機能が用意されています。
simPHは、比例ハザードモデルから推定される興味ある量をシミュレーションし、プロットするためのツールを実装しています。
survsimは、再発イベントデータと競合するリスクなど、シンプルで複雑な生存データをシミュレートすることができます。
simsurvは、標準パラメトリック生存分布（指数関数、ワイブル、ゴンペルツ）、2成分混合分布、ユーザ定義のハザードまたは対数ハザード関数から生存時間をシミュレートできます。時間依存効果（すなわち非比例ハザード）は、共変量を線形時間またはある種の時間変換と相互作用させることによって含めることができます。
MicSimは、人口推計のための連続時間マイクロシミュレーションを実行するためのルーチンを提供します。マイクロシミュレーションの基礎は、多状態モデル、マルコフまたは非マルコフ遷移強度が指定されているだけでなく、最初のコホートです。
SimHazは、時間に依存した二段階の露出でデータをシミュレートできます。
SimSCRPiecewise (archived)は、共変量および区分的指数関数ベースラインハザードを与えられた単変量および準競合リスクデータをシミュレートすることができます。
SimSurvNMarkerは、共同生存モデルと多変量マーカーモデルからのシミュレーションを行う関数を提供します。ユーザ定義の基底展開は、対数ハザード、マーカー、および両者の関連性に影響を与える時間で渡すことができます。

グラフィック

このセクションでは、イベント履歴分析の文脈で役に立つかもしれないいくつかの特殊なプロット関数をリストしようとします。

rmsは、x軸に整列リスクのあるテーブルと生存曲線をプロットするための機能を提案します。
- prodlimは、競合リスクモデルにこれを拡張します。
prodlimのHist関数は、マルチステートモデルを特徴付ける状態と遷移を描画できます。
Epiは、特定のレクシス図の多重状態のデータを、表現するための多くのプロット関数を提供します。
FamEventは、さまざまなサンプリングデザインの下で遺伝的突然変異を起こす家系のためのイベントの成果を生成し、確認のための家族データの浸透関数を推定します。
vsdは、生存データを視覚的に分析するためのグラフィカルなシムを提供します。

その他

survminerは、「number at risk」テーブルを使用してサバイバルカーブを描く関数ggsurvプロットが含まれています。coxモデルの前提条件を視覚的に検証するための機能もあります。
InformativeCensoringは、情報量の多い打ち切りを扱うための複数のインプテーション方法を提供します。
discSurvは、離散時間生存解析のためのデータ変換、推定ユーティリティ、予測評価指標、シミュレーション関数を提供します。
dynpredは、「臨床生存分析における動的予測」コンパニオンパッケージです。
bootは、右打ち切りデータのためのブートストラップ手法にはいくつかの種類を実装しcensboot()を提案しています。
currentSurvivalは、現在の累積発生率と現在の白血病自由生存関数を推定します。
KMsurvは、クラインとMoeschberger（1997）からのデータセットが含まれています。
- Davidson (2003)に付属するSMPracticalsや、Maindonald, J.H. and Braun, W.J. (2003, 2007)に付属するDAAGにも生存データセットが含まれています。
SvyNomは、複雑な右側打ち切りの調査データに起因するノモグラムを校正、検証、構築することができます。
logconcensは、おそらく区間打ち切りデータに対する濃度のMLE（対数凹）を計算します。
coarseDataToolsは、2群間での相対的な致死率を推定するためのEMアルゴリズムを実装しています。
GSSEは、ノンパラメトリックモデル下でのイベント発生時間の遺伝子型特異的分布を推定する完全に効率的なシーブ最大尤度法を提案します。
SSRMSTは、制限された平均生存期間の差異に基づく効果量およびサンプルサイズの計算を行うことができます。
survMiscは、右打ち切り生存データの分析に役立つその他のルーチンを提供しています。
asaurは、Rを使用したApplied Survival Analysisの付録に付随するデータセットを提供しています。
survexは、生存モデル（複雑な機械学習と単純な統計的モデルの両方）について、適用しやすい説明を提供し、その探求と解釈を可能にします。

R言語 CRAN Task View：生存時間解析

トライフィールズ

R言語 CRAN Task View：生存時間解析

概要