使用库 QUANTREG 中的 CRQ 审查最小绝对偏差 (CLAD) 回归

Question

我想用

执行 CLAD 回归

y = EQ-5D-5L 效用分数（以 1.0 为界）
x = 各种患者特征

我已经发现我需要在库 QUANTREG 中使用 CRQ，但我无法弄清楚具体细节，所以远的。我的问题是：

我需要使用鲍威尔法吗？
如果是这样，如果我没有时间变量但有 0/1 审查变量，我如何指定 "yc"（审查时间）？

这是我试过的代码，但我一直收到通知 "Event times can not exceed ctimes for right censoring"，因为对于效用分数 >0 和 <1 的患者，分数高于我创建的 0/1 yc 变量。

daten <- read.table ("P:/XXX.csv", header=TRUE, sep=";")

attach(daten)

x=cbind(factor(qlq) , AGE , SEX)

daten$c <- 1

daten$d <- ifelse (daten$UTILITY<1,0,1)

yc <- daten$d

y <- daten$UTILITY

clad <- crq (Curv(UTILITY, d, "right") ~ x, tau=0.5, method="Powell", data=daten)

提前致谢！

Answer 1

如果有人遇到同样的障碍：对于每个 y，yc 需要是 y 被审查的值，而不是 0/1 审查指标。

在我的例子中（y=EQ-5D-5L 的效用分数）yc 需要为 1。

以下命令可以解决问题：daten$d <- rep(1.000,377)（因为我有 377 个观察值）

使用库 QUANTREG 中的 CRQ 审查最小绝对偏差 (CLAD) 回归

Censored least absolute deviation (CLAD) regression using CRQ in library QUANTREG

r

quantreg