找出经验似然比

Question

我有一篇关于文章的作业，结果必须是间隔（0.10024,1.0917）。

作为一个具体的例子，我们获取了实体瘤患者（n = 10）的缓解时间数据，这是Statistical Methods for Survival Data Analysis, Elisa T. Lee, 1992, Example 4.2的略微修改（断裂）版本：

3,6.5,6.51,10,12,15,8.4 +，4 +，5.7 +和10+。

假设我们有兴趣在t = 9.8，Δo（9.8）时获得累积危险的95％置信区间。因此θo=Δo（9.8）。在这种情况下，函数g是指标函数：g（t）= I [t9.8]。

对于Δo（9.8），使用经验似然比-2logALR的95％置信区间是（0.10024,1.0917） 请帮我看看上面的结果。谢谢。

remissiontime<-(3,4,5.7,6.5,6.51,8.4,10,10,12,15) 
status <- c(1,0,0,1,1,0,1,0,1,1)

我的代码是（实际上我不确定这段代码）

library(survival)
library(emplik)
x1 = c(3,4,5.7,6.5,6.51,8.4,10,10,12,15) 
d1 = c(1,0,0,1,1,0,1,0,1,1)

KM0 <- survfit(Surv(x1,d1) ~ 1,  type="kaplan-meier", conf.type="log")
summary(KM0)

myfun <-function(t){as.numeric(t <=9.8)}

emplikH1.test(x=x1,d=d1,theta=-log(0.643),fun=myfun)


myULfun <-function(theta,x,d){

  emplikH1.test(x=x1,d=d1,theta=theta,fun=function(t){as.numeric(t <= 9.8)})}

findUL(fun=myULfun,MLE =-log(0.643),x=x1,d=d1)

Answer 1

您提供的代码的最后一行

findUL(fun=myULfun,MLE =-log(0.643),x=x1,d=d1)

抛出错误：

emplikH1.test中的错误（x = x1，d = d1，theta = theta，fun = function（t）{：给定theta离theta0太远

将MLE的findUL论点从-log(0.643)改为1解决了这个问题。请看下面的内容：

findUL(fun = myULfun, MLE = 1, x = x1, d = d1)

输出，与所需的输出一致：

$`Low`
[1] 0.1002516

$Up
[1] 1.09165

$FstepL
[1] 6.103516e-05

$FstepU
[1] 6.103516e-05

$Lvalue
[1] 3.839313

$Uvalue
[1] 3.839971