在 flexsurv 中使用广义伽玛函数估计生存失败

Question

我有患者的生存数据。其中一些受到审查。我想使用 R 中的 flexsruv 包将 广义伽玛 函数拟合到经验数据。而我想要拟合的所有其他函数（例如 exponential、weibull 等）工作得很好，我得到以下 dist = "gengamma" 的错误代码：

Error in optim(method = "BFGS", par = c(5.02274354115438, -0.0670900421918298,  : 
  non-finite finite-difference value [2]

这是我的数据：

db.survival <- data.frame(time =  c(101, 111, 185, 707, 85, 58, 427, 672, 90,
                                1452, 608, 99, 556, 62, 60, 1445, 563, 246,
                                163, 276, 216, 64, 61, 66, 67, 68, 81, 83,
                                99, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100, 100),
                      status = c(1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
                                 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
                                 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0))

我收到以下错误代码：

library(flexsurv)
flexsurvreg(Surv(time, status) ~ 1, data = db.survival, dist="gengamma")

但是，当我选择 "CG" 或 "SANN" 方法时，我得到了结果（但它们不同）。

我的问题是：为什么我首先会收到错误消息？我的代码有误吗？

非常感谢您的帮助！

Answer 1

我认为您的代码没有问题。错误来自 flexsurvreg 使用的 optim。默认情况下，optim 使用梯度的有限差分近似值，如 help("optim")

中所述

gr A function to return the gradient for the "BFGS", "CG" and "L-BFGS-B" methods. If it is NULL, a finite-difference approximation will be used. For the "SANN" method it specifies a function to generate a new candidate point. If it is NULL a default Gaussian Markov kernel is used.

您可以通过以下调用查看代码失败的地方

> options(error = recover)
> flexsurvreg(Surv(time, status) ~ 1, data = db.survival, dist="gengamma", control = list(trace = 100))
initial  value 144.298116 
iter  10 value 131.067771
iter  20 value 128.013812
iter  30 value 127.761461
iter  40 value 127.753269
Error in optim(control = list(trace = 100), method = "BFGS", par = c(5.02274354115438,  : 
  non-finite finite-difference value [2]

Enter a frame number, or 0 to exit   

1: flexsurvreg(Surv(time, status) ~ 1, data = db.survival, dist = "gengamma", control = list(trace = 100))
2: do.call("optim", optim.args)
3: optim(control = list(trace = 100), method = "BFGS", par = c(5.02274354115438, -0.0670900421918298, 0), fn = function (optpars, .

Selection: 3

之后您会看到 optim 做了几次迭代运行但在某些 C 代码中失败了。此外，您可以看到 flexsurv 没有向 optim 提供 lower 或 upper 参数，而这些参数可以与方法 "L-BFGS-B" 一起使用。您可以在 this vignette 中看到其中一个参数的支持受到限制，因此这可能对您有所帮助。

在 flexsurv 中使用广义伽玛函数估计生存失败

Estimating survival with a generalized gamma function in flexsurv fails

r

survival-analysis