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coxph( time: readonly number[], status: readonly number[], x: readonly (
readonly number[])
[], options?: CoxphOptions,): CoxphResult
Parameters
- time: readonly number[]
- status: readonly number[]
- x: readonly (readonly number[])[]
- options: CoxphOptions = {}
Cox 比例ハザード回帰です。R の
survival::coxph()と同等です。右側打ち切りのデータについて、coxph(Surv(time, status) ~ x [+ strata(strata)], weights, ties, init, robust, cluster, control)の形で呼び出した場合と同じく、summary(fit)の値を得ます。robustを指定したとき (既定では、clusterを指定したとき、または観測値の重みに整数でないものがあるとき) は、分散はロバストな (Lin-Wei のサンドイッチ) 分散になります。これは、クラスターごとに合計したものです (clusterがなければ、観測値ごとに独自のクラスター)。R と同じく、varはロバスト分散、naiveVarはモデルに基づく分散です。se(とstdError) はモデルに基づく標準誤差のままです (R のse(coef))。一方、z、p、区間lower/upper、wald、waldtestはロバストなもの (robustSe) を使います。robscoreはinitにおけるロバストスコア検定です。尤度比検定、スコア検定、R^2 は、クラスター化を無視します。時刻、status、共変量、重み、層のいずれかが欠測している行は除外されます。互いの差が sqrt(eps) 以内の時刻は、同順位として扱われます。
nocenterに値がすべて含まれる共変量は中心化されません。そのほかの共変量は、重み付き平均で中心化されます。これは線形予測子をずらすだけです。R の警告 (非収束、係数が無限大になる可能性) は、warningsで返されます。