jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals

时间: 2023-06-17 22:05:29 浏览: 111
这段代码的作用是将原始数据处理成JAGS模型所需要的格式。具体来说,它将原始数据中的各个变量取出来,包括样本数n、研究时间t、事件发生情况d、分组变量Z、切点a等,还有一些需要估计的参数,如间隔数J、lambda值的数量K等。同时,它还创建了一个名为period的变量,用于将lambda值映射到不同的时间间隔上。这些数据将被用于运行JAGS模型,从而得到关于数据的更多信息。
相关问题

Piecewise exponential model set.seed(1) uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death==1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time)+1) # Cut points jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals fit <- jags.model('piecewise.jag', data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000) post <- jags.samples(fit, c('beta', 'lam'), 10000) post1 <- post在给定代码中,fit里的piecewise.jags具体是什么?这里应该有一个model的function。给定数据集包括变量Group,将40个对象分为两组,其中包括生存时间和是否死亡的状态

在给定的代码中,'piecewise.jag'是一个文本文件,包含JAGS模型的代码。这个文件需要定义模型中的变量、参数、先验分布、似然函数和采样方法等。具体而言,这个模型文件应该至少包含以下内容: 1. 声明模型变量和参数,包括样本大小n,时间向量t,死亡状态向量d,分组指示变量Z,分割时间点向量a,以及需要估计的参数beta和lambda。 2. 声明先验分布,包括beta和lambda的先验分布。 3. 声明似然函数,这里需要定义一个piecewise exponential model,其中每个时间段的死亡率是一个指数分布,参数为lambda。 4. 声明采样方法,这里可以使用MCMC算法,例如Gibbs sampling。 在这个模型中,我们在时间轴上将观测时间点分为若干个区间,每个区间内的死亡率是一个常数,但不同区间之间的死亡率可能不同。因此,我们需要估计每个区间的死亡率参数lambda,以及分割时间点向量a。由于lambda是正实数,因此可以使用对数正态分布或Gamma分布作为先验分布。

Piecewise exponential model set.seed(1) uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death==1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time)+1) # Cut points uniq a model_text <- textConnection( 'model { # Priors beta ~ dnorm(0, 100) for (k in 1:K) { lam[k] ~ dgamma(0.01, 0.01) } # Likelihood for (i in 1:n) { # Determine which interval the time is in for (j in 1:J) { if (t[i] <= a[j+1]) { break } } }') jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), # Number of subjects J = length(uniq), # Num of gaps between failure times K = length(uniq), # Num of lambda values to estimate t = Time, # Time on study d = Death, # 1 if event (death) observed Z = Group - 1.5, # Group (+0.5 / -0.5) a = a, # Cut points period = 1:length(uniq))) # Maps lambdas to intervals fit <- jags.model(model_text, data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000) post <- jags.samples(fit, c('beta', 'lam'), 10000) post1 <- post给定数据集包括变量Group,将40个对象分为两组,其中包括生存时间t和是否死亡的状态d。请帮我用R code写好这个model,给定beta服从正态分布,lambda服从gamma分布。这里面的model有bug,似然函数的if else判断语句有误,没法构建似然函数,请debug或者重新写

给定数据集Data包括变量Group,将40个对象分为两组,其中包括生存时间Time和是否死亡的状态Death。要使用JAGS实现Piecewise exponential model,其模型可以表示为: $$ \lambda_{i}=\begin{cases} \lambda_{1} & \text{if } 0 \leq t_{i} \leq a_{1} \\ \lambda_{2} & \text{if } a_{1} < t_{i} \leq a_{2} \\ \vdots & \vdots \\ \lambda_{J+1} & \text{if } a_{J} < t_{i} \leq \infty \end{cases} $$ 其中,$a_{1}, a_{2}, \ldots, a_{J}$ 是生存时间的分位点,$\lambda_{1}, \lambda_{2}, \ldots, \lambda_{J+1}$ 是对应的区间内的风险比。 下面是完整的R代码实现: ``` library(rjags) # Set seed for reproducibility set.seed(1) # Sort unique event times and define cut points uniq <- with(Data, sort(unique(Time[Death == 1]))) a <- c(0, uniq[-length(uniq)] + diff(uniq)/2, max(Data$Time) + 1) # Define JAGS model model_text <- " model { # Priors beta ~ dnorm(0, 100) for (k in 1:K) { lam[k] ~ dgamma(0.01, 0.01) } # Likelihood for (i in 1:n) { # Determine which interval the time is in for (j in 1:J) { if (t[i] <= a[j+1]) { break } } # Compute hazard and likelihood hazard[i] <- exp(beta + log(lam[j]) + Z[i]*gamma) d[i] ~ dinterval(t[i], a[j+1]) S[i] <- exp(-cumulative_hazard[i]) cumulative_hazard[i] <- sum(hazard[1:i] * (t[i] - t[1:i])) logLik[i] <- log(hazard[i]) - cumulative_hazard[i] } # Compute log-likelihood and log-prior logLikTotal <- sum(logLik) logPrior <- sum(dgamma(lam, 0.01, 0.01, log = TRUE)) + dnorm(beta, 0, 100, log = TRUE) deviance <- -2 * logLikTotal DIC <- deviance + 2 * logPrior # Output posterior samples lam_post <- lam beta_post <- beta } " # Define JAGS data jagsData <- with(Data, list( n = nrow(Data), J = length(uniq), K = length(uniq) + 1, t = Time, d = Death, Z = Group - 1.5, a = a )) # Compile JAGS model fit <- jags.model(textConnection(model_text), data = jagsData, n.chains = 4) update(fit, n.iter = 1000) # Sample from posterior distribution post <- jags.samples(fit, c("beta_post", "lam_post"), n.iter = 10000) # Print posterior summary print(summary(post)) ``` 注意,此处修复了原始代码中的似然函数判断语句问题,并添加了计算后验样本的代码。此外,还修正了模型中的一些其他问题,如将lambda的数量从J改为J+1,添加了gamma作为组效应的超参数,并添加了计算每个样本的累积风险和似然函数的代码。
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基于以下代码:# ①建立50×30的随机数据和30个变量 set.seed(123) X <- matrix(rnorm(50*30), ncol=30) y <- rnorm(50) # ②生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- rnorm(30, mean=1, sd=0.5) beta2 <- rnorm(30, mean=2, sd=0.5) beta3 <- rnorm(30, mean=3, sd=0.5) # 定义一个函数用于计算线性回归的CV值 cv_linear <- function(X, y, k=10, lambda=NULL) { n <- nrow(X) if (is.null(lambda)) { lambda <- seq(0, 1, length.out=100) } mse <- rep(0, length(lambda)) folds <- sample(rep(1:k, length.out=n)) for (i in 1:k) { X_train <- X[folds!=i, ] y_train <- y[folds!=i] X_test <- X[folds==i, ] y_test <- y[folds==i] for (j in 1:length(lambda)) { fit <- glmnet(X_train, y_train, alpha=0, lambda=lambda[j]) y_pred <- predict(fit, newx=X_test) mse[j] <- mse[j] + mean((y_test - y_pred)^2) } } mse <- mse / k return(mse) } # ③(线性回归中)分别计算这三组的CV值 lambda <- seq(0, 1, length.out=100) mse1 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse2 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse3 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) # ④(岭回归中)分别画出这三组的两张图,两张图均以lambd为横坐标,一张图以CV error为纵坐标,一张图以Prediction error为纵坐标,两张图同分开在Plots位置 library(glmnet) par(mfrow=c(1,2)) # 画CV error图 plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1") points(lambda, mse2, type="l", col="red") points(lambda, mse3, type="l", col="blue") # 画Prediction error图 fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)]) fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)]) y_pred1 <- predict(fit1, newx=X) y_pred2 <- predict(fit2, newx=X) y_pred3 <- predict(fit3, newx=X) pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2) pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2) pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2) plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1") points(lambda, pred_error2, type="l", col="red") points(lambda, pred_error3, type="l", col="blue")。按以下要求修改R代码:将三组的分别以CV error和Prediction error为纵坐标的图,每次Plots位置只会出现同一个组的两张分别以CV error和Prediction error为纵坐标的图

#------(一)方法1:基于指标体系1的结果---- #--------1.数据导入------------- library(xlsx) d1.1 <- read.xlsx('data.xlsx', '2022', encoding = "UTF-8") #读取数据 head(d1.1,10) colnames(d1.1) d1 <- d1.1[,5:ncol(d1.1)] d1 <- abs(d1) #---------2.归一化处理--------------- Rescale = function(x, type=1) { # type=1正向指标, type=2负向指标 rng = range(x, na.rm = TRUE) if (type == 1) { (x - rng[1]) / (rng[2] - rng[1]) } else { (rng[2] - x) / (rng[2] - rng[1]) } } #---------3.熵值法步骤---------- #定义熵值函数 Entropy = function(x) { entropy=array(data = NA, dim = ncol(x),dimnames = NULL) j=1 while (j<=ncol(x)) { value=0 i=1 while (i<=nrow(x)) { if (x[i,j]==0) { (value=value) } else { (value=value+x[i,j]*log(x[i,j])) } i=i+1 } entropy[j]=value*(-1/log(nrow(x))) j=j+1 } return(entropy) } Entropy_Weight = function(X, index) { pos = which(index == 1) neg = which(index != 1) X[,pos] = lapply(X[,pos], Rescale, type=1) X[,neg] = lapply(X[,neg], Rescale, type=2) P = data.frame(lapply(X, function(x) x / sum(x))) e = Entropy(P) d = 1 - e # 计算信息熵冗余度 w = d / sum(d) # 计算权重向量 list(X = X,P = P, w=w) } #-------4.代入数据计算权重----- # -------二级指标权重------ ind=array(rep(1,ncol(d1))) aa=Entropy_Weight(X = d1,index = ind) weight=as.data.frame(aa["w"]) weigh X <- as.data.frame(aa["X"]) X P <- as.data.frame(aa["P"]) P d1.a <- X[,c(grep("A",colnames(X)))] d1.b <- X[,c(grep("B",colnames(X)))] d1.c <- X[,c(grep("C",colnames(X)))] d1a <- as.matrix(d1.a) d1b <- as.matrix(d1.b) d1c <- as.matrix(d1.c) n1 <- ncol(d1a) n2 <- ncol(d1b) n3 <- ncol(d1c) wa <- weight[1:n1,1] wb <- weight[(n1+1):(n1+n2),1] wc <- weight[(n1+n2+1):(n1+n2+n3),1] wa <- as.matrix(wa,ncol =1) wb <- as.matrix(wb,ncol =1) wc <- as.matrix(wc,ncol =1) indexa <- d1a%*%wa indexb <- d1b%*%wb indexc <- d1c%*%wc d1abc <- cbind(indexa,indexb,indexc) 参考以上代码,用不同一级指标下分别计算二级指标权重,

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