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
时间: 2023-06-23 13:08:29 浏览: 39
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。
相关问题
fit <- jags.model('piecewise.jag', data=jagsData, n.chains=4, n.adapt=1000)
这段代码是在使用JAGS(Just Another Gibbs Sampler)软件包来运行贝叶斯分析。在这里,我们使用了一个名为'piecewise.jag'的JAGS模型,并将数据传递给模型。 'n.chains'参数指定我们要运行的MCMC链的数量,'n.adapt'参数指定我们要进行自适应迭代的次数。这将返回一个'fit'对象,该对象包含了JAGS模型的结果和诊断信息。
def piecewise_func(x): if x < -5: y = x + 1 elif -5 <= x < 5: y = x else: y = x - 1 return y
是的,你的代码是正确的。这个函数可以根据输入的 x 值返回对应的分段函数值。当 x < -5 时,函数返回 x + 1;当 -5 <= x < 5 时,函数返回 x;当 x > 5 时,函数返回 x - 1。这就是一个分段函数,也称为分段定义函数。你可以根据需要修改这个函数,以实现其他分段函数的计算。