simjm包：R语言下模拟联合纵向及生存时间数据分析

资源摘要信息:"simjm是一个专门用于统计和数据模拟的R语言包，它能够生成基于共享参数联合模型的纵向和事件发生时间数据。在统计分析中，纵向数据（也称为重复测量数据）指的是在不同时间点对同一观察对象进行多次测量得到的数据，而事件发生时间数据通常关注事件发生的时刻以及其影响因素，如生存分析中的生存时间。simjm包利用rstanarm包中的stan_jm函数，使得用户能够模拟这两种数据类型的组合，为研究者提供强大的模拟工具，以便进行统计模型的开发、测试和验证。 首先，R语言是一种广泛使用的编程语言和软件环境，尤其在统计分析、数据可视化和机器学习等领域表现出色。R包是R语言的扩展组件，用于添加新的功能和方法。在这个上下文中，simjm包提供了以下关键功能和概念： 1. 模拟数据生成：simjm包允许用户基于特定的统计模型生成模拟数据集，这些数据集可以用于后续的分析和模型构建。这种模拟数据的生成是研究统计方法和验证分析模型假设的理想方式。 2. 共享参数联合模型：这是一种统计模型，用于同时分析纵向数据和事件发生时间数据。它假设两种类型的数据共享某些未观察到的参数，这些参数通过联合模型得到估计。该模型可以处理单变量或多元纵向数据，后者指的是存在多个纵向测量的情况。 3. 广义线性混合模型（GLMM）：纵向子模型使用GLMM来建模。GLMM是一种广义线性模型的扩展，它包含随机效应，使得数据中的非独立性（例如，来自同一个体的多次测量）能够得到妥善处理。 4. 多元广义线性模型（MGLM）：在处理多元纵向数据时，simjm使用MGLM来描述多个纵向标记。这些模型能够对每个GLM子模型中不同类型的响应变量进行建模，并且能够处理不同GLM子模型间的相关性。 5. 家族对象（family objects）：在R的统计建模函数中，'family'参数定义了响应变量的概率分布和链接函数。在simjm中，用户可以通过提供一系列家族对象来为每个GLM子模型指定不同的结果类型。例如，可以为连续变量选择正态分布（'gaussian'家族），为二项分布选择逻辑斯蒂回归（'binomial'家族）等。 6. 辅助参数（Auxiliary Parameters）：在模拟过程中，simjm允许通过betaLong_aux参数为每个系列指定辅助参数。这些参数在模拟过程中扮演关键角色，例如，在GLMM中定义随机效应的分布参数。 7. rstanarm包：simjm包构建于rstanarm包之上，后者是一个为R语言提供的贝叶斯统计模型包，它提供了对stan编程语言的接口，stan是一种专门用于统计推断的编程语言和概率编程框架。 最后，'simjm-master'这一文件名称表明了这是一个包含simjm包源代码的压缩包文件，用户可以通过下载并解压此文件来访问和安装simjm包，进而开始在自己的R环境中进行模拟和数据分析工作。"