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“aft”函数适合以下形式的模型： Y=log(T)=g0+g1*Z1+g2*Z2+...+sigma*epsilon 其中通常 T 是事件变量的时间，并且要估计 g0、g1、... 和 sigma。 由于 T 是事件变量审查的时间，因此可能涉及。 “aft”函数处理可能的右和/或左删失数据。 用“sigma”表示尺度参数，回归系数用向量 g=[g0 g1 g2...] 表示。 协变量用 Z1, Z2, ... “epsilon”的分布定义了 T 的分布。用户可以使用以下可用选项之一指定此分布： 指数、威布尔、对数正态、对数逻辑、广义 Gamma。 “aft”例程应该是SAS的proc lifereg或R的survreg的MATLAB替代品。但是“aft”的选择较少。

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清雅工作室所设计的版本、引擎、等各种相关工具，代码均为自行编写，属于业余爱好——部分相关程序收集自网络，我们以学习、研究计算机技术为目的，所有使用清雅作品的均不能用于商业活动，为此引起违反国家有关规定的法律纠纷，均与本工作室（┽恨冷风┽┈）无关！

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基于样条的加速故障时间模型 我们提供了一些脚本来估算基于样条的加速故障时间模型，如Pang等人所建议的。 （2021年）。 可以通过运行R CMD BATCH --no-restore --no-save run.R来运行示例，生成输出和绘图。 文件加载所需的软件包，编译C ++代码，并分配一个函数来估计模型。 文件可与renv软件包一起使用，以获取所有已使用的软件包。 参考 Pang，M，Platt，RW，Schuster，T，Abrahamowicz，M。2021。“基于样条的加速故障时间模型。” 统计医学40：481- 497。 。

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