당신은 기본적으로 데이터 구성에 대한 권리입니다. 다음과 같이 구성된 사례가있는 경우 :

ID M1 M2 M3 EVENT

다음과 같이 데이터를 재구성하고 싶을 것입니다.

ID TIME EVENT
1  1    0
1  2    1
1  3    1
2  1    0
2  2    0
.  .    .
.  .    .

나는 이것을 와이드 포맷에서 롱 포맷으로의 변환이라고 부른다. R을 사용하면 reshape()기능을 사용하거나 reshape2패키지를 사용하여 쉽게 수행 할 수 있습니다 .

나는 개인적 ID으로 혼합 효과 모델의 변동 원인을 식별하는 데 잠재적으로 사용할 수있는 분야를 유지하려고합니다 . 그러나 이것은 필요하지 않습니다 (@BerndWeiss가 지적한 바와 같이). 다음은 귀하가 원한다고 가정합니다. 그렇지 않은 경우 glm(...,family=binomial)임의 효과 항이없는 유사한 모형을 적합합니다 .

lme4R 의 패키지는 주제에 대한 계수의 변동성을 설명하기 위해 임의의 효과 또는 2를 제외하고는 말하고있는 것과 유사한 혼합 효과 로지스틱 회귀 모델에 적합합니다 ( ID). 다음은 데이터가라는 데이터 프레임에 저장된 경우 예제 모델을 맞추기위한 예제 코드입니다 df.

require(lme4)
ans <- glmer(EVENT ~ TIME + (1+TIME|ID), data=df, family=binomial)

이 특정 모델은 ID TIME와 intercept계수가 ID에 따라 무작위로 변할 수 있도록합니다 . 다시 말해, 이것은 개인에 중첩 된 측정의 계층 적 선형 혼합 모델입니다.

불연속 시간 이벤트 히스토리 모델 의 대체 양식은 TIME불연속 인형으로 나뉘며 각각을 매개 변수로 적합시킵니다. 위험 곡선이 선형 (또는 2 차, 또는 변환 시간을 상상할 수 있음)으로 제한되지 않기 때문에 이것은 본질적으로 Cox PH 모델 의 개별 사례입니다 . 그러나 TIME관리 가능한 불연속 기간이 많으면 관리 가능한 세트 (즉, 작은) 로 그룹화 할 수 있습니다.

추가 대안은 위험 곡선을 올바르게 얻기 위해 시간을 변화시키는 것입니다. 이전 방법은 기본적 으로이 작업을 수행하지 않아도되지만 이전 방법은 많은 시점과 따라서 많은 성가신 매개 변수가있을 수 있기 때문에 이것보다 덜 덜 유명합니다 (원래의 선형 사례).

이 주제에 대한 훌륭한 참고 자료는 Judith Singer와 John Willet의 적용되는 종 방향 데이터 분석 : 모델링 변경 및 이벤트 발생 입니다.

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