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TreeAge Pro和R中生存函数的参数化 我们根据TreeAge Pro中可用的分布和R中的库生存（这是用于在R中进行事件建模的标准库）来比较生存函数的参数化。在该库中，命令survreg适用于参数生存模型。 注意：关于survreg的帮助提到可用分布的参数化是基于Kalbfleisch和Prentice的*2.2章“故障时间数据的统计分析”，Wiley，2002年。（表中列出的生存函数的符号F(t)在下表中使用，尽管更常用的符号是S(t)。）用这些分布拟合数据时的R输出是指模型中误差项在生存时间对数平均值上的分布。例如，当使用Weibull分布时，R在规模之下报告的是在Kalbfleisch和Prentice中所谓的estimate的估计，这又与survreg通过�� = 1 / ��使用的威布尔分布的参数related有关。实际上，对于所有拟合R的分布，我们都有�� = 1 / ��和�� = ��− ��，其中��是对数生存时间的建模平均值。下表将参数��和��转换为TreeAge使用的相应参数。 Gompertz和广义Gamma分布仅可通过flexsurv软件包使用（对于上述其他分布，其使用的参数化与survreg软件包不同）。此外，广义伽马分布可用于两种不同的

Study Uncertainty TreeAge Pro允许您去研究模型输入中的不确定性如何影响结果，而这个结果我们可以通过输出来绘制。为了研究单个参数的不确定性，必须用一个变量来表示参数。然后，变量可以在不确定的范围内进行分析，而不是使用单点估计。下面的模型与前面的模型计算的值相同，但是使用变量定义了三个立参数。然后在概率和值表达式中引用这些变量。
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