Statistical Analysis of Dependent Current Status Data with Application to Tumorigenicity Experiments - Interval-Censored-Time-to-Event Data: Methods and Applications - page 143

cumsum(p)*cumsum(dij)*dij*(ti-interval[,1])-p*(Ejx-interval[,1])[1,]
for(iin1:length(Tt))if(is.nan(Tt[i])==TRUE)Tt[i]=0
#E(Tnt)(1xJ)
Tnt=Ttot-Tt
result=list(p=p,Tnt=Tnt,Tt=Tt)
return(result)
}
#####################################################################
t=data$time#deathorsacrifiedtimeofindividuali
de=data$tumor#delta:indicatorwithtumoronset
d=data$death#d:indicatorwithdeath
z=data$trt#covariate
#Intervalandnumberofinterval(K)###############################
int1=unique(c(0,int,max(t)));K=length(int1)-1
int=sort(rep(int1,2));int=int[2:(length(int)-1)]
#####################################################################
K2=2*K;N=length(t)
interval=matrix(int,nrow=K,ncol=2,byrow=TRUE)
dij=matrix(0,nrow=length(t),ncol=length(interval[,1]))#nxK
for(iin1:length(t))
for(jin1:length(interval[,1]))
if(interval[j,1]<t[i]&t[i]<=interval[j,2]){dij[i,j]=1;break;}
#####################################################################
#initialvalue:constant##########################################
beta1=init[1];beta2=init[1];beta3=init[1];theta=init[3]
al01=init[2]*1:K;al02=init[2]*1:K
R=rep(1,N);logR=rep(0,N)
#ConditionforEMinteration#######################################
nMax=1000#maximumEMiteration
#tol#convergencecriteria
#Memorystorage
p=Tnt=Tt=matrix(NA,ncol=K,nrow=N)
conv=matrix(NA,nrow=nMax,ncol=K2+4)