分组数据下竞争风险混合模型的极大似然估计的任务书任务描述：竞争风险混合模型（CompetingRiskMixtureModel）是一种常用的统计模型，适用于分组数据场景下的风险分析。本任务的目的是针对给定的分组数据集，利用EM算法求解竞争风险混合模型中的参数，实现极大似然估计。任务步骤：1.了解竞争风险混合模型的基本概念和数学原理。2.对分组数据进行预处理和探索性分析，包括数据清洗、描述统计分析、绘制生存曲线等。3.根据分组数据的情况，确定竞争风险混合模型的参数个数、每个参数的初始值以及潜变量的分布类型等。4.使用EM算法对竞争风险混合模型进行极大似然估计，不断迭代更新潜在变量、权重参数和模型参数，直至收敛。5.利用极大似然估计结果，对各组的生存率、危险率等模型指标进行评估和比较。任务关键技术：1.竞争风险模型理论和思路。2.EM算法及其在竞争风险混合模型中的应用。3.统计软件R或Python中的相关包和函数，如survival、cmprsk等。任务需求：1.对竞争风险混合模型有一定的理解和应用经验。2.熟悉统计分析及相关软件操作。3.对数据处理和模型求解有一定的编程能力和实践经验。参考资料：1.FineJ.P.,GrayR.J.AProportionalHazardsModelfortheSubdistributionofaCompetingRisk.JournaloftheAmericanStatisticalAssociation,1999,94(446):496-509.2.PepeM.S.,MoriM.CompetingRisksAnalysisusingR:AnIntroduction.NewYorkCity:SpringerInternationalPublishing,2015.3.TherneauT.M.,GrambschP.M.ModelingSurvivalData:ExtendingtheCoxModel.NewYork:Springer,2000.4.SunJ.Q.CompetingRisksModelanditsApplication.JournalofMedicalResearch,2013,42(2):98-104.