是什么启发了这个愿望清单请求？
这是来自客户 Neptune 的请求。
目前，竞争风险模型无法对总体模型进行推断，也无法在竞争风险模型上进行混合拟合。他们还希望获得模型诊断（对数型、AICc、BIC）来比较各种模型。
请描述您希望看到的新的或改进的功能或解决方案。
他们希望在“寿命分布”平台中拟合竞争风险或混合分布时，能够获得自定义的分位数和概率估计值。每当点击竞争风险的“更新模型”按钮时，该功能都会更新，并且在拟合混合分布时也可用。此外，客户还希望能够同时拟合混合分布和竞争风险模型。
来自客户：
如上所述，为给定的选择添加聚合似然分数（-2 对数似然、AIC、AICc、BIC）。当所有故障均为未删失或右删失时，这很简单，但当标记故障为左删失或区间删失时，这会稍微复杂一些。也就是说，观察到的故障的似然是给定模式在该区间内失效，并且给定模式在任何其他故障模式之前失效的联合概率。从数学上讲，这可能相当于一个积分，而且它的可扩展性可能不佳。
在运行提供故障原因的寿命分布分析时，允许选择混合原因分析（而不是竞争原因分析）。这相对容易实现：标记为故障模式 i 的故障发生概率仅为 pi∙可能性i，暂停的可能性仅为 1-Σ i （页 i∙F i）。这样的实现应该合理地包含自定义估计和聚合似然分数，如上所述。关于如何处理 Σ，还有一点问题 i p i如果允许概率之和小于 1，则不应包含 DS 模型。如果概率之和被限制为 1，则可以允许使用 DS 模型，但 (a) 包含大于 1 的概率是没有意义的，并且 (b) 哪种模式获得 DS 参数并不重要。一般来说，我可能永远不会允许使用 DS 模型，但允许在受约束的情况和“DS”情况之间进行比较。
当运行竞争原因分析或提供故障原因的混合分析时，允许将两个选定的故障模式作为单独的模式进行分析，而不是集中在一起进行分析。
如果提供此新功能，对您和/或其他用户有何价值？
了解多模态故障分布是否比竞争风险模型拟合得更好将会很有帮助。对于竞争风险、混合分布或任何组合，预测分位数等也会很有帮助。
这是外部客户的要求吗？
这是外部客户请求。客户是 Neptune。请联系 Jeff Fowler，邮箱：jfowler@neptunetg.com。
是否有具有此功能或解决方案的竞争性软件包值得我们关注？
未知。
这是否会影响客户的续约、扩展或采用？如果我们不解决这个问题，是否会使账户面临风险？
未知。
