nlm関数でも最尤推定量は

適切に計算できなかった。

Illness-deathモデルにおいて「初期状態からの推移」と「中間状態からの推移」の2つに分けて尤度関数を定義し、最尤推定値（MLE）を計算しようとしたのだが、

1. 「初期状態からの推移」については、（対数）尤度関数が「過度に非線形」なようで、MLEっぽい値は計算できてもヘッセ行列が非負正定値にならない。
2. 「中間状態からの推移」についてはそもそも推定がうまく行かない（非線型方程式での解の更新が動作しない）

という状態である。

1．についてはモデル自身の問題もありそうなので、分散共分散行列の推定のアプローチを変えれば、計算はなんとかなりそうだが、2．はサンプルサイズの問題も背景にあり、解決は容易でない。

停滞を打開するために、モデルの簡素化（ワイブル->指数分布）については妥協して、既存のRパッケージで計算を試したい。

今週の目標達成度

・nlm関数での置き換え： 完了

・Subject単位でのエフィシェントスコアを含む行列での最適化： 未実施

次週の目標

・msmパッケージでの推定プログラムを作成する。