Как смоделировать усеченные слева данные времени отказа Вейбулла в R

Я хочу смоделировать усеченные слева данные о времени отказа из распределения Вейбулла. Моя цель - смоделировать данные и получить коэффициенты (из x1, x2, x3, x4 и x5, которые я использовал для моделирования) путем подбора регрессионной модели Вейбулла. Здесь xt=runif(N, 30, 80) обозначает начало исследования, переменная Tm <- qweibull(runif(N,pweibull(xt,shape = 7.5, scale = 82*exp(lp)),1), shape=7.5, scale=82*exp(lp)) обозначает время отказа. Но всякий раз, когда я делаю регрессию, я получаю это предупреждающее сообщение.

Warning message:
In Surv(xt, time_M, event_M) : Stop time must be > start time, NA created```

Это была моя попытка:

N = 10^5
H <- within(data.frame(xt=runif(N, 30, 80), x1=rnorm(N, 2, 1), x2=rnorm(N, -2, 1)), {
  x3 <- rnorm(N, 0.5*x1 + 0.5*x2, 2)
  x4 <- rnorm(N, 0.3*x1 + 0.3*x2 + 0.3*x3, 2 )
  lp1 <- -2 + 0.5*x1 + 0.2*x2 + 0.1*x3 + 0.2*x4
  lp2 <- -2 + 0.5*x1 + 0.2*x2 + 0.1*x3 + 0.2*x4
  lp3 <- 0.5*x1 + 0.2*x2 + 0.1*x3 + 0.2*x4
  lp4 <- 0
  P1 <- exp(lp1)/(exp(lp2)+ exp(lp3)+1+exp(lp1))
  P2 <- exp(lp2)/(exp(lp1)+ exp(lp3)+1+exp(lp2))
  P3 <- exp(lp3)/(exp(lp2)+ exp(lp1)+1+exp(lp3))
  P4 <- 1/(exp(lp2)+ exp(lp3)+exp(lp1)+1)
  mChoices <- t(apply(cbind(P1,P2,P3,P4), 1, rmultinom, n = 1, size = 1))
  x5 <- apply(mChoices, 1, function(x) which(x==1))
  lp <-   0.05*x1 + 0.2*x2 + 0.1*x3 + 0.02*x4 + log(1.5)*(x5==1) + log(5)*(x5==2) + log(2)*(x5==3)
  Tm <- qweibull(runif(N,pweibull(xt,shape = 7.5, scale = 82*exp(lp)),1), shape=7.5, scale=82*exp(lp))
  Cens <- 100
  time_M <- pmin(Tm,Cens)
  event_M <- time_M == Tm })   
res.full_M <- weibreg(Surv(H$xt,H$time_M, H$event_M) ~ x1 + x2 + x3 + x4 + factor(x5), data = H)

Итак, может ли кто-нибудь помочь мне изменить этот код, чтобы я мог получить начальный возраст (xt) меньше, чем соответствующее время отказа (time_M), а подобранная модель регрессии имеет значения коэффициентов, близкие к значениям в следующем уравнении (lp <- 0.05*x1 + 0.2*x2 + 0.1*x3 + 0.02*x4 + log(1.5)*(x5==1) + log(5)*(x5==2) + log(2)*(x5==3))