可靠性和生存分析問題 - 適合比例風險模型 您好，我每天都使用JMP和SAS。我目前的一個項目是對生存數據的分析。為了訓練自己，我研究了SAS手冊中提供的示例： https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63962/HTML/default/viewer.htm#statug_phreg_sect048.htm 當我使用JMP中的確切數據擬合相同的模型時，我得到了分類變量（Cell，Prior，Therapy）的不同參數估計，即使我為這些變量設置了相同的參考類別。
我想知道為什麼JMP對分類協變量有不同的估計？
PS。我使用suvival包在R中使用相同的模型。SAS和R幾乎提供了類似的參數估計值。
回复：可靠性和生存分析問題 - 適合比例風險模型SAS和JMP以不同方式對分類變量進行參數化，因此估計值不同。也就是說，您為變量輸入一個項，其中三個級別導致回歸中的不同虛擬變量和不同的估計值。請參閱“幫助”>“書籍”>“可靠性和生存”。請查看包含統計詳細信息的章節。“擬合線性模型”一書還解釋了您正在使用的線性預測器的參數化。
但我敢打賭，SAS模型和JMP模型產生的預測值相同。
您無法在JMP中更改模型參數化。
回复：可靠性和生存分析問題 - 適合比例風險模型嗨馬克，
謝謝你的解釋。我已經假設他們可能對分類變量使用不同的參數化，因此參數估計會有所不同。我也同意你的意見，他們應該提供相同的預測值。
但在本例中，整體可能性測試（SAS中的聯合測試）也不同。它們應該類似於您使用的參數化（或虛擬變量）。SAS表示，治療是一個重要的協變量，JMP說沒有。
回复：可靠性和生存分析問題 - 適合比例風險模型你能為這些效果測試展示SAS和JMP輸出嗎？
回复：可靠性和生存分析問題 - 適合比例風險模型
回复：可靠性和生存分析問題 - 適合比例風險模型參數估計的差異是由於SAS和JMP中分類變量的參數化的差異。
SAS默認為REF，而JMP使用EFFECT（在SAS - 模型語句中，參數選項）。
以下是JMP和SAS的輸出（param = EFFECT），它們是相同的。
謝謝馬克:)
回复：可靠性和生存分析問題 - 適合比例風險模型如果您打算使用Wald測試，SAS和JMP的聯合測試會同意。
回复：可靠性和生存分析問題 - 適合比例風險模型每個參數化都是內部一致的。這就是效果測試相同的原因。當然，參數估計是不同的。
很高興我們整理出來了！
