신뢰성 및 생존 분석의 문제점 - 비례 위험 모델에 적합 안녕하세요, 저는 JMP와 SAS를 매일 사용합니다. 내 현재 프로젝트 중 하나는 생존 데이터 분석입니다. 나 자신을 훈련시키기 위해 나는 SAS 매뉴얼에 제공된 예제를 연구했다. https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63962/HTML/default/viewer.htm#statug_phreg_sect048.htm 동일한 모델을 JMP의 정확한 데이터로 채울 때, 이러한 변수에 대해 동일한 참조 카테고리를 설정하더라도 범주 변수 (셀, 사전, 치료)에 대한 다른 매개 변수 추정치를 얻었습니다.
JMP가 범주 형 공변량에 대해 다른 견적을 얻는 이유가 궁금합니다.
추신. 나는 수족관 패키지를 사용하여 R에 동일한 모델을 적합시켰다. SAS와 R은 매개 변수에 대한 유사한 추정치를 제공합니다.
재 : 신뢰도 및 생존 분석 문제 - 비례 위험 모델에 적합SAS와 JMP는 범주 형 변수를 다르게 매개 변수화하므로 추정치가 동일하지 않습니다. 즉, 3 단계로 변수에 대한 하나의 항을 입력하면 회귀 및 다른 추정에서 다른 더미 변수가 생깁니다. 도움말> 책> 신뢰성 및 생존을 참조하십시오. 통계적 세부 사항이있는 장을보십시오. 선형 모형 적합 (Fitting Linear Models) 책은 사용중인 선형 예측 변수의 매개 변수화에 대해서도 설명합니다.
하지만 SAS 모델과 JMP 모델은 동일한 예측 값을 산출합니다.
JMP에서는 모델 매개 변수화를 변경할 수 없습니다.
재 : 신뢰도 및 생존 분석 문제 - 비례 위험 모델에 적합Hi Mark,
설명해 주셔서 감사합니다. 나는 이미 범주 형 변수에 대해 다른 매개 변수화를 사용하고 있다고 가정 했으므로 매개 변수 추정치가 다를 수 있습니다. 나는 또한 당신에게 그들이 같은 예측치를 제공해야한다는 데 동의합니다.
그러나이 예에서 전체 우도 테스트 (SAS의 공동 테스트)도 다릅니다. 그것들은 당신이 사용한 매개 변수화 (또는 더미 변수)와 유사해야합니다. SAS는 테라피가 중요한 공변량이라고 JMP는 말하지 않았다.
재 : 신뢰도 및 생존 분석 문제 - 비례 위험 모델에 적합이러한 효과 테스트를 위해 SAS 및 JMP 출력을 표시 할 수 있습니까?
재 : 신뢰도 및 생존 분석 문제 - 비례 위험 모델에 적합
재 : 신뢰도 및 생존 분석 문제 - 비례 위험 모델에 적합매개 변수 추정치의 차이는 SAS 및 JMP의 범주 형 변수의 매개 변수화 차이 때문입니다.
SAS default는 REF이지만 JMP는 EFFECT를 사용합니다 (SAS - model 문, param 옵션에서).
다음은 JMP 및 SAS의 출력 (param = EFFECT 포함)이며 동일합니다.
감사합니다 Mark 
재 : 신뢰도 및 생존 분석 문제 - 비례 위험 모델에 적합Wald 테스트를 사용하려는 경우 SAS와 JMP의 공동 테스트가 동의합니다.
재 : 신뢰도 및 생존 분석 문제 - 비례 위험 모델에 적합각 매개 변수화는 내부적으로 일관됩니다. 이것이 효과 테스트가 동일한 이유입니다. 물론 매개 변수 추정치는 다릅니다.
우리가 그것을 분류했기 때문에 기쁘다!
