Passt ein Cox-Proportional-Hazards-Regressionsmodell an. Diese Aktion wird verwendet, um die Beziehung zwischen den Überlebenszeiten von Subjekten und einer oder mehreren prädiktiven Variablen zu analysieren. Sie ist besonders nützlich in der medizinischen Forschung, um die Wirkung von Behandlungen oder Risikofaktoren auf die Überlebenszeit zu bewerten.
| Parameter | Beschreibung |
|---|---|
| alpha | Gibt das Signifikanzniveau für die Erstellung aller Konfidenzintervalle an. |
| attributes | Ändert die Attribute von Variablen, die in dieser Aktion verwendet werden. |
| class | Benennt die Klassifikationsvariablen, die als erklärende Variablen in der Analyse verwendet werden sollen. |
| classGlobalOpts | Listet Optionen auf, die für alle Klassifikationsvariablen gelten. |
| classLevelsPrint | Unterdrückt die Anzeige von Klassenstufen, wenn auf FALSE gesetzt. |
| clb | Zeigt obere und untere Konfidenzgrenzen für die Parameterschätzungen an, wenn auf True gesetzt. |
| code | Schreibt SAS-DATA-Step-Code zur Berechnung der vorhergesagten Werte des angepassten Modells. |
| collection | Definiert einen Satz von Variablen, die als ein einzelner Effekt mit mehreren Freiheitsgraden behandelt werden. |
| corrB | Zeigt die Korrelationsmatrix der Parameter an, wenn auf True gesetzt. |
| covB | Zeigt die Kovarianzmatrix der Parameter an, wenn auf True gesetzt. |
| display | Gibt eine Liste von Ergebnistabellen an, die zur Anzeige an den Client gesendet werden sollen. |
| freq | Benennt die numerische Variable, die die Häufigkeit des Vorkommens für jede Beobachtung enthält. |
| hessian | Verwendet die analytische Hesse-Matrix anstelle der finiten Differenzen-Hesse-Matrix, wenn auf True gesetzt. |
| lassoRho | Gibt den Basis-Regularisierungsparameter für die LASSO-Methode an. |
| lassoSteps | Gibt die maximale Anzahl von Schritten für die LASSO-Methode an. |
| lassoTol | Gibt das Konvergenzkriterium für die LASSO-Methode an. |
| logLikeNull | Zeigt die -2 Log-Likelihood des NULL-Modells an, wenn auf True gesetzt. |
| model | Benennt die abhängige Variable, die erklärenden Effekte und die Modelloptionen. |
| multimember | Verwendet eine oder mehrere Klassifikationsvariablen so, dass jede Beobachtung mit einer oder mehreren Stufen der Vereinigung der Stufen der Klassifikationsvariablen verknüpft werden kann. |
| multipass | Levelisiert die Eingabedatentabelle bei jedem Lesen, wenn auf True gesetzt. |
| nClassLevelsPrint | Begrenzt die Anzeige von Klassenstufen. Der Wert 0 unterdrückt alle Stufen. |
| noStdErr | Berechnet die Kovarianzmatrix oder eine davon abhängige Statistik nicht, wenn auf True gesetzt. |
| optimization | Gibt die Technik und die Optionen für die Durchführung der Optimierung an. |
| output | Erstellt eine Tabelle auf dem Server, die beobachtungsweise Statistiken enthält, die nach der Modellanpassung berechnet werden. |
| outputTables | Listet die Namen der Ergebnistabellen auf, die als CAS-Tabellen auf dem Server gespeichert werden sollen. |
| partByFrac | Gibt die Anteile der Daten an, die für die Validierung und das Testen verwendet werden sollen. |
| partByVar | Benennt die Variable und ihre Werte, die zur Partitionierung der Daten in Trainings-, Validierungs- und Testrollen verwendet werden. |
| polynomial | Gibt einen polynomialen Effekt an. Alle angegebenen Variablen müssen numerisch sein. |
| selection | Gibt die Methode und die Optionen für die Durchführung der Modellauswahl an. |
| spline | Erweitert Variablen in Spline-Basen, deren Form von den angegebenen Parametern abhängt. |
| ss3 | Führt Typ-3-Effekttests durch, wenn auf True gesetzt. |
| strata | Benennt die Variable, die die Schichten für eine geschichtete Analyse identifiziert. |
| strataMissing | Erlaubt fehlende Werte als gültige STRATA-Variablenwerte, wenn auf True gesetzt. |
| table | Gibt die Eingabedatentabelle an. |
| weight | Benennt die numerische Variable, die zur Durchführung einer gewichteten Analyse der Daten verwendet wird. |
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