Bayessche Überlebenszeitanalyse mit PROC LIFEREG (Beispiel 2)

Dieses Skript veranschaulicht eine Überlebenszeitanalyse an Zuverlässigkeitsdaten von Industrieventilatoren. Es beginnt mit der Erstellung des Datensatzes 'Fan', der Betriebszeiten und Zensierungsindikatoren enthält. Anschließend wird das LIFEREG-Verfahren verwendet, um ein parametrisches log-normales Modell mit einem Bayes'schen Ansatz (BAYES-Anweisung) anzupassen, wodurch posteriore Stichproben in der Tabelle 'Post' generiert werden. Ein späterer DATA-Schritt verwendet diese Stichproben, um die Verteilung der Ausfallwahrscheinlichkeit bei 8000 Stunden zu schätzen. Schließlich liefert PROC MEANS deskriptive Statistiken (Mittelwert und Perzentile) zu dieser geschätzten Wahrscheinlichkeit.

Datenanalyse

Type : CREATION_INTERNE

Die Daten werden direkt im Skript über die 'datalines'-Anweisung im DATA-Schritt Fan definiert.

1 Codeblock

DATA STEP Data

Erklärung :
Erstellt die SAS-Tabelle 'Fan' durch Lesen der internen Daten (datalines). Die Variable 'Lifetime' repräsentiert die Lebensdauer und 'Censor' gibt an, ob die Beobachtung zensiert (1) oder nicht zensiert (0) ist.

Kopiert!

1	DATA Fan;
2	INPUT Lifetime Censor @code_sas_json/8_SAS_Intro_ReadFile_MultiCol_@@.json;
3	DATALINES;
4	450 0 460 1 1150 0 1150 0 1560 1
5	1600 0 1660 1 1850 1 1850 1 1850 1
6	1850 1 1850 1 2030 1 2030 1 2030 1
7	2070 0 2070 0 2080 0 2200 1 3000 1
8	3000 1 3000 1 3000 1 3100 0 3200 1
9	3450 0 3750 1 3750 1 4150 1 4150 1
10	4150 1 4150 1 4300 1 4300 1 4300 1
11	4300 1 4600 0 4850 1 4850 1 4850 1
12	4850 1 5000 1 5000 1 5000 1 6100 1
13	6100 0 6100 1 6100 1 6300 1 6450 1
14	6450 1 6700 1 7450 1 7800 1 7800 1
15	8100 1 8100 1 8200 1 8500 1 8500 1
16	8500 1 8750 1 8750 0 8750 1 9400 1
17	9900 1 10100 1 10100 1 10100 1 11500 1
18	;

2 Codeblock

PROC LIFEREG

Erklärung :
Führt eine Regressionsanalyse an Überlebensdaten mit einer log-normalen Verteilung durch. Die Anweisung 'bayes' aktiviert die bayessche Analyse, setzt einen Zufalls-Seed für die Reproduzierbarkeit (seed=1) und exportiert die Stichproben der posterioren Verteilung in die Tabelle 'Post'.

Kopiert!

1	ods graphics on;
2	PROC LIFEREG DATA=Fan;
3	model Lifetime*Censor( 1 )= / dist=lognormal;
4	bayes seed=1 outpost=Post;
5	RUN;

3 Codeblock

DATA STEP Data

Erklärung :
Verwendet die geschätzten Parameter (Intercept, Scale), die in der Tabelle 'Post' gespeichert sind, um die Variable 'Frac' zu berechnen. Diese Variable repräsentiert die geschätzte Ausfallwahrscheinlichkeit bei 8000 Stunden für jede Iteration der bayesschen Simulation.

Kopiert!

1	DATA Prob;
2	SET Post;
3	Frac = ProbNorm(( log(8000) - Intercept ) / Scale );
4	label Frac= 'Fraction Failing in 8000 Hours';
5	RUN;

4 Codeblock

PROC MEANS

Erklärung :
Berechnet deskriptive Statistiken (Anzahl der Beobachtungen, Mittelwert und verschiedene Perzentile) für die Variable 'Frac' aus der Tabelle 'Prob', um die posteriore Verteilung der Ausfallwahrscheinlichkeit zusammenzufassen.

Kopiert!

1
2	PROC MEANS
3	DATA = Prob(keep=Frac) n mean p10 p25 p50 p75 p90;
4	RUN;
5

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