cox - WeAreCAS

Beschreibung

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.

phreg.cox <result=results> <status=rc> / alpha=double, attributes={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}, class={{classStatement-1} <, {classStatement-2}, ...>}, classGlobalOpts={<classopts>}, classLevelsPrint=TRUE | FALSE, clb=TRUE | FALSE, code={<coxCodegen>}, collection={{collection-1} <, {collection-2}, ...>}, corrB=TRUE | FALSE, covB=TRUE | FALSE, display={<displayTables>}, freq="variable-name", hessian=TRUE | FALSE, lassoRho=double, lassoSteps=integer, lassoTol=double, logLikeNull=TRUE | FALSE, model={<coxModel>}, multimember={{multimember-1} <, {multimember-2}, ...>}, multipass=TRUE | FALSE, nClassLevelsPrint=integer, noStdErr=TRUE | FALSE, optimization={<optimizationStatement>}, output={<coxOutputStatement>}, outputTables={<outputTables>}, partByFrac={<partByFracStatement>}, partByVar={<partByVarStatement>}, polynomial={{polynomial-1} <, {polynomial-2}, ...>}, selection={<selectionStatement>}, spline={{spline-1} <, {spline-2}, ...>}, ss3=TRUE | FALSE, strata="variable-name", strataMissing=TRUE | FALSE, table={<castable>}, weight="variable-name" ;

Einstellungen

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.

Beispiele

FAQ

Was ist die Aktion phreg.cox?

Wie gibt man das Signifikanzniveau für Konfidenzintervalle an?

Welchen Zweck hat der Parameter `class`?

Wie kann ich SAS DATA Step-Code zum Berechnen von Vorhersagewerten generieren?

Wie führt man eine Modellauswahl durch?

Wofür wird der `strata`-Parameter verwendet?

Wie kann man eine gewichtete Analyse durchführen?