Analyse de survie bayésienne avec PROC LIFEREG (Exemple 2)

Ce script illustre une analyse de survie sur des données de fiabilité de ventilateurs industriels. Il commence par créer le jeu de données 'Fan' contenant les temps de fonctionnement et les indicateurs de censure. La procédure LIFEREG est ensuite utilisée pour ajuster un modèle paramétrique log-normal avec une approche bayésienne (instruction BAYES), générant des échantillons a posteriori dans la table 'Post'. Une étape DATA ultérieure utilise ces échantillons pour estimer la distribution de la probabilité de défaillance à 8000 heures. Enfin, PROC MEANS fournit des statistiques descriptives (moyenne et percentiles) sur cette probabilité estimée.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Les données sont définies directement dans le script via l'instruction 'datalines' dans l'étape DATA Fan.

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Crée la table SAS 'Fan' en lisant les données internes (datalines). La variable 'Lifetime' représente la durée de vie et 'Censor' indique si l'observation est censurée (1) ou non (0).

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1	DATA Fan;
2	INPUT Lifetime Censor @@;
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 Bloc de code

PROC LIFEREG

Explication :
Exécute une analyse de régression sur les données de survie avec une distribution log-normale. L'instruction 'bayes' active l'analyse bayésienne, fixe une graine aléatoire pour la reproductibilité (seed=1) et exporte les échantillons de la distribution a posteriori dans la table 'Post'.

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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 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Utilise les paramètres estimés (Intercept, Scale) stockés dans la table 'Post' pour calculer la variable 'Frac'. Cette variable représente la probabilité estimée de défaillance à 8000 heures pour chaque itération de la simulation bayésienne.

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

4 Bloc de code

PROC MEANS

Explication :
Calcule des statistiques descriptives (nombre d'observations, moyenne, et divers percentiles) sur la variable 'Frac' de la table 'Prob' pour résumer la distribution a posteriori de la probabilité de défaillance.

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

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