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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
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2015-03-01
求高人解答!彭江滨等人的《基于参数和半参数回归模型的生存预测及其SAS实现》一文中,使用
proc lifereg;
model time*dead(0)=agel mbp ecg/dist=gamma noshapel shapel=0.451
noscale scale=0.451;
output out=a p=median std=s;
run;
(0.451是形状参数和刻度参数)
得到预测结果,其中有对前10位患者的生存时间预测结果、15年生存率、20年生存率。

因为他的数据中前10名患者都是缺失患者(删失数据,可能未死亡),所以得到预测生存时间28年、32年等等都可以理解。
可是我的数据当中对完全数据也有预测结果,正常情况这些完全数据对应的患者已经死亡,根本不可能有生存时间,若有也是趋于0 的。而我做出来的预测数据依旧有大有小,根本没有区分完全数据和缺失数据。

求正解!!!万分感谢。是我对程序使用不当还是理解有误??
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2015-3-2 09:59:23
和其他的回归并无二致,如果分布已定,预测只和模型自变量和及其参数估计值有关。对以上的模型而言,如果某两个观测的agel mbp ecg的值相同,那么他们的预测值应该是一样的,和是否删失,和已经观测到的状态及生存时间没有关系。另外,生存时间是从某测量点开始计算,并非是如果最终死亡,生存时间就是0。
另外,如果可以区分完整数据和删失,那么一般的生存分析方法是存疑的。因为大部分的方法基于noninformative censoring。
京剧
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2015-3-2 13:44:17
jingju11 发表于 2015-3-2 09:59
和其他的回归并无二致,如果分布已定,预测只和模型自变量和及其参数估计值有关。对以上的模型而言,如果某 ...
非常感谢。
这样看来是我对生存时间的理解有误。
我可以理解成程序预测出的生存时间要减去已观测到的年限为剩余生命吗?如上表中第1位患者的话,他的剩余生命预测估计是28.6015-12.4=16.2015即预测该患者还有16年的寿命?
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2015-3-3 11:49:28
yeah. More exact is the median survival time. Time follows Gamma and here chosen a time point at its 50% quantile.
JingJu
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