PHREGプロシジャ

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2020.05.06

概要：COX回帰モデルに関する解析

（とりあえず構文だけです。）

構文
PROC PHREG <options>;
  ASSESS keyword </ options>;
  BASELINE <OUT=SAS-data-set> <COVARIATES=SAS-data-set>
           <keyword=name...keyword=name> </ options>;
  BAYES <options>;
  BY variables;
  CLASS variable <(options)> <...variable<(options)>> </ options>;
  CONTRAST <'label'> effect values <,..., efect values> </ options>;
  EFFECT name=effect-type (variables </ options>);
  ESTIMATE <'label'> estimate-specification</ options>;
  FREQ variable;
  HAZARDRATIO <'label'> variable </ options>;
  ID variables;
  LSMEANS <model-effects> </options>;
  LSMESTIMATE model-effect lsmestimate-specification </options>;
  MODEL response <* censor(list)> <keyword=name...keyword=name> </ options>;
  OUTPUT <OUT=SAS-data-set> <keyword=name...keyword=name> </ options>;
  Programming statements;
  RANDOM variable</ options>;
  ROC <'label'> specification;
  SLICE model-effect </ options>;
  STORE <OUT=> item-store-name </ LABEL='label'>;
  STRATA variable <(list)> <...variable <(list)>> </ option>;
  <label:> TEST equation <,..., equation> </ options>;
  WEIGHT variable </ options>;
RUN;
ステートメントの説明

ほぼ英語マニュアルの直訳です。

ステートメント必須解説
ASSESSCox回帰モデルの妥当性をチェックするために、Lin、Wei、およびYing（1993）のグラフィックおよび数値メソッドを実行する。
BASELINEOUTオプションで指定したデータセットを作成する。
BAYESGibbsサンプリングを使用して回帰モデルのベイズ分析を要求する。
BYグループ変数を指定（事前ソートが必要）。
CLASS分析で説明変数として使用される分類変数を指定する。
応答変数は、CLASSステートメントで指定する必要はない。
CONTRASTカスタマイズされた仮説検定を取得するためのメカニズムを提供。（PROC GLMおよびPROC CATMODのCONTRASTステートメントに似ている。）
EFFECT計画行列の列の特別なコレクションを作成できる。
ESTIMATEカスタム仮説テストを取得するためのメカニズムを提供する。
FREQ各オブザベーションの発生頻度を含む変数を識別する。
HAZARDRATIOカスタマイズされた設定でモデル内の任意の変数のハザード比を要求できる。
ID入力データ内の観測を識別するための追加の変数を指定する。 これらの変数は、OUTPUTステートメントによって作成されたOUT =データセットに配置される。
LSMEANS固定効果の最小二乗平均（LS平均）を比較する。
LSMESTIMATE最小二乗平均間のカスタム仮説検定を取得するためのメカニズムを提供する。
MODEL○failure timeとして使用される変数、オプションの打ち切り変数、および共変量、主効果、交互作用、ネストされた効果などの説明効果を識別する。
OUTPUT入力データセットの全変数を含むデータセットを作成する。
Programming statementsMODELステートメントの説明変数の値を作成または変更するために使用される。
RANDOMクラスター化されたデータの共有脆弱モデルを適合させることができる。
ROC一致分析またはROC分析で使用されるモデルを指定する。
SLICE相互作用のLS平均の分割分析を実行するための一般的なメカニズムを提供する。
STORE統計分析のコンテキストと結果を保存する。
STRATA層別化を決定する変数に名前を付ける。 層は、MISSINGオプションが指定されていない限り、STRATA変数の非欠損値に従って形成される。
TEST回帰係数に関する線形仮説をテストする。
WEIGHTケースの重みを含む入力データセットの変数を識別する。
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