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/*klein data from section 1.3 for project, stat 697*/
/*load data*/
data bmtp;
input g t1 t2 d1 d2 d3 ta a tc c tp p z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 z10 @@;
datalines;
1 2081 2081 0 0 0 67 1 121 1 13 1 26 33 1 0 1 1 98 0 1 0
.
.
.
;
proc print data= bmtp; run;
/*K-M estimation*/
proc lifetest data=bmtp method = km plots=(survival(cl),ls,lls) graphics outsurv=a;
time tc*c(0);
strata z9 /test=all ;
symbol1 v=none color=black line=1;
symbol2 v=none color=black line=2;
run; *equality over strata;
proc lifetest data=bmtp2 method = km plots=(survival(cl),ls,lls) graphics outsurv=a;
time tc*c(0);
strata z9 ;
symbol1 v=none color=black line=1;
symbol2 v=none color=black line=2;
test g z1 z3 z5 z7 ;
run;
**graphical checking for dist of y;
data a2;
set a;
s=survival;
logH=log(-log(s));
lnorm=probit(1-s);
logit=log(s/(1-s));
ltc=log(tc);
run;
proc print data=a2;
run;
title "Graphical Checking for the Proportional Hazards Property";
proc gplot data=a2;
plot logit*ltc=z9 logH*ltc=z9 lnorm*ltc=z9;
symbol1 i=join width=0.5 value=triangle c=steelblue;
symbol2 i=join width=0.5 value=circle c=red;
symbol3 i=join width=0.5 value=circle c=green;
symbol4 i=join width=0.5 value=circle c=orange;
run;
/*proportional hazards assumption*/
proc gplot data=a2;
title "PH Assumption";
plot logH*tc=z9;
run;
*fails since they x-over;
/*aft modeling */
*gamma;
proc lifereg data=bmtp;
class z9;
model tc*c(0) = g t1 t2 d1 d2 d3 ta a tp p z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 z10
/dist = gamma;
run; * aic 289.398;
*log-normal;
proc lifereg data=bmtp;
class z9;
model tc*c(0) = g t1 t2 d1 d2 d3 ta a tp p z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 z10
/dist = lnormal;
run; *aic 323.673;
/*
proc lifereg data=bmtp2;
class z9;
model tc*c(0) = g z1 z3 z5 z7 / dist = lnormal;
run; */
*log-logistic;
proc lifereg data=bmtp;
class z9;
model tc*c(0) = g t1 t2 d1 d2 d3 ta a tp p z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 z10
/dist = llogistic;
run; *aic 326.986;
/*
proc lifereg data=bmtp2;
class z9;
model tc*c(0) = g z1 z3 z5 z7 / dist = llogistic;
run; */
*weibull;
proc lifereg data=bmtp;
class z9;
model tc*c(0) = g t1 t2 d1 d2 d3 ta a tp p z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 z10
/dist = weibull;
run; *aic 337.711;
/*
proc lifereg data=bmtp2;
class z9;
model tc*c(0) = g z1 z3 z5 z7 / dist = weibull;
run; */
/* goodness of fit */
proc lifereg data=bmtp;
class z9;
model tc*c(0) = g t1 t2 d1 d2 d3 ta a tp p z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 z10
/ dist = lnormal; probplot;
run;
/*
proc lifereg data=bmtp2;
class z9;
model tc*c(0) = g z1 z3 z5 z7
/ dist = lnormal; probplot;
run; */
proc lifereg data=bmtp;
class z9;
model tc*c(0) = g t1 t2 d1 d2 d3 ta a tp p z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 z10
/ dist = llogistic; probplot;
run;
/*
proc lifereg data=bmtp2;
class z9;
model tc*c(0) = g z1 z3 z5 z7
/ dist = llogistic; probplot;
run; */
proc lifereg data=bmtp ;
class z9;
model tc*c(0) = g t1 t2 d1 d2 d3 ta a tp p z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z9 z10
/ dist = weibull; probplot;
run;
/*
proc lifereg data=bmtp2;
class z9;
model tc*c(0) = g z1 z3 z5 z7
/ dist = weibull covb ;
output out =a2 cdf=f xbeta=xb p=median STD=se; probplot;
run;
*/
proc lifereg data=bmtp ;
class z9;
model tc*c(0) = g t1 t2 d1 d2 d3 ta a tp p z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z10
/ dist = gamma ; probplot;
run;
/*backwards elimination*/
proc lifereg data=bmtp ;
class z9;
model tc*c(0) = g t1 t2 d1 d2 d3 ta a tp p z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z10
/ dist = gamma ; probplot;
run;
proc lifereg data=bmtp ;
class z9;
model tc*c(0) = g t2 d1 d2 d3 ta a tp p z1 z2 z3 z4 z5 z6 z7 z8 z10
/ dist = gamma ; probplot;
run;
*final model;
proc lifereg data=bmtp ;
class z9 ;
model tc*c(0) = g z1 z3 z5 z7 z9
/ dist = gamma ;
run;