生存分析之ProbPlot

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你也许疑惑在某些SAS提供的生存分析过程里,比如说PROC LIFEREG, PROC RELIABILITY (QCpackage), 如何绘制和阅读概率分布图.基本上讲,该图通过比较实际概率分布和理论概率分布,进而得出拟和的相似程度,以判断模型的优劣.所谓的理论分布是你给出的参数模型在某些应变量条件上的取值.具体我将通过我的一片小文进行阐述.
In the following examplethe data is from Example 50.5Probability Plotting—Right Censoring.
SAS提供不同的方法来估计实际的分布函数,但是方法和结果大同小异. 以下展示的方法为Expected Rank Plotting Position(mi).而对mi进行变换将得到PPLOT的Y轴.X的取值可以是时间或者log(时间).而与其对比的理论分布直线来源于模型分布本身.对于伪不分布,Y =log(1/(1-cdf)).
cdf是分布参数的函树.其中更加详细的计算我将在我blog里给出.如果计算合适,得出的结果应该和SAS给出的吻合一致.
datat;
      set samp.fan;
      time=lifetime;
      censored=censor;
proc sort ; by time censored;
run;
/*    ExpectedRank Plotting Position*/
Data PPOS_exprank;
      set tnobs=ri end=Eof;
      by time;
      retain r 1;
      if censored=0 then do;
            c=ri/(ri +1);
            r =r*c;
            ai_exprank=1-r;
      end;
      ir =ri;
      ri ++(-1);
      if _n_=1 then do;
            put "Table 1.1 Expected Rank PlottingPositionCalculations";
            put 72*"-";
            put @1 "Ordered Obs" @15 "ReverseRank" @30 "ri/(ri+1)" @44 "Ri" @53 "ai=1-Ri" @65 "mi=G^-1(ai)";
            put 72*"-";
      end;
      timec=cats(time,ifc(censored =1,'+',''));
      rc=ifn(censored =1, .,r);
      mi=log(1/(1-ai_exprank));
      put @1 timec $8.-R @15 ir best8. @30 c fract9.@44 rc f9.4-L @53 ai_exprank f9.4-L @65 mi f9.4-L;
      if Eof then do;
            put 72*"-";
            put "+ Censored Times";
      end;
run;
京剧



http://blog.sina.com.cn/s/blog_a3a926360102v76v.html

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关键词：ProbPlot 生存分析 plot bpl Rob following 分布函数 分布图 模型 如何

对以上的blog进行了补充和更新
京剧

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多谢，学习一下

赞楼主！

楼主真是大牛啊！