Discussion :

[phreg_is_fun]

Bonjour,

Je vous prierais de bien vouloir m'excuser au cas où ce post ne serait pas à sa place ici. Si tel est le cas n'hésitez pas à me le faire savoir afin que je ne perturbe pas l'organisation du forum.

Je n'ai pas trouvé de topic connexe à la question que je me pose, relative à l'utilisation de la procédure PHREG de SAS. Cette procédure permet d'estimer des modèles à hasard proportionnel sous la forme du modèle de Cox. Le hasard s'écrit dans ce cas, pour un individu:
h(t)=h0(t) exp(X'Beta)
h0 dénotant le hasard de base.

Ma question est la suivante, je pense qu'elle s'adresse à des utilisateurs chevronnés:
PHREG fournit des estimateurs du vecteur de paramètres Beta, mais je n'ai trouvé nulle part de papier faisant état de l'estimation de la fonction h0 par cette même procédure, ce qui est cependant possible en théorie pour les cas où l'on s'intéresse au taux de hasard h0 et non à l'espérance de la durée de vie de T conditionnellement à X (dans ce cas la connaissance de h0 n'est pas utile). Je pense notamment à une estimation non paramétrique. Quelqu'un saurait-il me dire s'il est possible d'estimer h0 à partir de la PROC PHREG ?

Merci

[fafabzh6]

Bonjour,
Il me semble que c'est possible d'obtenir le taux de défaillance instantanée, je regarde et je te tiens au courant.
As-tu regardé dans les options du modèle et de la proc?
Fafabzh

Salut,
Je pense que ce lien va t'aider à trouver ce que tu cherches.
Tiens moi au courant.
Fafabzh

Oups désolé
http://www.ats.ucla.edu/stat/sas/exa...ldasasch10.htm

[phreg_is_fun]

Bonjour,

Je te remercie de te soucier de mon problème !

Pour répondre à ton premier mail:
- je pense avoir fait le tour de la description des possibilités de la proc, mais j'ai pu oublier quelque chose

Concernant ton deuxième mail, je sais qu'il est possible d'obtenir la survie, concernant le taux de sortie je ne savais pas que c'était possible. Si tel est la cas alors SAS estime forcément le hasard de base, de façon paramétrique ou non, ou alors il est supposé constant. Par contre je ne vois pas ton lien en fait... Peux-tu me le rappeler ?

Merci

Je te remercie. Je vais aller voir ça et je te tiens au courant

fafabzh6,

Je te remercie pour ce lien. Le code que contient la page est destiné à calculer des taux de survie et de hasard empiriques totaux ou pris conditionnellement à la valeur d'une covariable. Malheureusement je cherche à obtenir une estimation de la fonction théorique du hasard de base h0.
h(t)=h0(t)*exp(X'Beta)
Sur la page, on calcule (h(t) empirique) et (h(t)|X=x empirique). En ce qui me concerne je cherche h0(t) sous une forme fonctionnelle... D'après mes recherches PHREG est censée pouvoir fournir le hasard intégré de base [h0(t)](même si je ne sais pas vraiment comment le spécifier sous SAS), et pour ce qui est du hasard de base h0(t) pas de traces... Je me demande si quelqu'un dispose d'une macro ou de quelque chose dans le genre pour pouvoir estimer h0(t) de façon non paramétrique.

Merci pour ton aide en tout cas !

[fafabzh6]

Je me doutais un peu que tu cherchais quelque chose de fonctionnelle, l'estimation non paramétrique va en effet te permettre d'avoir une fonction. Sur SAS je ne suis pas sur que tu obtiennes cela sauf si ta fonction à une forme classique.
En tout cas bon courage et tiens nous au courant.

[phreg_is_fun]

En fait même en choisissant une forme fonctionnelle pour le hasard de base je risque d'avoir des problèmes pour calibrer le modèle que je souhaite estimer (l'hypothèse d'un hasard de base constant ne me plaît pas trop par ailleurs). Pourquoi toute cette prise de tête ? Parce que je souhaite faire des prévisions de h(t). Je reste persuadé en revanche qu'il existe un fou de SAS et d'économétrie ayant programmé une macro d'estimation de h0(t) à partir de l'estimation du hasard de base intégré (via l'estimateur de Breslow par exemple).

Anyway merci fafabzh6

[gaston39]

Bonjour,

Essaie d'ajouter :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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data cov;
  var1=0; output;
  var2=0; output;
  ...
run;
 
proc phreg data = ...
   model time*censor(0)=var1-var6
   baseline out=cumhaz covariates=cov cumhaz;
run;

cumhaz = cumulated hazard function qui doit être une droite puisque évaluée à var1=0, var2=0. Je pense que la pente de cette droite doit être également à h0(t).

C