Das Skript modelliert Daten aus einem Beregnungsbewässerungsexperiment (Line-Source Sprinkler Irrigation), veröffentlicht von Hanks et al. (1980). Ein erster DATA STEP erstellt den Datensatz 'line', der die Erträge (Y) für drei Kulturen (Cult), zwei Blöcke (Block), zwei Richtungen (Dir) und sechs Bewässerungsniveaus (Irrig) enthält. Anschließend wird die Prozedur PROC MIXED verwendet, um ein komplexes gemischtes lineares Modell anzupassen. Das Modell spezifiziert die fixen Effekte (Kultur, Richtung, Bewässerung und ihre Wechselwirkungen) und die zufälligen Effekte (Block und seine Wechselwirkungen mit Richtung und Bewässerung). Eine Kovarianzstruktur vom Typ Toeplitz wird für wiederholte Messungen definiert. Schließlich werden spezifische Schätzungen berechnet, um die Kulturen zu vergleichen und bewässerungsbezogene Trends zu bewerten.
Datenanalyse
Type : INTERNE_ERSTELLUNG
Die Daten werden direkt im Skript über einen DATA STEP und eine 'datalines'-Anweisung erstellt. Der Datensatz 'line' wird im Speicher generiert und ist von keiner externen Datenquelle abhängig.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung :
Dieser DATA STEP liest die über 'datalines' eingebetteten Daten ein. Für jede Zeile liest er eine Block-ID und einen Kulturnamen. Eine 'do'-Schleife generiert dann 12 Beobachtungen (Unterparzellen), wobei der Bewässerungsgrad (Irrig) und die Richtung (Dir) basierend auf dem Schleifenindex berechnet werden. Die Ertragsvariable (Y) wird für jede Unterparzelle gelesen und eine Beobachtung wird der Tabelle 'line' hinzugefügt.
Dieser DATA STEP liest die über 'datalines' eingebetteten Daten ein. Für jede Zeile liest er eine Block-ID und einen Kulturnamen. Eine 'do'-Schleife generiert dann 12 Beobachtungen (Unterparzellen), wobei der Bewässerungsgrad (Irrig) und die Richtung (Dir) basierend auf dem Schleifenindex berechnet werden. Die Ertragsvariable (Y) wird für jede Unterparzelle gelesen und eine Beobachtung wird der Tabelle 'line' hinzugefügt.
Kopiert!
| 1 | DATA line; |
| 2 | LENGTH Cult$ 8; |
| 3 | INPUT Block Cult$ @; |
| 4 | row = _n_; |
| 5 | DO Sbplt=1 to 12; |
| 6 | IF Sbplt le 6 THEN DO; |
| 7 | Irrig = Sbplt; |
| 8 | Dir = 'North'; |
| 9 | END; ELSE DO; |
| 10 | Irrig = 13 - Sbplt; |
| 11 | Dir = 'South'; |
| 12 | END; |
| 13 | INPUT Y @; OUTPUT; |
| 14 | END; |
| 15 | DATALINES; |
| 16 | 1 Luke 2.4 2.7 5.6 7.5 7.9 7.1 6.1 7.3 7.4 6.7 3.8 1.8 |
| 17 | 1 Nugaines 2.2 2.2 4.3 6.3 7.9 7.1 6.2 5.3 5.3 5.2 5.4 2.9 |
| 18 | 1 Bridger 2.9 3.2 5.1 6.9 6.1 7.5 5.6 6.5 6.6 5.3 4.1 3.1 |
| 19 | 2 Nugaines 2.4 2.2 4.0 5.8 6.1 6.2 7.0 6.4 6.7 6.4 3.7 2.2 |
| 20 | 2 Bridger 2.6 3.1 5.7 6.4 7.7 6.8 6.3 6.2 6.6 6.5 4.2 2.7 |
| 21 | 2 Luke 2.2 2.7 4.3 6.9 6.8 8.0 6.5 7.3 5.9 6.6 3.0 2.0 |
| 22 | 3 Nugaines 1.8 1.9 3.7 4.9 5.4 5.1 5.7 5.0 5.6 5.1 4.2 2.2 |
| 23 | 3 Luke 2.1 2.3 3.7 5.8 6.3 6.3 6.5 5.7 5.8 4.5 2.7 2.3 |
| 24 | 3 Bridger 2.7 2.8 4.0 5.0 5.2 5.2 5.9 6.1 6.0 4.3 3.1 3.1 |
| 25 | ; |
| 26 | RUN; |
2 Codeblock
PROC MIXED
Erklärung :
Dieser Block wendet die MIXED-Prozedur an, um die Daten zu analysieren. 'class' deklariert die kategorialen Variablen. 'model' definiert das Modell der fixen Effekte, einschließlich aller Wechselwirkungen zwischen Kultur, Richtung und Bewässerung. 'random' spezifiziert die zufälligen Effekte. 'repeated' modelliert die Korrelation der Residuen mit einer Toeplitz-Struktur für wiederholte Messungen. 'lsmeans' berechnet die Kleinste-Quadrate-Mittelwerte und 'estimate' ermöglicht die Prüfung benutzerdefinierter Hypothesen über die Effekte des Modells.
Dieser Block wendet die MIXED-Prozedur an, um die Daten zu analysieren. 'class' deklariert die kategorialen Variablen. 'model' definiert das Modell der fixen Effekte, einschließlich aller Wechselwirkungen zwischen Kultur, Richtung und Bewässerung. 'random' spezifiziert die zufälligen Effekte. 'repeated' modelliert die Korrelation der Residuen mit einer Toeplitz-Struktur für wiederholte Messungen. 'lsmeans' berechnet die Kleinste-Quadrate-Mittelwerte und 'estimate' ermöglicht die Prüfung benutzerdefinierter Hypothesen über die Effekte des Modells.
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| 1 | PROC MIXED; |
| 2 | class Block Cult Dir Irrig; |
| 3 | model Y = Cult|Dir|Irrig; |
| 4 | random Block Block*Dir Block*Irrig; |
| 5 | repeated / type=toep(4) sub=Block*Cult r; |
| 6 | lsmeans Cult|Irrig; |
| 7 | estimate 'Bridger vs Luke' Cult 1 -1 0; |
| 8 | estimate 'Linear Irrig' Irrig -5 -3 -1 1 3 5; |
| 9 | estimate 'B vs L x Linear Irrig' Cult*Irrig |
| 10 | -5 -3 -1 1 3 5 5 3 1 -1 -3 -5; |
| 11 | RUN; |
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