Das Skript erstellt zunächst einen Datensatz namens 'Fitness1', der Messungen der körperlichen Fitness (Sauerstoffverbrauch, Laufzeit, Ruhepuls) mit willkürlich eingeführten fehlenden Werten enthält. Anschließend wird die Prozedur `PROC MI` mit einer MCMC-Methode (Markov Chain Monte Carlo) verwendet, um multiple Imputationen für diese fehlenden Daten zu generieren. Das Ergebnis wird in einem neuen Datensatz 'outmi' gespeichert. Schließlich werden die ersten 10 Beobachtungen des imputierten Datensatzes zur Überprüfung angezeigt.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten werden direkt im Skript über einen DATA-Schritt mit der Anweisung `datalines` erstellt. Der Datensatz 'Fitness1' enthält Messungen der körperlichen Fitness.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung :
Dieser Codeblock erstellt die Tabelle 'Fitness1'. Er liest Daten, die direkt in das Programm integriert sind, mithilfe der Anweisung 'datalines'. Der Formatierungsbezeichner ' @@' wird in der INPUT-Anweisung verwendet, um SAS anzuzeigen, dass sich mehrere Beobachtungen in derselben Datenzeile befinden können.
Dieser Codeblock erstellt die Tabelle 'Fitness1'. Er liest Daten, die direkt in das Programm integriert sind, mithilfe der Anweisung 'datalines'. Der Formatierungsbezeichner ' @@' wird in der INPUT-Anweisung verwendet, um SAS anzuzeigen, dass sich mehrere Beobachtungen in derselben Datenzeile befinden können.
Kopiert!
| 1 | DATA Fitness1; |
| 2 | INPUT Oxygen RunTime RunPulse @code_sas_json/8_SAS_Intro_ReadFile_MultiCol_@@.json; |
| 3 | DATALINES; |
| 4 | 44.609 11.37 178 45.313 10.07 185 |
| 5 | 54.297 8.65 156 59.571 . . |
| 6 | 49.874 9.22 . 44.811 11.63 176 |
| 7 | . 11.95 176 . 10.85 . |
| 8 | 39.442 13.08 174 60.055 8.63 170 |
| 9 | 50.541 . . 37.388 14.03 186 |
| 10 | 44.754 11.12 176 47.273 . . |
| 11 | 51.855 10.33 166 49.156 8.95 180 |
| 12 | 40.836 10.95 168 46.672 10.00 . |
| 13 | 46.774 10.25 . 50.388 10.08 168 |
| 14 | 39.407 12.63 174 46.080 11.17 156 |
| 15 | 45.441 9.63 164 . 8.92 . |
| 16 | 45.118 11.08 . 39.203 12.88 168 |
| 17 | 45.790 10.47 186 50.545 9.93 148 |
| 18 | 48.673 9.40 186 47.920 11.50 170 |
| 19 | 47.467 10.50 170 |
| 20 | ; |
| 21 |
2 Codeblock
PROC MI Data
Erklärung :
Diese Prozedur führt eine multiple Imputation auf dem Datensatz 'Fitness1' durch. Die Option 'seed' initialisiert den Zufallszahlengenerator für die Reproduzierbarkeit. Die Option 'mu0' gibt die Anfangsmittelwerte für den Imputationsalgorithmus an. Die Anweisung 'mcmc' ruft die Markov Chain Monte Carlo-Methode auf. Die Variablen 'Oxygen', 'RunTime' und 'RunPulse' werden für die Imputation angegeben. Das Ergebnis wird in der Tabelle 'outmi' gespeichert.
Diese Prozedur führt eine multiple Imputation auf dem Datensatz 'Fitness1' durch. Die Option 'seed' initialisiert den Zufallszahlengenerator für die Reproduzierbarkeit. Die Option 'mu0' gibt die Anfangsmittelwerte für den Imputationsalgorithmus an. Die Anweisung 'mcmc' ruft die Markov Chain Monte Carlo-Methode auf. Die Variablen 'Oxygen', 'RunTime' und 'RunPulse' werden für die Imputation angegeben. Das Ergebnis wird in der Tabelle 'outmi' gespeichert.
Kopiert!
| 1 | PROC MI DATA=Fitness1 seed=501213 mu0=50 10 180 out=outmi; |
| 2 | mcmc; |
| 3 | var Oxygen RunTime RunPulse; |
| 4 | RUN; |
3 Codeblock
PROC PRINT
Erklärung :
Dieser Block zeigt die ersten 10 Zeilen (Option obs=10) des Datensatzes 'outmi', der die durch PROC MI imputierten Werte enthält. Ein Titel wird hinzugefügt, um die Ausgabe zu verdeutlichen.
Dieser Block zeigt die ersten 10 Zeilen (Option obs=10) des Datensatzes 'outmi', der die durch PROC MI imputierten Werte enthält. Ein Titel wird hinzugefügt, um die Ausgabe zu verdeutlichen.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | PROC PRINT |
| 3 | DATA=outmi (obs=10); |
| 4 | title 'First 10 Observations of the Imputed |
| 5 | Data Set'; |
| 6 | RUN; |
| 7 |
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