Das Skript beginnt mit der Erstellung eines 'Fitness1'-Datensatzes, der Messungen der körperlichen Verfassung (Sauerstoffverbrauch, Laufzeit, Puls) enthält. Einige dieser Messungen fehlen. Anschließend wird die PROC MI verwendet, um diese fehlenden Werte zu imputieren, indem 40 vollständige Datensätze generiert werden. Die Imputation basiert auf einer Monte-Carlo-Methode mit Markov-Ketten (MCMC), wobei ein Startwert zur Gewährleistung der Reproduzierbarkeit angegeben wird.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten werden direkt im Skript über einen DATA-Schritt und die DATALINES-Anweisung erstellt. Es ist keine externe Datenquelle erforderlich.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieser Block erstellt die Tabelle 'Fitness1' aus in den Code integrierten Daten (datalines). Die 'input'-Anweisung liest die Variablen Oxygen, RunTime und RunPulse. Der Spezifizierer ' @@' ermöglicht das Lesen mehrerer Beobachtungen aus derselben Datenzeile.
Erklärung : Dieser Block verwendet die Prozedur für multiple Imputation (MI) auf der Tabelle 'Fitness1'. Er ist so konfiguriert, dass 40 imputierte Datensätze ('nimpute=40') mit einer MCMC-Methode generiert werden. Die Option 'seed' gewährleistet die Reproduzierbarkeit. Die zu imputierenden Variablen werden in der 'var'-Anweisung angegeben.
Kopiert!
proc mi data=Fitness1 seed=21355417 nimpute=40 mu0=50 10 180;
mcmc chain=multiple displayinit initial=em(itprint);
var Oxygen RunTime RunPulse;
run;
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Urheberrechtsinformationen : SAS SAMPLE LIBRARY. NAME: MIEX9. TITLE: Documentation Example 9 for PROC MI. PRODUCT: STAT. REF: PROC MI, EXAMPLE 9
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