Dieses Skript analysiert Daten aus einem Ames-Salmonellen-Test, um die Modellierung teilweise variabler Mittelwerte zu veranschaulichen. Es vergleicht ein Standard-Poisson-Modell mit einem Zwei-Komponenten-Poisson-Mischmodell (k=2). Das Skript zeigt, wie Parameter zwischen den Komponenten eingeschränkt werden können (über die Option 'equate' oder die Anweisung 'RESTRICT') und untersucht den Effekt eines Ausreißers (outlier) auf die Modellanpassung und Überdispersion.
Datenanalyse
Type : INTERNE_ERZEUGUNG
Die 'Assay'-Daten, die Chinolin-Dosen und die beobachtete Koloniezahl enthalten, werden direkt im Skript über einen DATA-Schritt und Datalines erstellt.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung :
Erstellung der 'Assay'-Tabelle. Die Variable 'dose' wird gelesen, eine logarithmische Transformation 'logd' berechnet und drei 'num'-Beobachtungen für jede Dosis gelesen (Schleife do i=1 to 3).
Erstellung der 'Assay'-Tabelle. Die Variable 'dose' wird gelesen, eine logarithmische Transformation 'logd' berechnet und drei 'num'-Beobachtungen für jede Dosis gelesen (Schleife do i=1 to 3).
Kopiert!
| 1 | DATA assay; |
| 2 | label dose = 'Dose of quinoline (microg/plate)' |
| 3 | num = 'Observed number of colonies'; |
| 4 | INPUT dose @; |
| 5 | logd = log(dose+10); |
| 6 | DO i=1 to 3; INPUT num @; OUTPUT; END; |
| 7 | DATALINES; |
| 8 | 0 15 21 29 |
| 9 | 10 16 18 21 |
| 10 | 33 16 26 33 |
| 11 | 100 27 41 60 |
| 12 | 333 33 38 41 |
| 13 | 1000 20 27 42 |
| 14 | ; |
2 Codeblock
PROC HPFMM
Erklärung :
Anpassung eines Standard-Poisson-Regressionsmodells (dist=Poisson) an den gesamten Datensatz.
Anpassung eines Standard-Poisson-Regressionsmodells (dist=Poisson) an den gesamten Datensatz.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | PROC HPFMM |
| 3 | DATA=assay; |
| 4 | model num = dose logd / dist=Poisson; |
| 5 | RUN; |
| 6 |
3 Codeblock
PROC HPFMM
Erklärung :
Anpassung eines Zwei-Komponenten-Poisson-Mischmodells (k=2). Die Option 'equate=effects(dose logd)' erzwingt, dass die Regressionskoeffizienten für 'dose' und 'logd' zwischen den beiden Komponenten identisch sind.
Anpassung eines Zwei-Komponenten-Poisson-Mischmodells (k=2). Die Option 'equate=effects(dose logd)' erzwingt, dass die Regressionskoeffizienten für 'dose' und 'logd' zwischen den beiden Komponenten identisch sind.
Kopiert!
| 1 | PROC HPFMM DATA=assay; |
| 2 | model num = dose logd / dist=Poisson k=2 |
| 3 | equate=effects(dose logd); |
| 4 | RUN; |
4 Codeblock
PROC HPFMM
Erklärung :
Alternative zum vorherigen Schritt unter Verwendung der 'RESTRICT'-Anweisung, um manuell die Gleichheit der Koeffizienten 'dose' und 'logd' zwischen der ersten (1) und zweiten (-1) Komponente zu erzwingen.
Alternative zum vorherigen Schritt unter Verwendung der 'RESTRICT'-Anweisung, um manuell die Gleichheit der Koeffizienten 'dose' und 'logd' zwischen der ersten (1) und zweiten (-1) Komponente zu erzwingen.
Kopiert!
| 1 | PROC HPFMM DATA=assay; |
| 2 | model num = dose logd / dist=Poisson k=2; |
| 3 | restrict 'common dose' dose 1, dose -1; |
| 4 | restrict 'common logd' logd 1, logd -1; |
| 5 | RUN; |
5 Codeblock
PROC HPFMM
Erklärung :
Neuanpassung des Mischmodells (k=2, Effekte ausgeglichen) unter Ausschluss der Ausreißer-Beobachtung, bei der num=60 (Filter über die Dataset-Option where).
Neuanpassung des Mischmodells (k=2, Effekte ausgeglichen) unter Ausschluss der Ausreißer-Beobachtung, bei der num=60 (Filter über die Dataset-Option where).
Kopiert!
| 1 | PROC HPFMM DATA=assay(where=(num ne 60)); |
| 2 | model num = dose logd / dist=Poisson k=2 |
| 3 | equate=effects(dose logd); |
| 4 | RUN; |
6 Codeblock
PROC HPFMM
Erklärung :
Neuanpassung des einfachen Poisson-Modells unter Ausschluss der Ausreißer-Beobachtung (num=60).
Neuanpassung des einfachen Poisson-Modells unter Ausschluss der Ausreißer-Beobachtung (num=60).
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | PROC HPFMM |
| 3 | DATA=assay(where=(num ne 60)); |
| 4 | model num = dose logd / dist=Poisson; |
| 5 | RUN; |
| 6 |
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Urheberrechtsinformationen : SAS SAMPLE LIBRARY - NAME: hpfmmex3 - PRODUCT: STAT - REF: Wang, P., Puterman, M. L., Cockburn, I., and Le, N. (1996)
