Dieses Skript analysiert biologische Testdaten (Ames-Salmonellen-Test). Es beginnt mit der Erstellung eines internen Datensatzes, passt dann mehrere Modelle an: eine einfache Poisson-Regression, ein Zweikomponenten-Poisson-Mischungsmodell mit eingeschränkten Effekten (über EQUATE und RESTRICT) und untersucht schließlich die Auswirkungen eines Ausreißers, indem die Modelle auf einer Teilmenge der Daten neu angepasst werden.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die 'assay'-Daten werden direkt im Skript mithilfe eines DATA-Schritts und der DATALINES-Anweisung erstellt.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung :
Erstellung des 'assay'-Datensatzes, der die Quinolin-Dosen und die Anzahl der beobachteten Kolonien enthält. Die Variable 'logd' (Logarithmus der Dosis) wird berechnet.
Erstellung des 'assay'-Datensatzes, der die Quinolin-Dosen und die Anzahl der beobachteten Kolonien enthält. Die Variable 'logd' (Logarithmus der Dosis) wird berechnet.
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| 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 FMM
Erklärung :
Anpassung eines Standard-Poisson-Regressionsmodells (k=1 standardmäßig) zur Modellierung der Anzahl der Kolonien in Abhängigkeit von der Dosis.
Anpassung eines Standard-Poisson-Regressionsmodells (k=1 standardmäßig) zur Modellierung der Anzahl der Kolonien in Abhängigkeit von der Dosis.
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| 1 | |
| 2 | PROC FMM |
| 3 | DATA=assay; |
| 4 | model num = dose logd / dist=Poisson; |
| 5 | RUN; |
| 6 |
3 Codeblock
PROC FMM
Erklärung :
Anpassung eines Zweikomponenten-Poisson-Mischungsmodells (k=2). Die Option 'equate=effects(dose logd)' erzwingt, dass die Regressionskoeffizienten für 'dose' und 'logd' in beiden Komponenten der Mischung identisch sind.
Anpassung eines Zweikomponenten-Poisson-Mischungsmodells (k=2). Die Option 'equate=effects(dose logd)' erzwingt, dass die Regressionskoeffizienten für 'dose' und 'logd' in beiden Komponenten der Mischung identisch sind.
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| 1 | PROC FMM DATA=assay; |
| 2 | model num = dose logd / dist=Poisson k=2 |
| 3 | equate=effects(dose logd); |
| 4 | RUN; |
4 Codeblock
PROC FMM
Erklärung :
Alternative zur EQUATE-Option unter Verwendung der RESTRICT-Anweisung, um die Gleichheit der Parameter zwischen den beiden Komponenten (Dosis 1 = Dosis 2 und logd 1 = logd 2) zu erzwingen.
Alternative zur EQUATE-Option unter Verwendung der RESTRICT-Anweisung, um die Gleichheit der Parameter zwischen den beiden Komponenten (Dosis 1 = Dosis 2 und logd 1 = logd 2) zu erzwingen.
Kopiert!
| 1 | PROC FMM 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 FMM
Erklärung :
Neuanpassung des Poisson-Mischungsmodells (k=2) unter Ausschluss einer Ausreißerbeobachtung (num=60), um deren Einfluss auf die Anpassung zu sehen.
Neuanpassung des Poisson-Mischungsmodells (k=2) unter Ausschluss einer Ausreißerbeobachtung (num=60), um deren Einfluss auf die Anpassung zu sehen.
Kopiert!
| 1 | PROC FMM 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 FMM
Erklärung :
Neuanpassung des einfachen Poisson-Modells unter Ausschluss der Ausreißerbeobachtung.
Neuanpassung des einfachen Poisson-Modells unter Ausschluss der Ausreißerbeobachtung.
Kopiert!
| 1 | |
| 2 | PROC FMM |
| 3 | DATA=assay(where=(num ne 60)); |
| 4 | model num = dose logd / dist=Poisson; |
| 5 | RUN; |
| 6 |
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