Einführungsbeispiel für PROC HPMIXED

Dieses Skript generiert einen simulierten Datensatz (Tabelle Sim) mit Informationen zu Spezies, Farmen und Tieren. Anschließend wird die HPMIXED-Prozedur (High-Performance Mixed Models) verwendet, um ein lineares gemischtes Modell anzupassen. Das Modell bewertet den Ertrag (Yield) basierend auf festen Effekten (Spezies, Interaktion Spezies*Farm) und einem Zufallseffekt (Tier). Der Code enthält auch Hypothesentests und Kontrastdefinitionen.

Datenanalyse

Type : CREATION_INTERNE

Die Daten werden vollständig durch den DATA-Schritt 'Sim' generiert, wobei Schleifen und Zufallsfunktionen (rannor, ranuni) verwendet werden, um 40.000 Beobachtungen zu erstellen.

1 Codeblock

DATA STEP Data

Erklärung :
Erstellung der Arbeitstabelle 'Sim'. Verwendung von Arrays zur Speicherung von Tiermerkmalen und Generierung von 40.000 simulierten Beobachtungen.

Kopiert!

1	DATA Sim;
2	keep Species Farm Animal Yield;
3	array AnimalEffect{3000};
4	array AnimalFarm{3000};
5	array AnimalSpecies{3000};
6	DO i = 1 to dim(AnimalEffect);
7	AnimalEffect{i} = sqrt(4.0)*rannor(12345);
8	AnimalFarm{i} = 1 + int(100*ranuni(12345));
9	AnimalSpecies{i} = 1 + int(5*ranuni(12345));
10	END;
11	DO i = 1 to 40000;
12	Animal = 1 + int(3000*ranuni(12345));
13	Species = AnimalSpecies{Animal};
14	Farm = AnimalFarm{Animal};
15	Yield = 1 + Species + Farm/10 + AnimalEffect{Animal}
16	+ sqrt(8.0)*rannor(12345);
17	OUTPUT;
18	END;
19	RUN;

2 Codeblock

PROC HPMIXED

Erklärung :
Aufruf der HPMIXED-Prozedur. Definition von Klassifikationsvariablen, des statistischen Modells (MODEL), der Zufallseffekte (RANDOM) und Spezifikation zusätzlicher Tests und Kontraste.

Kopiert!

1	PROC HPMIXED DATA=Sim;
2	class Species Farm Animal;
3	model Yield = Species Species*Farm;
4	random Animal;
5	test Species*Farm;
6	contrast 'Species1 = Species2 = Species3'
7	Species 1 0 -1,
8	Species 0 1 -1;
9	RUN;

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