Das Skript beginnt mit der Erstellung eines Datensatzes 'SchoolSample'. Es simuliert hierarchisch strukturierte Daten mit 300 Schulen, jede mit 25 Nachbarschaften, und für jede Nachbarschaft 2 Beobachtungen zu 4 verschiedenen Zeitpunkten. Die Variablen 'SchoolID', 'Neighborhood', 'bInt', 'bTime', 'bTime2' werden generiert. Die abhängige Variable 'Math' wird mit einer Zufallskomponente berechnet. Anschließend wird PROC HPLMIXED verwendet, um ein lineares gemischtes Modell an die Daten anzupassen. Die Variablen 'Neighborhood' und 'SchoolID' werden als Klassifikationsvariablen deklariert. Das fixe Modell umfasst 'Time' und 'Time*Time'. Die Zufallseffekte umfassen den Achsenabschnitt ('int'), 'Time' und 'Time*Time', verschachtelt in 'Neighborhood(SchoolID)', mit einer unstrukturierten Kovarianzstruktur (TYPE=UN).
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Der Datensatz 'SchoolSample' wird vollständig intern im SAS-Skript über einen DATA STEP erstellt. Es werden keine externen Daten oder Standard-SAS-Bibliotheken wie SASHELP verwendet.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieser DATA STEP-Block generiert den Datensatz 'SchoolSample'. Er verwendet verschachtelte Schleifen, um 300 Schulen zu erstellen, jede mit 25 Nachbarschaften, und für jede Nachbarschaft 2 Beobachtungen zu 4 verschiedenen Zeitpunkten ('Time'). Die Variablen 'bInt', 'bTime', 'bTime2' werden zufällig generiert, um fixe Effekte zu simulieren. Die abhängige Variable 'Math' wird dann als quadratische Funktion der Zeit mit Hinzufügen von Zufallsrauschen ('rannor') berechnet. Die Anweisung 'output;' schreibt jede Beobachtung in den Datensatz.
Kopiert!
data SchoolSample;
do SchoolID = 1 to 300;
do nID = 1 to 25;
Neighborhood = (SchoolID-1)*5 + nId;
bInt = 5*ranuni(1);
bTime = 5*ranuni(1);
bTime2 = ranuni(1);
do sID = 1 to 2;
do Time = 1 to 4;
Math = bInt + bTime*Time + bTime2*Time*Time + rannor(2);
output;
end;
end;
end;
end;
run;
1
DATA SchoolSample;
2
DO SchoolID = 1 to 300;
3
DO nID = 1 to 25;
4
Neighborhood = (SchoolID-1)*5 + nId;
5
bInt = 5*ranuni(1);
6
bTime = 5*ranuni(1);
7
bTime2 = ranuni(1);
8
DO sID = 1 to 2;
9
DO Time = 1 to 4;
10
Math = bInt + bTime*Time + bTime2*Time*Time + rannor(2);
11
OUTPUT;
12
END;
13
END;
14
END;
15
END;
16
RUN;
2 Codeblock
PROC HPLMIXED
Erklärung : Dieser Block verwendet PROC HPLMIXED, um ein lineares gemischtes Modell anzupassen. Die Option 'data=SchoolSample' gibt den Eingabedatensatz an. Die 'class'-Anweisung identifiziert 'Neighborhood' und 'SchoolID' als kategoriale Variablen. Die 'model'-Anweisung definiert die Struktur der fixen Effekte, wobei 'Math' die abhängige Variable und 'Time' sowie 'Time*Time' die Prädiktoren sind. Die Option '/solution' fordert die Anzeige der Schätzungen der fixen Effektparameter an. Die 'random'-Anweisung spezifiziert die Zufallseffekte: einen Achsenabschnitt ('int'), 'Time' und 'Time*Time', die in der Einheit 'Neighborhood(SchoolID)' verschachtelt sind. Die Option 'type=un' gibt eine unstrukturierte Kovarianzmatrix für die Zufallseffekte an.
Kopiert!
proc hplmixed data=SchoolSample;
class Neighborhood SchoolID;
model Math = Time Time*Time / solution;
random int Time Time*Time / sub=Neighborhood(SchoolID) type=un;
run;
1
PROC HPLMIXEDDATA=SchoolSample;
2
class Neighborhood SchoolID;
3
model Math = Time Time*Time / solution;
4
random int Time Time*Time / sub=Neighborhood(SchoolID) type=un;
5
RUN;
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Urheberrechtsinformationen : S A S S A M P L E L I B R A R Y
NAME: HPLMXGS
TITLE: Getting Started Example for PROC HPLMIXED
PRODUCT: STAT
SYSTEM: ALL
KEYS: Mixed Models, Analysis of Covariance
PROCS: HPLMIXED
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