Este script analiza datos de ensayos biológicos (ensayo de Ames de salmonela). Comienza creando un conjunto de datos interno, luego ajusta varios modelos: una regresión de Poisson simple, un modelo de mezcla de Poisson de dos componentes con efectos restringidos (a través de EQUATE y RESTRICT), y finalmente examina el impacto de un valor atípico reajustando los modelos en un subconjunto de datos.
Análisis de datos
Type : CREATION_INTERNE
Los datos 'assay' se crean directamente en el script utilizando un paso DATA y la instrucción DATALINES.
1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Creación del conjunto de datos 'assay' que contiene las dosis de quinolina y el número de colonias observadas. Se calcula la variable 'logd' (log de la dosis).
Creación del conjunto de datos 'assay' que contiene las dosis de quinolina y el número de colonias observadas. Se calcula la variable 'logd' (log de la dosis).
¡Copiado!
| 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 Bloque de código
PROC FMM
Explicación :
Ajuste de un modelo de regresión de Poisson estándar (k=1 por defecto) para modelar el número de colonias en función de la dosis.
Ajuste de un modelo de regresión de Poisson estándar (k=1 por defecto) para modelar el número de colonias en función de la dosis.
¡Copiado!
| 1 | |
| 2 | PROC FMM |
| 3 | DATA=assay; |
| 4 | model num = dose logd / dist=Poisson; |
| 5 | RUN; |
| 6 |
3 Bloque de código
PROC FMM
Explicación :
Ajuste de un modelo de mezcla de Poisson de dos componentes (k=2). La opción 'equate=effects(dose logd)' impone que los coeficientes de regresión para 'dose' y 'logd' sean idénticos en ambos componentes de la mezcla.
Ajuste de un modelo de mezcla de Poisson de dos componentes (k=2). La opción 'equate=effects(dose logd)' impone que los coeficientes de regresión para 'dose' y 'logd' sean idénticos en ambos componentes de la mezcla.
¡Copiado!
| 1 | PROC FMM DATA=assay; |
| 2 | model num = dose logd / dist=Poisson k=2 |
| 3 | equate=effects(dose logd); |
| 4 | RUN; |
4 Bloque de código
PROC FMM
Explicación :
Alternativa a la opción EQUATE utilizando la instrucción RESTRICT para forzar la igualdad de los parámetros entre los dos componentes (dose 1 = dose 2 y logd 1 = logd 2).
Alternativa a la opción EQUATE utilizando la instrucción RESTRICT para forzar la igualdad de los parámetros entre los dos componentes (dose 1 = dose 2 y logd 1 = logd 2).
¡Copiado!
| 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 Bloque de código
PROC FMM
Explicación :
Reajuste del modelo de mezcla de Poisson (k=2) excluyendo una observación atípica (num=60) para ver su impacto en el ajuste.
Reajuste del modelo de mezcla de Poisson (k=2) excluyendo una observación atípica (num=60) para ver su impacto en el ajuste.
¡Copiado!
| 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 Bloque de código
PROC FMM
Explicación :
Reajuste del modelo de Poisson simple excluyendo la observación atípica.
Reajuste del modelo de Poisson simple excluyendo la observación atípica.
¡Copiado!
| 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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