Este script analiza los datos de un ensayo Ames de salmonella para ilustrar la modelización de medias parcialmente variables. Compara un modelo de Poisson estándar con un modelo de mezcla de Poisson de dos componentes (k=2). El script muestra cómo restringir los parámetros entre los componentes (mediante la opción 'equate' o la instrucción 'RESTRICT') y examina el efecto de un valor atípico (outlier) en el ajuste del modelo y la sobredispersión.
Análisis de datos
Type : CREATION_INTERNE
Los datos 'assay' que contienen las dosis de quinolina y el número de colonias observadas se crean directamente en el script mediante un paso DATA y datalines.
1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Creación de la tabla 'assay'. Se lee la variable 'dose', se calcula una transformación logarítmica 'logd', y se leen tres observaciones 'num' para cada dosis (bucle do i=1 to 3).
Creación de la tabla 'assay'. Se lee la variable 'dose', se calcula una transformación logarítmica 'logd', y se leen tres observaciones 'num' para cada dosis (bucle do i=1 to 3).
¡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 HPFMM
Explicación :
Ajuste de un modelo de regresión de Poisson estándar (dist=Poisson) sobre el conjunto de datos.
Ajuste de un modelo de regresión de Poisson estándar (dist=Poisson) sobre el conjunto de datos.
¡Copiado!
| 1 | |
| 2 | PROC HPFMM |
| 3 | DATA=assay; |
| 4 | model num = dose logd / dist=Poisson; |
| 5 | RUN; |
| 6 |
3 Bloque de código
PROC HPFMM
Explicación :
Ajuste de un modelo de mezcla de Poisson de 2 componentes (k=2). La opción 'equate=effects(dose logd)' fuerza a que los coeficientes de regresión para 'dose' y 'logd' sean idénticos entre los dos componentes.
Ajuste de un modelo de mezcla de Poisson de 2 componentes (k=2). La opción 'equate=effects(dose logd)' fuerza a que los coeficientes de regresión para 'dose' y 'logd' sean idénticos entre los dos componentes.
¡Copiado!
| 1 | PROC HPFMM DATA=assay; |
| 2 | model num = dose logd / dist=Poisson k=2 |
| 3 | equate=effects(dose logd); |
| 4 | RUN; |
4 Bloque de código
PROC HPFMM
Explicación :
Alternativa al paso anterior que utiliza la instrucción 'RESTRICT' para imponer manualmente la igualdad de los coeficientes 'dose' y 'logd' entre el primer (1) y el segundo (-1) componente.
Alternativa al paso anterior que utiliza la instrucción 'RESTRICT' para imponer manualmente la igualdad de los coeficientes 'dose' y 'logd' entre el primer (1) y el segundo (-1) componente.
¡Copiado!
| 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 Bloque de código
PROC HPFMM
Explicación :
Reajuste del modelo de mezcla (k=2, efectos igualados) excluyendo la observación atípica donde num=60 (filtro mediante la opción dataset where).
Reajuste del modelo de mezcla (k=2, efectos igualados) excluyendo la observación atípica donde num=60 (filtro mediante la opción dataset where).
¡Copiado!
| 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 Bloque de código
PROC HPFMM
Explicación :
Reajuste del modelo de Poisson simple excluyendo la observación atípica (num=60).
Reajuste del modelo de Poisson simple excluyendo la observación atípica (num=60).
¡Copiado!
| 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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