Modelado de patrones de diabetes con PROC GAM

El script comienza con la creación de un conjunto de datos llamado 'diabetes' a través de un paso DATA. Los datos se proporcionan directamente en el código usando 'datalines'. Se calcula una nueva variable, 'logCP', tomando el logaritmo natural de la variable 'CPeptide'. Luego, se utiliza el procedimiento 'PROC GAM' para ajustar un modelo aditivo generalizado. Este modelo tiene como objetivo predecir 'logCP' en función de los efectos no lineales de las variables 'Edad' y 'Déficit Base', que se modelan utilizando funciones spline. El objetivo es examinar los patrones de diabetes, como se indica en el título.

Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE

Los datos se crean directamente en el script SAS usando una instrucción 'datalines' dentro del paso DATA.

1 Bloque de código

DATA STEP Data

Explicación :
Este bloque DATA STEP crea la tabla 'diabetes'. Lee tres variables (Age, BaseDeficit, CPeptide) a partir de datos integrados ('datalines'), luego calcula una cuarta variable 'logCP' como el logaritmo natural de 'CPeptide'. La opción ' @@' permite leer múltiples observaciones de la misma línea de datos.

¡Copiado!

1	title 'Patterns of Diabetes';
2	DATA diabetes;
3	INPUT Age BaseDeficit CPeptide @code_sas_json/8_SAS_Intro_ReadFile_MultiCol_@@.json;
4	logCP = log(CPeptide);
5	DATALINES;
6	5.2 -8.1 4.8 8.8 -16.1 4.1 10.5 -0.9 5.2
7	10.6 -7.8 5.5 10.4 -29.0 5.0 1.8 -19.2 3.4
8	12.7 -18.9 3.4 15.6 -10.6 4.9 5.8 -2.8 5.6
9	1.9 -25.0 3.7 2.2 -3.1 3.9 4.8 -7.8 4.5
10	7.9 -13.9 4.8 5.2 -4.5 4.9 0.9 -11.6 3.0
11	11.8 -2.1 4.6 7.9 -2.0 4.8 11.5 -9.0 5.5
12	10.6 -11.2 4.5 8.5 -0.2 5.3 11.1 -6.1 4.7
13	12.8 -1.0 6.6 11.3 -3.6 5.1 1.0 -8.2 3.9
14	14.5 -0.5 5.7 11.9 -2.0 5.1 8.1 -1.6 5.2
15	13.8 -11.9 3.7 15.5 -0.7 4.9 9.8 -1.2 4.8
16	11.0 -14.3 4.4 12.4 -0.8 5.2 11.1 -16.8 5.1
17	5.1 -5.1 4.6 4.8 -9.5 3.9 4.2 -17.0 5.1
18	6.9 -3.3 5.1 13.2 -0.7 6.0 9.9 -3.3 4.9
19	12.5 -13.6 4.1 13.2 -1.9 4.6 8.9 -10.0 4.9
20	10.8 -13.5 5.1
21	;

2 Bloque de código

PROC GAM

Explicación :
Este bloque utiliza el procedimiento GAM (Modelo Aditivo Generalizado) para modelar la variable 'logCP' en función de 'Age' y 'BaseDeficit'. La instrucción 'model' especifica que ambas variables independientes se ajustan usando funciones spline, lo que permite capturar relaciones no lineales. La instrucción 'ods graphics on;' activa la creación de gráficos para visualizar los resultados.

¡Copiado!

1	ods graphics on;
2	PROC GAM DATA=diabetes;
3	model logCP = spline(Age) spline(BaseDeficit);
4	RUN;

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Información de copyright : SAS SAMPLE LIBRARY, NAME: gamgs, TITLE: Getting Started Example for PROC GAM, DESC: Patterns of Diabetes, REF: Sockett et al. 1987, PRODUCT: STAT

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