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Este script genera un conjunto de datos simulado (tabla Sim) que contiene información sobre especies, granjas y animales. Luego utiliza el procedimiento HPMIXED (High-Performance Mixed Models) para ajustar un modelo lineal mixto. El modelo evalúa el rendimiento (Yield) en función de los efectos fijos (Especie, Interacción Especie*Granja) y un efecto aleatorio (Animal). El código también incluye pruebas de hipótesis y definiciones de contrastes.

Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE

Los datos son generados íntegramente por el paso DATA 'Sim' utilizando bucles y funciones aleatorias (rannor, ranuni) para crear 40,000 observaciones.

1 Bloque de código

DATA STEP Data

Explicación :
Creación de la tabla de trabajo 'Sim'. Uso de arrays para almacenar las características de los animales y generación de 40,000 observaciones simuladas.

¡Copiado!

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 Bloque de código

PROC HPMIXED

Explicación :
Llamada al procedimiento HPMIXED. Definición de las variables de clasificación, del modelo estadístico (MODEL), de los efectos aleatorios (RANDOM), y especificación de pruebas y contrastes adicionales.

¡Copiado!

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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