Exemple d'introduction pour PROC HPMIXED

Ce script génère un jeu de données simulé (table Sim) contenant des informations sur des espèces, des fermes et des animaux. Il utilise ensuite la procédure HPMIXED (High-Performance Mixed Models) pour ajuster un modèle linéaire mixte. Le modèle évalue le rendement (Yield) en fonction des effets fixes (Espèce, Interaction Espèce*Ferme) et d'un effet aléatoire (Animal). Le code inclut également des tests d'hypothèses et des définitions de contrastes.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Les données sont intégralement générées par l'étape DATA 'Sim' en utilisant des boucles et des fonctions aléatoires (rannor, ranuni) pour créer 40 000 observations.

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Création de la table de travail 'Sim'. Utilisation de tableaux (arrays) pour stocker les caractéristiques des animaux et génération de 40 000 observations simulées.

Copié !

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 Bloc de code

PROC HPMIXED

Explication :
Appel de la procédure HPMIXED. Définition des variables de classification, du modèle statistique (MODEL), des effets aléatoires (RANDOM), et spécification de tests et contrastes supplémentaires.

Copié !

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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