Statistik & Data Mining
SAS Jackboot macro and balanced sampling
Verfasst von shlcolli am 15 November, 2011 - 11:09Hallo,
Ich möchte das Jackboot macro benutzen. Ich möchte allerdings mein Bootstrap samples nach einem bestimmten Variabel stratefiziert haben. Weiss jemand wie das geht? Ich habe gesehen das es ein Balanced Option gibt aber ich habe nicht verstanden wie man die stratifizierenden Variabel spezifizieren kann.
Vielen Dank im Voraus
S
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proc surveyselect - alloc-Statement
Verfasst von krid_sas am 23 September, 2011 - 14:02Guten Tag!
Die Surveyselect-Prozedur finde ich etwas - sagen wir - verwirrend. In der SAS-Doku steht, dass man mit alloc=(values) für jedes Stratum eine prozentuale Größe angeben kann, siehe hier: http://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_surveyselect_sect011.htm
Wenn ich das aber versuche bekomme ich einen Syntaxfehler beim Gleichheitszeichen angezeigt.
Der Code ist:
PROC SURVEYSELECT DATA=datenrein
OUT=datenraus
METHOD=srs
sampsize=1800;
STRATA Variablenname
ALLOC=(0.02 0 0 0 0.13 0.04 0.8 0 0 0.01);
Einfluss verschiedener Parameter auf eine Variable: numerische und kategoriale Daten
Verfasst von Sarah7 am 16 September, 2011 - 12:32Hallo!
Ich möchte den Einfluss verschiedener Parameter auf eine Variable testen (z.B. auf die Artenzahl).
Ich habe numerische Daten für Bodenchemie (geneaugenommen habe ich Ellenberg-Zeigerwerte)und nominale Daten (Landnutzung, Aufnahme-Land), deren Einfluss ich auf z.B. die Artenzahl testen möchte. Gibt es bei den generalisierten linearen Modellen die Möglichkeit, beide Datenformen zu berücksichtigen? Oder muss man getrennte Analysen durchführen? Gibt es andere Verfahren, die mir eine solche Analyse von möglichen Einflüssen erlauben?
Ich würde mich sehr über Hilfe freuen!
Viele Grüße,
LASSO - gibt es ein SAS-Makro für Anwendung von Proportional-Hazard-Regression?
Verfasst von Knüppel am 25 August, 2011 - 10:14Hallo,
in SAS 9.2 wurde in PROC GLMSELECT als Selektionsmethode LASSO (Tibshirani, R. (1996), "Regression Shrinkage and Selection via the Lasso," Journal of the Royal Statistical Society Series B, 58, 267–288.) implementiert.
Kann mir jemand einen Tipp geben, ob bereits ein SAS-Makro oder ähnliches existiert, dass das LASSO-Verfahren für Ereigniszeiten (speziell Cox'sche Proportional-Hazard-Regression) ermöglicht?
Danke.
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Format
Verfasst von chebello am 15 Juli, 2011 - 14:01Hallo,
ich habe ein Textformat zu einer Variablen über die proc freq definiert.
In den durch die proc freq definierten Gruppen ist eine Gruppe other.
Die proc freq über die Variable mit dem Format funktioniert.
Ich erhalte die Häufigkeit der Gruppe other .
Die proc univariate über die Variable mit dem Format arbeitet nicht
einwandfrei.
Die Gruppe other wird nicht im Gesamten ausgewertet !
Wie erhalte ich eine Gesamt univariate der Gruppe other ?
Freundlichen Gruss
chebello
Substring für numerische Variable
Verfasst von Mullbinde am 13 Juli, 2011 - 09:37Hallo,
ich benötige aus meinem Datensatz nur die drei ersten Stellen einer numerischen Variable (WGEMNR), um daraus eine neue Variable (POLBEZ) zu machen.
Sehe ich das richtig, dass ich diese zunächst in eine alphanumerische Variable umwandeln muss, um den SUBSTR-Befehl anwenden zu können?
Ich hätte es so gelöst, es läuft zwar und es kommt auch keine Felhermeldung, aber die Spalte mit der neunen Variable POLBEZ ist leer. Woran liegt es?
<
data Radkersburg;
set tabellen_neu;
polbez=substr(put(wgemnr, 9.),1,3);
run;
/>
Danke und LG!
Vorbereitung für logistische Regression!! Hilfe!
Verfasst von ollie_ am 22 Dezember, 2010 - 19:55Würd mich freuen, wenn Ihr mir helfen könntet.
Warum wird die Prozedur proc format nicht ausgeführt?
Warum steht in der table logistic z.B. nicht 0 sondern <=20 and <=65?!?!
proc format;
value agegroup 0='<=20 and <=65'
1='<20 or >65';
value vision 0='No Problem'
1='Some Problem';
value yes_no 0='No'
1='Yes';
run;
data logistic;
/*Datensatz findet Ihr am Ende des Beitrags*/
infile 'C:Pfad\accident.txt';
input accident age vision drive_ed @@;
if age<20 or age>65 then agegroup=1;
else agegroup=0;
if age<20 then young=1;
else young=0;
if age>65 then old=1;
Fehlende Werte ausgleichen, Missing
Verfasst von Thiele am 19 November, 2010 - 11:09Guten Morgen.
Habe eine Frage für die Statistiker und vielleicht GCP Experten.
Nach folgender Formel sollen f-Werte berechnet werden:
f = a*0.5 + b*0.33 + c*(-0.7)
wobei a = MEAN(x1 x2 x3) * 50
b = MEAN(x4 x5 6x x7 x8) * 100
c = MEAN(x9 x10) * 25
So. Wenn x9 und x10 Missing sind, dann ist c auch missing. Dann kann ich auch f nicht mehr vernünftig berechnen. Wie würden Sie mit dem fehlenden c - wert umgehen? Könnte man den irgendwie interpolieren z.B. MEAN(a b) nehmen oder was macht man da?
Mit freundlichen Grüßen
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Messwiederholungen auch für kategorelle Daten mit GLM auswerten
Verfasst von SAS-Fidi am 10 November, 2010 - 13:28Hallo,
ich habe für die Auswertung von Messwiederholungen bei meinen stetigen Variablen ein GLM, das ich in ein Macro umwandeln und dann nach Möglichkeit auch für die kategorielen Variablen nutzen möchte. Hier ein Beispiel:
proc glm data=ueberzeit;
class quart;
model logmar0-logmar3=quart/nouni;
reapeated time;
run;
In den logmar-Variablen stehen die Visusmessungen für den jeweiligen Zeitpunkt.
ARFIMA-Prozess anpassen
Verfasst von Dolores am 2 November, 2010 - 11:29Liebe Forum-Community,
ich habe ein ganz einfaches Anliegen, jedoch scheitere ich in der Umsetzung, da ich keine passende Vorlage in der SAS-Hilfedokumentation finde.
Ich möchte einen gegebenen Datensatz (z.B. die Variable RV in der SAS-file work.probe) an einen ARFIMA(1,d,0)-Prozess anpassen. Wie wähle ich in IML die konkrete Variable aus der Datei aus und wie schätze ich dann den ARFIMA darauf (in der SAS-Dokumenation gibt es leider dazu nur irgendwelche Simulationsdaten und ich möchte eine bestehende Zeitreihe anpassen).
Besten Dank für Ihre Hilfe
Dolores
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