Regresyon katsayıları, sas'a karışık olarak nasıl hesaplanır?

Question

İşte my data. Veriler şu şekilde yapılandırılmıştır: id x1 x2 x3 y.

Analiz etmek için proc mixed kullanıyorum, ancak şimdi regresyon katsayılarını belirlemek istiyorum ve nasıl yapacağımı bilmiyorum. Ben sadece sas ile yeni başlayan biriyim. Sonuçlardan ben x1, x2, ve x1x2x3 önemli etkileri olduğunu görüyoruz, ancak katsayılar alpha, beta, gamma, delta, theta nasıl belirleneceği:

ods graphics on; 
proc mixed data=test; 
    class x1 x2 x3; 
    model y = x1 | x2 | x3/solution residual; 
    random id; 
run; 
ods graphics off; 

DÜZENLEME 1:

y = theta + alpha*x1 + beta*x2 + gamma*x3 + delta*x1*x2*x3

Bu benim kodudur: Burada tablo Solutions for Fixed Effects:

01'in bir bölümüdür.

x1 iki seviye olduğundan, tabloda iki satır vardır. Bu iki değeri toplayarak x1'un etkisini aldım: İlk satır için -109.07 ve ikinci için 0 veya başka bir şey yapmalı mıyım? Bunun 2^k tasarım olduğunu unutmayın. x1'un etkisi, x1 yüksek (20) ve düşük olduğunda (10) y için ortalama değerler arasındaki farkın yarısı kadar hesaplanmalıdır.

Answer 1

solution seçeneği tahminlerinizi oluşturmalıdır. Bunu model ve random ifadelerine eklemeniz gerekir. Tahminleri tutan iki tablo, Sabit Etkiler için Çözüm ve Rastgele Efektler için Çözüm görmelisiniz.

proc mixed data=test; 
class x1 x2 x3; 
model y = x1 | x2 | x3/solution residual; 
random id/s; 
run; 

belgelerinde Rastgele Katsayılar örnek sorunuzun yakındır.

https://support.sas.com/documentation/cdl/en/statug/63033/HTML/default/viewer.htm#statug_mixed_sect034.htm

Answer 2

modeliniz, x1, x2 dayanarak, o zaman modelinde katsayılarını almak gerekir, sürekli değişkenler olarak ele alınmalıdır. Kodunuzdaki ve x1, x2 ve değerlerine dayalı Ancak

proc mixed data=test; 
model y=x1 x2 x3 x1*x2*x3/ solution residual; 
random id/s; 
run; 

, ne yaptığının olarak onlara kadar kategorik değişken tedavi etmek daha iyi olurdu, tablonuzda sonra Tahmin aslında arasındaki ortalama farktır iki seviye ne olursa olsun. Aşağıdaki bağlantı, sonuçlarınızı anlamanıza yardımcı olabilir. http://support.sas.com/kb/38/384.htmlexplanation of estimation of coefficients