广义估计方程的SAS代码
时间: 2023-03-28 19:01:37 浏览: 290
以下是广义估计方程的SAS代码:
proc genmod data=mydata;
class group;
model y = x1 x2 / dist=poisson link=log type3;
repeated subject=group / type=unstr;
run;
注意:这只是一个示例代码,具体的数据和模型需要根据实际情况进行调整。
相关问题
R语言中广义估计方程代码
广义估计方程(Generalized Estimating Equation, GEE)在R语言中可通过"geepack"软件包来实现。以下是GEE的代码示例:
首先安装geepack软件包:
install.packages("geepack")
引入包:
library(geepack)
然后,定义一个数据集,然后将数据集转换为GEE的矩阵形式。这可以使用函数"geepack::geeglm()"实现。
# 定义数据集
data <- data.frame(...)
# 将数据集转换为GEE矩阵形式
gee.matrix <- geepack::geeglm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data, id = id, family = binomial(), corstr = "exchangeable")
其中,y是我们的响应变量,x1、x2、x3是我们的自变量,id是数据集中的观测单位标识符,family指定GEE模型的分布类型。
最后,我们使用函数"summary()"来确认模型输出。
# 查看模型总结
summary(gee.matrix)
这将显示关于GEE模型的摘要输出,包括参数估计、标准误等等。
r语言广义估计方程案例
以下是一个R语言广义估计方程的案例:
假设我们有一个二分类问题,需要使用广义估计方程进行建模。我们可以使用R中的geepack包来实现。首先,我们需要加载geepack包:
```R
library(geepack)
```
接下来,我们需要准备数据。假设我们有一个数据集data,其中包含了两个变量x和y,以及一个二分类的响应变量z。我们可以使用以下代码来读取数据:
```R
data <- read.csv("data.csv")
```
然后,我们可以使用以下代码来拟合广义估计方程模型:
```R
model <- geeglm(z ~ x + y, family = binomial, data = data)
```
在这个模型中,我们使用了binomial家族来拟合二分类问题。我们还使用了geeglm函数来拟合广义估计方程模型。最后,我们可以使用以下代码来查看模型的摘要:
```R
summary(model)
```
这将输出模型的摘要信息,包括每个变量的系数、标准误、z值和p值等。