使用SAS进行CHAID分析：BPD数据集示例

"该资源是关于使用SAS编程语言实现CHAID（Classification And Regression Trees，分类与回归树）模型的一个示例。代码存放在名为`chaidbpd.sas`的文件中，针对名为BPD的数据集进行分析。数据集中包含了一些关于婴儿出生情况和健康状况的变量，如性别（SEX）、出生年份（YOB）、阿普加评分（APGAR）、胎龄（GEST）、出生体重（BWT）、呼吸道症状出现时间（AGSYM）、机械通气开始时间（AGVEN）、插管时长（INTUB）、辅助呼吸时长（VENTL）、低氧暴露时间（LOWO2）、中等氧暴露时间（MEDO2）、高氧暴露时间（HIO2）、存活状态（SURV）等。代码首先设置了图形输出选项，以便于生成PostScript文件，然后定义了一个名为SET1的数据集，并对数据进行了预处理，如创建了新的变量BPD，根据BPDHI的值将其分为两个类别。" 在SAS中，CHAID（Classification and Interaction Detection）是一种用于构建决策树的算法，它主要用于分类问题。此模型通过分析变量间的交互作用和独立性来构建树状结构。在本示例中，CHAID算法将用于分析BPD（Bronchopulmonary Dysplasia，肺发育不全）的发生与哪些因素相关。 首先，SAS代码中设置了一些图形选项，这在生成图表和报告时非常重要，特别是对于PostScript设备的设置，可以决定输出文件的格式和质量。在UNIX环境下，代码将图形输出设置为postscipt文件，并旋转为横向布局。而在Windows环境下，设备设置为WIN，并指定目标为PS，同样保持横向布局。 接着，定义了一个名为SET1的数据集，数据来源于名为`bpd.dat`的外部文件。程序逐个读取变量，如SEX、YOB等，并根据需要处理某些变量。例如，变量BPDHI被用来创建一个新的变量BPD，根据其值将其分类为1或2，这可能是为了简化后续的CHAID分析。 CHAID算法的核心在于其递归地分割数据，每次选择一个最能区分不同类别的变量及其最佳切割点。在这个过程中，它考虑了不同变量之间的交互效应，从而形成一个具有决策节点的树形结构。在SAS中，可以使用TREEDISC宏来执行CHAID分析。然而，这部分代码没有直接展示如何运行CHAID模型，可能是在接下来的代码段中完成的。 在分析结束后，CHAID模型会生成一个决策树，其中每个内部节点代表一个特征的分割，每个叶节点则对应一类结果。这种可视化表示有助于理解哪些因素对BPD的发生有显著影响，以及它们是如何相互作用的。CHAID模型的结果通常包括特征的重要性、各节点的统计检验和分割规则。 为了完整实现CHAID模型，还需要进一步的SAS代码，如调用TREEDISC宏，设置模型参数，以及可能的交叉验证和结果解释。这部分代码没有提供，但可以从SAS官方文档或相关教程中找到。