什麼是SAS-parameterestimates在R上的等價

-1

proc glm data=DataTX; 
class DAG; 
by HID; 
model Bwt = DAG/ss3 solution; 
ods output parameterestimates =TX_BW_corrFact;

運行寫的;

2011-08-05 nolyugo

它是做什麼用的？而且你應該在stats.stackexchange.com上提問這種問題。 – Spacedman

如果你告訴我們你的代碼做了什麼，並且還提供了示例數據和預期結果，那麼你將會有更多的運氣來獲得這個答案。 – Andrie

對於R中的大多數用途，相當於proc glm是lm，它符合線性模型。看起來您需要模型的估計係數，可通過coef(mod)獲得，其中mod是lm返回的對象。

最複雜的位是複製by語句，該語句適用於by變量（本例中爲HID）的每個級別的單獨模型。嘗試這樣的事情。我假設你已經有了你的數據集導入R.

grps <- split(DataTX, DataTX$HID) 
mods <- lapply(grps, function(x) lm(Bwt ~ DAG, data=x)) 
sapply(mods, coef)

這種分裂DataTX到基於HID單獨組。對於每個組，然後適合型號lm(Bwt ~ DAG)。最後一行然後提取每個模型的擬合係數。

這可以連接成一行，但將其作爲3個單獨的語句可能會使得更容易遵循。

請注意，由於兩個系統如何參數化模型的差異，係數將不會與SAS中的係數相同。特別是，SAS默認將類/因子變量的最後一級作爲參考，而R使用第一級。

2011-08-05 07:44:59

嗨Hong Ooi，你的腳本只給我一個DAG的估計，但DAG有不同的級別，我怎麼能得到DAG每個級別的單獨估計。謝謝 – nolyugo

讓我猜測，DAG是數字？然後，lm將它視爲一個連續變量。用'DataTX $ DAG < - 因子（DataTX $ DAG）'將它變成一個因子（相當於SAS類var）並重新運行。 –

看一看lmList（）從lme4或NLME包

library(lme4) 
lmList(Reaction ~ Days | Subject, sleepstudy)

這比香港的解決方案短。

grps <- split(sleepstudy, sleepstudy$Subject) 
mods <- lapply(grps, function(x) lm(Reaction ~ Days, data=x)) 
sapply(mods, coef)

2011-08-05 09:17:37 Thierry

回答