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1、山西医科大学学报(JShanxiMedUniv)2000,31(5)·407·文章编号:1007-6611(2000)05-0407-02Poisson回归模型的SASGENMOD实现方法孟小平(山西医科大学研究生部, 太原 030001)摘要:通过实例演示了Poisson回归模型的SAS程序实现方法,采用SASGENMOD过程进行Poisson回归分析,结果齐全、应用灵活,为服从Poisson分布的队列、随访等频数资料提供了有力的分析工具。关键词:Poisson回归;SAS程序;GENMOD过程中图分类号:R195.1文献标识码:APoisson回归模型
2、适用于分析观察效应近似服ln(λi)=Xβ从Poisson分布及流行病学中队列研究的资料。目式中β为参数估计值,X为自变量设计矩阵。前拟合Poisson回归模型多采用GLIM软件或自编参数估计采用迭代再加权最小二乘法(IRLS),参数软件完成[1,2],由于GLIM采用命令驱动实现分析2检验采用F或χ检验;模型拟合优度采用Pearson过程,应用繁琐。对非统计专业及不熟悉程序的人2χ检验,详见文献1,3。员,应用上带来不便。而其他较为流行的SPSS、2 实例分析及SASGENMODP实现方法STAT等大型软件尚不具备该模型的分析方法。因例1,某药物在不同浓
3、度下,溶液内单位容积的而使Poisson回归模型的应用受到局限。SAS作为大肠杆菌数如下:强有力的分析工具,新增的GENMOD过程提供了编号1234567891011Poisson回归模型的分析方法。本文结合实例,阐述浓度010011012013014015016017018019110如何通过SASGENMOD过程对之进行Poisson回细菌数2481048278801101148050100归模型分析。 对数据采用SAS中GENMOD过程(Release1Poisson回归分析原理6112)分析,考虑药物浓度对细菌数的影响并非直线Poisson回归采
4、用的模型多为对数线性模型。关系,因此需进一步拟合多项式模型,经拟合得3次设模型期望频数为μi;队列研究数据中,并设人年数型拟合效果较好,程序如下,结果见表1。为ni,则其期望率为λi=μini。Link函数采用对数datapoi;inputxc@@;cards;函数,对μi或λi参数化后,即得对数线性模型为:0102480111040128201378014800151100161140178001850019101100byflowcytometryofinvasiveadenocarcinomasofthebreast[J].goodprognosis
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