在 Proc GLIMMIX - SAS 中输出丢弃/排除的观察

Question

当我在 SAS 中运行 proc glimmix 时，有时它会丢失观察结果。 如何获取已删除/排除的观察集或包含的观察集，以便我可以识别已删除的集？

我当前的 Proc GLIMMX 代码如下-

     %LET EST=inputf.aarefestimates;

     %LET MODEL_VAR3 = age Male Yearc2010 HOSPST
                Hx_CTSURG Cardiogenic_Shock COPD MCANCER DIABETES;



    data work.refmodel;
    set inputf.readmref;
    Yearc2010 = YEAR - 2010;         
    run;

   PROC GLIMMIX DATA = work.refmodel NOCLPRINT MAXLMMUPDATE=100;
  CLASS  hospid HOSPST(ref="xx");
  ODS OUTPUT PARAMETERESTIMATES = &est (KEEP=EFFECT ESTIMATE STDERR);
  MODEL RADM30 = &MODEL_VAR3 /Dist=b LINK=LOGIT SOLUTION; 
  XBETA=_XBETA_;
  LINP=_LINP_;
  RANDOM INTERCEPT/SUBJECT= hospid SOLUTION; 
  OUTPUT OUT =  inputf.aar
    PRED(BLUP ILINK)=PREDPROB PRED(NOBLUP ILINK)=EXPPROB;
 ID XBETA LINP hospst hospid Visitlink Key RADM30;
 NLOPTIONS TECH=NRRIDG;

 run;

提前谢谢你！

Answer 1

它会删除您在模型中使用的任何变量、CLASS、BY、MODEL、RANDOM 语句中存在缺失值的记录。因此，您可以检查这些变量中的缺失以查看您得到的结果。通常，输出数据集也会通过对未使用的记录进行预测来表明这一点。

您可以运行下面的代码。

*create fake data;
data heart;set sashelp.heart; ;run;

*Logistic Regression model, ageCHDdiag is missing ;
proc logistic data=heart; 
class sex / param=ref;
model status(event='Dead') = ageCHDdiag height weight diastolic;
*generate output data;
output out=want p=pred;
run;

*explicitly flag records as included;
data included;
set want;
if missing(pred) then include='N'; else include='Y';
run;

*check that Y equals total obs included above;
proc freq data=included;
table include;
run;

输出将显示：

                 The LOGISTIC Procedure

                        Model Information

          Data Set                      WORK.HEART
          Response Variable             Status
          Number of Response Levels     2
          Model                         binary logit
          Optimization Technique        Fisher's scoring


              Number of Observations Read        5209
              Number of Observations Used        1446

然后会显示 PROC FREQ：

                        The FREQ Procedure

                                       Cumulative    Cumulative
   include    Frequency     Percent     Frequency      Percent
   ƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒƒ
   N              3763       72.24          3763        72.24
   Y              1446       27.76          5209       100.00

两个数据集中都包含 1,446 条记录。

Answer 2

我想我回答了我的问题。 代码行 - 输出 OUT = inputf.aar 给出模型的输出。此表包括 proc 语句中使用的所有观察结果。所以我可以将此表中的数据与我的输入表进行匹配，并找到被丢弃的观察结果。

@REEZA - 我已经查找了数据中所有列的缺失值。无法通过仅识别编号来识别正在丢弃的记录。具有缺失值的记录。 （还是）感谢你的建议。