《使用SAS进行混合模型分析》公开课火爆报名中

时间:2014-4-10---2014-4-11

课程概述:

本课程教授如何使用PROC MIXED建立线性混合模型。本课程还包含使用PROC GLIMMIC分析广义线性混合模型的简要介绍。

学习目标:

  • 分析随机效应的数据(包括二元数据)

  • 拟合随机系数模型和分层线性模型

  • 分析重复测量数据

  • 获得并解释最佳线性无偏预测

  • 执行残差和影响性诊断分析

  • 处理收敛问题

课程时间: 2 

适合学员:
统计学家,有经验的数据分析师,具有深厚统计知识的研究员

必备条件:
学习本课程前,您需要有以下知识:

·  知道如何创建和使用SAS数据集

·  有使用SAS/STAT软件GLM过程的进行方差分析的经验

·  已经完成并且掌握《统计2ANOVA和回归》的相关课程知识或者学习过线性回归模型方面的研究生课程
矩阵代数方面的知识可以帮助您加强对课程的理解,使用SAS/GRAPH软件操作SAS数据集创建图形的经验也会对学习很有帮助。

课程内容:

  1. 为什么学习SAS编程

  • 课程结构

  • SAS Enterprise Guide基础知识回顾

  • 理解SAS编程的优

  1. 混合模型介绍

  • 确定固定和随机效应

  • 描述线性混合模型方差和假设

  • 使用MIXED程序为随机化完全区组设计拟合一个线性混合模型

  • CONTRASTESTIMATE声明执行自定义假设检

  1. 设计实验中的混合模型实例

  • 为双向混合模型拟合一个线性混合模型

  • 为嵌套混合模型拟合一个线性混合模型

  • 为二裂式区组设计拟合一个线性混合模型

  • 为交叉对照设计拟合一个线性混合模

  1. 含协变量的混合模型实例

  • 拟合含随机效应的协方差模型

  • 执行随机系数回归分析

  • 进行层次线性建

  1. 最佳线性无偏预测

  • 解释BLUPsEBLUPs 

  • 生成与固定和随机效应有关的参数估计

  • 解释LSMEANSEBLUPs的差别

  • 使用MIXED程序计算LSMEANSEBLUPs

  1. 重复测量分析

  • 讨论重复测量分析问题,包括协方差机构建模

  • 使用MIXED程序四个步骤分析重复测量数

  1. 混合模型残差诊断和疑难解答/故障诊断

  • 为线性混合模型执行残差和影响诊断

  • 解决收敛问

  1. 线性混合模型的附加信息(自学)

  • 讨论非平衡数据,含空值的数据,估计和推断方差参数,不同分母自由度估计方

  1. 广义线性和非线性混合模型的介绍

  • 讨论需要广义线性混合模型和非线性模型分析的情况

  • 使用GLIMMIX程序为广义线性混合模型进行分

培训材料:
本课程将提供书面的培训教材,及某些课程相应的课程数据。

使用产品:
本课程需要用到的软件:SAS/STAT