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Stata プログラムを SAS にリバース エンジニアリングしようとしていgammapますが、Stata の機能と、それが SAS に関連付けられている機能に問題があります。Stata のドキュメントから、このgammap関数は累積ガンマ分布を返すようです。

テストデータ：

PSCORE  PALPHA  PBETA
0.032352097 21.4639 0.002864125
0.030794526 21.4639 0.002864125
0.032952468 21.4639 0.002864125
0.041141297 21.4639 0.002864125
0.033376449 21.4639 0.002864125
0.032352097 5.7865  0.005516187
0.030794526 5.7865  0.005516187
0.032952468 5.7865  0.005516187
0.041141297 5.7865  0.005516187
0.033376449 5.7865  0.005516187

したがって、Stata プログラムには次のようなものがあります。

RESULT = gammap(PALPHA,PSCORE/PBETA)

CDF関数の一部として SAS でこれを翻訳しました。

RESULT = CDF('GAMMA',PALPHA,PSCORE/PBETA);

しかし、結果が一致していないので、私の理論は間違っています。

ステータス:

0.0045025
0.0025791
0.0055082
0.0474779
0.0063245
0.5680494
0.5214182
0.5854155
0.7804033
0.5974566

SAS:

0.99394
0.99605
0.99291
0.95694
0.99209
0.54212
0.58959
0.52384
0.29454
0.51097

CDF正しい相関 SAS コードが何であるか、関数の使用でどこが間違っているかについて誰かが洞察を提供できますか? CDF機能を使用しないでください。

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SAS CDF 関数は、ガンマ分布の 2 つのパラメーターを取ります。

data have;
input PSCORE  PALPHA  PBETA;

datalines;
0.032352097 21.4639 0.002864125
0.030794526 21.4639 0.002864125
0.032952468 21.4639 0.002864125
0.041141297 21.4639 0.002864125
0.033376449 21.4639 0.002864125
0.032352097 5.7865  0.005516187
0.030794526 5.7865  0.005516187
0.032952468 5.7865  0.005516187
0.041141297 5.7865  0.005516187
0.033376449 5.7865  0.005516187
;

data want;
set have;
result = cdf('gamma',pscore,palpha,pbeta);
run;

WANT の結果は、STATA の結果と一致しているようです。

于 2016-04-19T20:15:07.630 に答える