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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
2700 4
2012-03-06
请问SAS中使用多因素Poisson回归运行结果出现很大的β和RR(如β=21.07,RR=1423148556.64)这种情况有没有办法可以调整的?(下面是程序,x1 x2 x3 x4 x6是分类变量,x5、x7是定量变量)
data poisson;   /*hiv发病poisson回归分析*/
set a;
run;
ods html;
proc genmod;
class x1 x2 x3 x4 x6;
model person/year= x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7/link=log dist=poi LRCI OBSTATS RESIDUALS alpha=0.05 type1 type3 scale=deviance;
ODS OUTPUT ParameterEstimates=AA Obstats=CC;
run;
DATA BB(DROP=StdErr ChisqProbChisq LowerLRCL UpperLRCL);
set AA ;
RR=EXP(Estimate);
LCI=EXP(LowerLRCL);
UCI=EXP(UpperLRCL);
PROC PRINT;
RUN;
ods html close;
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2012-3-6 04:43:25
The direct problem is, for some reference cell, the rate is too low and probably too close to 0 and thus overflate other categories's estimates. I bet, in your dataset, you have many such records, like: person =0, year =..., etc.
It is not normal for a model setting like that, i.e., events/trails, in count log-linear model, which implies # of events occuring on the number of bernulli trials (binomial). More commonly seen is to use offset variable.

jingju
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2012-3-6 13:19:22
Yeah, your assumption is right, the rate is really low. I have tried to use offset in the model, but it is not helpful. What should I do to make it better?
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2012-7-24 22:13:26
推广的Poisson分布—Stuttering Poisson分布https://bbs.pinggu.org/thread-1523734-1-1.html
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2012-7-24 22:27:52
try using negtive binary distrbution,many times,nb distribution is better than poisson
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