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2013-08-26

这是某参考文献中附录的编程,是求混合模型中的随机参数值,其中Za1Za2不知是什么,也不知道怎么求的,求好心人帮帮忙,万分感谢!!!!

%let n=2; /*n=number of tress used for calibration*/

Data example;

Input d h ddom hdom weight;/*weight=242.87/(area of the subplot), in the case of unequal selection probabilities;weight=1, in other case*/

H=1.3+(ht-1.3)*(exp(-7.914*d**(-1.444+0.02259*(ht-1.3)))/exp(7.914*dg**(-1.444+0.02259*(ht-1.3))));

Cards;

9 11 18 18 3.092

9.5 12 18 18 3.092

10 . 18 183.092

13 . 18 18 0.7731

15 . 18 18 0.7731

18 . 18 180.7731

;

Run;

Data calibration;

Set example;

Res=h-hhat;

B0=-7.914*d**(-1.444+0.02259*(ht-1.3));/*auxiliaryvariable*/

B1=-7.914*dg**(-1.444+0.02259*(ht-1.3));/*auxiliary variable*/

Za1=(ht-1.3)*exp(b0)*(b0*log(d)-b1*log(dg))/exp(b1);

Za2=(ht-1.3)**2*exp(b0)*(b0*log(d)-b1*log(dg))/exp(b1);

W=(1/weight)**0.5;

Where h is not null;

Run;


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2013-8-26 14:24:48
自己先顶一个,不要沉
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2013-8-27 20:36:01
Za是random effect的design matrix
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2013-8-28 09:18:39
yuerqieqie 发表于 2013-8-27 20:36
Za是random effect的design matrix
那如果是换一个公式,这个design matrix该如何设置,换个说法就是这个design matrix是怎么得来的呢
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2013-8-29 03:36:20
dongyfei 发表于 2013-8-28 09:18
那如果是换一个公式,这个design matrix该如何设置,换个说法就是这个design matrix是怎么得来的呢
楼主最好详细的说说这段程序是在干什么,这段code也不能运行,很难进一步帮你。
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2013-8-29 09:31:33
yuerqieqie 发表于 2013-8-29 03:36
可能前面说的有歧义。更正一下Za看上去像是random effect的design matrix前的系数,就像B(fix effect的d ...
这是完整的程序编程:
%let n=2; /*n=number of tress used for calibration*/
Data example;
Input d h ddom hdom weight;
/*weight =242.87/(area of the subplot), in the case of unequal selection probabilities; weight=1, in other case*/
Hhat=1.3+(hdom-1.3)*(exp(-7.914*d**(-1.444+0.02259*(hdom-1.3)))/exp(7.914*ddom**(-1.444+0.02259*(hdom-1.3))));
Cards;
9 11 18 18 3.092
9.5 12 18 18 3.092
10 . 18 18 3.092
13 . 18 18 0.7731
15 . 18 18 0.7731
18 . 18 18 0.7731
;
Run;
Data calibration;
Set example;
Res=h-hhat;
B0=-7.914*d**(-1.444+0.02259*(hdom-1.3));/*auxiliary variable*/
B1=-7.914*ddom**(-1.444+0.02259*(hdom-1.3));/*auxiliary variable*/
Za1=(hdom-1.3)*exp(b0)*(b0*log(d)-b1*log(ddom))/exp(b1);
Za2=(hdom-1.3)**2*exp(b0)*(b0*log(d)-b1*log(ddom))/exp(b1);
W=(1/weight)**0.5;
Where h is not null;
Run;
Proc iml;
Use calibration;
Read all var {za1 za2} into z;
Read all var {res} into res;
D={0.1512 -0.004188, -0.004188 0.0001244};
Read all var {w} into w;
G=w#i(&n);
R=2.561*g*i(&n)*g;
B=d*z`*inv(z*d*z`+r)*res;
Print b;
就是求混合模型中两个随机效应参数u和v的值,
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