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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
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2020-03-29
各位好:        在下请教诸位。
       我的研究目的是想分析各国gdp, 老年人口比例等因素对于脑血管病发病风险影响。
       使用的变量:
     1,时间范围:1990-2016年,year;
                          4个国家,country;
      2.连续型变量:人均GDP,GDP_per;
                          老龄人口比例,oldman;
                           人均BMI,BMI;
                           人均吸烟率Smoking
                           脑血管病发病率,incidence。
       共108条记录, 分析前我们对连续型变量进行了标准化正态变换处理。

       使用proc mixed 过程拟合模型,程序如下:
proc mixed data = isdata2 method=reml covtest ;
      class country;
      Model incidence = country year gdp_per   oldman  bmi  smoking /S ddfm=KR;
      random int year/ subject=country G type=UN;
run;

    运行后能够出模型结果,但日志总是提示: 满足收敛准则,但最终的 Hessian 不是正定的。
    请问这是怎么回事?该如何解决?

请诸位赐教,谢谢!!


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2020-4-1 12:40:30
Try adding a PARMS statement to your PROC MIXED code. Either use the OLS option to specify ordinary least squares starting values (rather than the default MIVQUE0 values) or specify your own starting values. The syntax requesting the OLS starting values is:

   parms / ols;

The syntax for specifying your own starting values is a little more complex. See the syntax section of the PROC MIXED chapter in the SAS/STAT User's Guide.

If you still get this message with new starting values, then there are probably linear dependencies in the parameters. This means that the model is too complex for your data to support. Try simplifying the covariance structure until you no longer receive this message.

The results from a model that has a nonpositive definite Hessian are not reliable and should be interpreted with extreme caution.
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2021-1-14 10:03:34
ArisQ 发表于 2020-4-1 12:40
Try adding a PARMS statement to your PROC MIXED code. Either use the OLS option to specify ordinary  ...
谢谢你的建议。
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