如何在 SAS 的 proc mixed 中计算回归系数？

Question

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以下是我的数据，数据的结构如下：id x1 x2 x3 y.

我用proc mixed进行了分析，现在想确定回归系数，但不知道该怎么做。我只是一个sas初学者。从结果中可以看出x1、x2、x3和x1x2x3是显著影响因素，但如何确定系数alpha，beta，gamma，delta，theta：

y = theta + alpha*x1 + beta*x2 + gamma*x3 + delta*x1*x2*x3

这是我的代码：

ods graphics on;
proc mixed data=test;
  class x1 x2 x3;
  model y = x1 | x2 | x3 / solution residual;
  random id;
run;
ods graphics off;

编辑1：这里是固定效应的解决方案

的一部分:

由于x1有两个级别，因此在表格中有两行。我应该通过将第一行的-109.07和第二行的0相加来获得x1的影响，还是应该做其他事情？请注意，这是2^k设计。当x1为高值（20）时和当x1为低值（10）时，y的平均值之间的差异的一半应计算为x1的影响。

- Radojko

2个回答

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solution选项应该生成您的估计值。您需要在model和random语句中包含它。您应该看到两个表格，固定效应的解决方案和随机效应的解决方案，它们保存了估计值。

proc mixed data=test;
class x1 x2 x3;
model y = x1 | x2 | x3 / solution residual;
random id / s;
run;

文本内容：文档中的随机系数示例与您的问题相似。

- Reeza

亲爱的Reeza，麻烦您看一下修改后的内容。我稍微澄清了一下问题。 - Radojko

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可以查看英文原文，
原文链接

- Rosie Rosie · Accepted Answer

根据您的模型，x1、x2、x3 应被视为连续变量，然后您应该能够获得模型中的系数。

proc mixed data=test;
model y=x1 x2 x3 x1*x2*x3/ solution residual;
random id/s;
run;

然而，基于您的代码和x1、x2和x3的值，最好将它们视为分类变量，就像您所做的那样，因此您表格中的估计实际上是任意两个水平之间的均值差异。下面的链接可能会帮助您理解您的结果。 http://support.sas.com/kb/38/384.html 系数估计的解释