【问题标题】:Need help to find outlier in longitudinal data using sas需要帮助以使用 sas 查找纵向数据中的异常值
【发布时间】:2016-03-29 11:49:02
【问题描述】:

我有一个学生的教室,每周都有考试成绩。我希望测试结果会随着时间的推移而改善。我想根据使用 SAS(有 9.2)随着时间的推移没有改进,将表现不佳的人确定为异常值。是否有可接受的标准作为部分时间间隔的异常值而不是完整的时间间隔?这是我目前的大部分代码(还没有寻找异常值,只是纵向分析):

proc mixed data= XYZ_LONG ;
title1 'XYZ Analysis';
class group day subject ;
model TV = group day group*day / ddfm=satterthwaite;
repeated day / type = cs sub = subject ;

【问题讨论】:

  • 也许从定义异常值开始。

标签: sas proc mixed


【解决方案1】:

我不认为,您对“表现不佳”的定义不是异常值的定义。然而:

如果您想找到随着时间的推移没有进步的人,这很容易,但您必须更准确地定义它。 任何两周之间没有改善? 第一周和最后周?还有什么?

你所说的“不改进”到底是什么意思?你的意思是字面意思(以后分数相同还是更差?)

在任何一种情况下,我都会使用一个数组并找到差异分数,然后识别为负数(或任何你想要的)的差异分数。

但是,如果您要进行建模,那么可能应该根据该模型定义异常值 - 也就是说,在您的模型中,考虑组。但是如果你有很多异常值并且它们不是坏数据,你不应该把这些人排除在外,而是使用更好的模型。

【讨论】:

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