Paper 161-29: Dominic Roy, Andr milliard Modeling applications SAS/AF orientées objet à l`aide d`UML Paper 214-29: Margaret L. Bogle, Rajiv Goel, Robert Hamer, Chan-Hee JO, Eric Siegel, Pippa M. Simpson évaluation du modèle ajustement et recherche d`un modèle d`ajustement papier 174-29: Karl Mink, Mike Zdeb utilisation de SAS pour modéliser la propagation des maladies infectieuses il est évident que le modèle doit être «correct» dans la mesure où il décrit suffisamment le mécanisme générateur de données. La sélection, le diagnostic et la discrimination des modèles sont des étapes importantes du processus de création de modèles. Il s`agit généralement d`un processus itératif, en commençant par un modèle initial et en l`affinant. La première étape importante consiste donc à formuler vos connaissances sur le processus générateur de données et à exprimer le réel phénomène observé en termes de modèle statistique. Un modèle statistique décrit les propriétés distributionnelles d`une ou plusieurs variables, les variables de réponse. L`étendue de la spécification de distribution requise dépend du modèle, de la technique d`estimation et des objectifs inférentiels. Cette description prend souvent la forme simple d`un modèle avec la structure d`erreur additive: Paper 190-29: Peter H. Van Ness, John R. O`Leary, Amy L. Byers, Terri R. Fried, Joel Dubin ajustement longitudinal à effet mixte modèles de régression logistique avec la procédure NLMIXED Paper 181-29: Sylvain Tremblay modélisation de la rentabilité des clients au papier Aéroplan 210-29: Geoffrey Paulin, Shirley Tsai, Melissa grance modèle d`imputation multiple à base de modèles 191-29: Ernest S.

Shtatland, Ken Kleinman, Emily M. Cain une nouvelle stratégie de modèle Construction dans SAS PROC LOGISTIC avec sélection automatique des variables, validation, retrait et moyenne des modèles dans de nombreuses applications, une formulation de modèle simple est insuffisante. Il peut être nécessaire de spécifier non seulement les propriétés stochastiques d`un seul terme d`erreur, mais aussi comment les erreurs de modèle associées à différentes observations se rapportent les unes aux autres. Un modèle d`erreur additive simple est généralement inapproprié pour décrire le mécanisme de génération de données si les erreurs n`ont pas de moyenne zéro ou si la variance des observations dépend de leurs moyens. Par exemple, si une variable aléatoire Bernoulli prend les valeurs et uniquement, un modèle de régression avec une erreur additive n`est pas significatif. Les modèles de ces données requièrent des formulations plus élaborées impliquant des distributions de probabilité. Papier 199-29: haftan M. Eckholdt gestion des risques: utilisation de SAS pour modéliser le prélèvement, la récupération et la valeur à risque papier 135-29: Dianne Louise Rhodes normes de programmation, feuilles de style et examens par les pairs: Guide pratique document 203-29: Melissa Whitney, NGO Modèle bayésien moyenne à l`aide du logiciel SAS Paper 189-29: Oliver Schabenberger modèle mixte influence Diagnostics Paper 188-29: E. Barry Moser modélisation des mesures répétées avec PROC MIXED Paper 198-29: Anthony C.

Hamlett, Louise Ryan, Russ Wolfinger sur l`utilisation de PROC MIXED pour estimer la corrélation en présence de mesures répétées papier 011-29: James W. Mentele, Tim A. Pletcher modélisation prédictive de la performance du produit la table du bas est créée par PROC REPORT avec une certaine «assistance électrique» de PROCs ODSTEST et FORMAT . Cette région est définie uniquement avec une spécification Y = car je souhaite que la table REPORT prenne la largeur de toute la région. La table REPORT sera centrée par défaut, mais ODSTEXT = ne sera pas, d`où le remplacement de style j = c. Si vous avez été un codeur intrépide ODS LAYOUT avant SAS 9,4, vous risquez de voir des résultats différents de vos instructions ODS LAYOUT/REGION lorsque vous passez à SAS 9,4.