右截尾数据线性回归EM算法
6页1、例17.1的相关SAS计算程序。EM算法计算得出:data a;sita=0.5; /* 为要估计的参考sita赋初值0.5 */x3=18; /* 已知条件 */x4=20;x5=34;do time=1 to 10;p=sita/(2+sita); /* p按上面公式计算 */ex2=125*p; /* x2的条件期望。x2的条件分布为二项分布,n=125, p由上面计算 */sita1=(ex2+x5)/(ex2+x3+x4+x5); /* M-步得到的迭代公式 */if abs(sita1-sita)17可以用其它的标识:data a;set a1;v=1000/(v1+273.2);t=log10(t1);n=_n_; /*用于和后有参数估计的数据集合并*/vsq=v*2; /*用于求参数beta0, beta1和sigma估计 */by_v=1; /*为了以后和sw合并*/if n17 then c=t; drop v1 t1;/*直接回归求得参数的初值,并将这些初值赋予宏变量beta01,beta11,sigma1*/proc reg data=a outest=est
2、noprint;model t=v;data est; set est; call symput(beta01, intercept); /*创建一个值来自DATA步的宏变量beta01*/call symput(beta11, v); /*创建一个值来自DATA步的宏变量beta11*/call symput(sigma1, _rmse_);data w;set a ;beta01=&beta01;beta11=&beta11;sigma1=&sigma1;/*宏A求出迭代公式中的各项和,并得到迭代公式值,为下一步迭代提供值*/%macro A;data w;set w;if n17 then do c=t;ez=beta01+beta11*v+sigma1*(2*3.1415926)*(-0.5)*exp(-0.5*(c-beta01-beta11*v)/sigma1)*2)/(1-probnorm(c-beta01-beta11*v)/sigma1);/*=*/ezv=v*ez; t1=0; vt=0;hq=(2*3.1415926)*(-0.5)*exp(-0.5*(c-bet
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