demande qu`une solution pour les paramètres d`effets fixes soit produite. En utilisant la notation de la section théorie des modèles mixtes, les estimations des paramètres à effets fixes sont et leurs erreurs standard approximatives sont les racines carrées des éléments diagonaux de. Vous pouvez générer cette matrice de variance approximative avec l`option COVB ou la modifier avec l`option empirique dans l`instruction PROC MIXED ou l`option DDFM = KENDRESSING ger dans l`instruction MODEL. L`instruction MODEL nomme une variable dépendante unique et les effets fixes, qui déterminent la matrice du modèle mixte (voir la section Paramétrage des modèles mixtes pour plus de détails). La spécification des effets est la même que dans la procédure GLM; Toutefois, contrairement à PROC GLM, vous ne spécifiez pas d`effets aléatoires dans l`instruction MODEL. L`instruction MODEL est obligatoire. Lorsque vous spécifiez un effet avec l`option EFFECT =, les valeurs de value-List représentent les indices des niveaux dans l`ordre dans lequel PROC MIXED génère des effets de classification. Les observations dans l`ensemble de données correspondant à cet index dépendent de l`ordre des variables dans l`instruction CLASS, et non de l`ordre dans lequel les variables apparaissent dans l`effet d`interaction. Consultez la section Paramétrage des modèles mixtes pour comprendre précisément comment la procédure indexe les effets imbriqués et croisés et comment les niveaux de variables de classification sont ordonnés. Les valeurs réelles des variables de classification impliquées dans l`effet sont affichées dans la sortie afin que vous puissiez déterminer quelles observations ont été supprimées. où représente une réalisation hypothétique d`un vecteur de données manquant avec la matrice de conception associée. La matrice est la matrice de covariance basée sur le modèle entre et les données observées, et une autre notation est telle que présentée dans la section théorie des modèles mixtes.
Les spécifications qui ont une instruction répétée avec l`objet = option et les variables dépendantes manquantes calculent les valeurs prédites en utilisant la meilleure prédiction linéaire non biaisée (EBLUP) empirique. À l`aide de chapeaux pour désigner les estimations, la formule EBLUP est pour tous les tuples de taille formés à partir des observations dans la liste de valeurs, si SIZE = est spécifié output 58.6.4 affiche le nombre estimé de valeurs NULL réelles par rapport à un tracé de probabilité uniforme des p-values non ajustées (si les valeurs de p sont réparties uniformément, les points sur la parcelle se situent tous sur une ligne droite). Selon Schweder et Spjøtvoll (1982) et Hochberg et Benjamini (1990), les points sur le côté gauche de l`intrigue devraient être approximativement linéaires avec pente, de sorte que vous pouvez utiliser ce diagramme pour évaluer si votre estimation de semble raisonnable. Ajoutez les estimations de données réduites au jeu de données créé avec les limites de sortie ODS et d`autres restrictions sur les paramètres de covariance à partir du modèle de données complètes.