2016-04-19 12 views
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StataプログラムをSASにリバースエンジニアリングしようとしていますが、Stataのgammap機能とSASとの関連性に問題があります。 Stataのドキュメントから、gammap関数は累積ガンマ分布を返すように見えます。SAS vs. Stata:Gamma Distribution Function

試験データ:Stataのプログラムでそう

PSCORE PALPHA PBETA 
0.032352097 21.4639 0.002864125 
0.030794526 21.4639 0.002864125 
0.032952468 21.4639 0.002864125 
0.041141297 21.4639 0.002864125 
0.033376449 21.4639 0.002864125 
0.032352097 5.7865 0.005516187 
0.030794526 5.7865 0.005516187 
0.032952468 5.7865 0.005516187 
0.041141297 5.7865 0.005516187 
0.033376449 5.7865 0.005516187 

、私が持っている:

RESULT = gammap(PALPHA,PSCORE/PBETA) 

私はCDF機能の一部としてSASでこれを翻訳:しかし

RESULT = CDF('GAMMA',PALPHA,PSCORE/PBETA); 

結果は一致しないので、私の理論は間違っています。

のStata:

0.0045025 
0.0025791 
0.0055082 
0.0474779 
0.0063245 
0.5680494 
0.5214182 
0.5854155 
0.7804033 
0.5974566 

SAS:

0.99394 
0.99605 
0.99291 
0.95694 
0.99209 
0.54212 
0.58959 
0.52384 
0.29454 
0.51097 

誰かが正しい相関SASコードがあるかもしれないし、どこがCDF機能を使用して、間違ったつもりかについての洞察を提供してもらえますか? CDF機能を使用しないでください。

答えて

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SAS CDF関数は、ガンマ分布に対して2つのパラメータをとります。

data have; 
input PSCORE PALPHA PBETA; 

datalines; 
0.032352097 21.4639 0.002864125 
0.030794526 21.4639 0.002864125 
0.032952468 21.4639 0.002864125 
0.041141297 21.4639 0.002864125 
0.033376449 21.4639 0.002864125 
0.032352097 5.7865 0.005516187 
0.030794526 5.7865 0.005516187 
0.032952468 5.7865 0.005516187 
0.041141297 5.7865 0.005516187 
0.033376449 5.7865 0.005516187 
; 

data want; 
set have; 
result = cdf('gamma',pscore,palpha,pbeta); 
run; 

結果がWATAの結果と一致しているようです。

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ありがとう@DomPazz - これはトリックのようです。 – Foxer