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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。
ありがとう@DomPazz - これはトリックのようです。 – Foxer