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Count Data Models in SAS®

原文載點：[LINK]

在統計應用領域，我們經常會遇到所謂的"計數資料"(count data)，比方說就診人數，死亡人數，顧客人數等等。在分析這些計數資料時，最常使用的模型莫過於卜瓦松模型（Poisson model）。但在實際的應用上，使用者經常需要面對兩大問題：一是過度離散（overdispersion）問題，二是觀測值有太多零（excess zeros）的問題。這些問題通常都會導致卜瓦松模型估計的結果有偏誤。因此 WenSui Liu 和 Jimmy Cela 在 2008 年 SAS Global Forum 發表了一篇技術文件，介紹一些其他比較適合處理計數資料的模型。

Fitting Cox Model Using PROC PHREG and Beyond in SAS

http://support.sas.com/resources/papers/proceedings09/236-2009.pdf

Cox PH 模型在倖存分析（survival analysis）被廣泛的使用。一篇發表在SAS GLOBAL FORUM 2009的技術文件解說了在 SAS 底下如何用 Cox PH 模型來計算一些重要估計量的方法，並且提供一個方便的巨集程式來簡化繁複的程式寫作和運行。

Wow! You Did That Map with SAS/GRAPH®?

原文載點：http://www.nesug.info/Proceedings/nesug07/np/np01.pdf

身為一個專門從事空間時間序列分析的學者我來講，每天跟不同的地圖奮鬥是很稀鬆平常的是。目前市面上最熱門的地圖分析軟體莫過於ArcGIS，但這套軟體僅提供有限的分析方法，而其主要的功能僅僅就是繪製地圖而已。如果你用了別的軟體進行分析，就必須要將結果另存新檔，然後把結果跟地圖檔一起輸入到ArcGIS裡面才能開始繪圖。想當然爾，這裡面也沒有太多強大的資料整理功能，所以一切的一切都還是要經過另外的軟體將資料結果整理好才行。如果分析和繪製地圖的動作可以一次在SAS裡面完成的話將會省下許多時間和精力。NESUG 2007年有一篇教學文件，提供一些在SAS繪製地圖的資訊。

MCPOWER: a Flexible Macro Suite for Generating Monte Carlo Power Estimates for Linear, Logistic, and Poisson Regression Models

原文載點：http://support.sas.com/resources/papers/proceedings11/430-2011.pdf

哈佛的一位統計分析師分享了一個名為 %mcpower 的巨集程式，能夠輕鬆的完成在線性迴歸、羅吉斯迴歸以及卜瓦松迴歸的蒙地卡羅檢定力模擬與估計。