SAS에서 multivariate count data modeling (seemingly unrelated zero-inflated poisson model 또는 seemingly unrelated negative binomial model)을 분석하는 방법을 알고 계신 분을 찾고 있습니다.
몇 달 간 제 스스로 이런 저런 방법을 찾아보았는데 독학에는 한계가 있네요.
주변에 이 방법론에 대해 잘 아시는 분들이 있다면 꼭 소개해주시길 부탁드리겠습니다.
현재 제가 진행하고 있는 연구과제와 관련된 것으로서 도움을 주신 분께는 공식적으로 자문비도 지급해드릴 것입니다.
우선 제가 지금까지 찾은 방법과 막힌 부분을 간단히 설명드리겠습니다.
http://listserv.uga.edu/cgi-bin/wa?A2=ind0509c&L=sas-l&D=0&P=18666),
위 사이트에서 NLMIXED 프로시저를 활용해서 Bivariate ZIP (zero-inflated poisson) model을 돌리는 방법을 어느 정도 습득했습니다. 그런데 제가 돌리고자 하는 모형은 종속변수가 2개가 아니라 5개라서, 위 사이트에서 소개하고 있는 내용을 그대로 적용하기가 어렵습니다. 막히는 부분은 Random 구문을 통해 오차항 간의 관계를 설정하는 부분인데, 이 부분을 자세히 설명해주실 수 있었으면 좋겠습니다.
꼭 SAS가 아니더라도 다른 프로그램을 이용해서 multivariate count data modeling 을 할 수 있는 방법을 알려주셔도 됩니다.
크게 두 가지 대안이 있는데 둘 중 어느 방법이든 좋습니다.
1. 통계 패키지 프로그램의 내장 명령문을 활용하는 방법:
제가 찾아본 바에 의하면, bivariate까지는 내장 명령문을 활용해 분석할 수 있는 패키지가 있긴 한데, multivariate의 경우에는 워낙 연산이 복잡해서인지 돌아가는 패키지가 거의 없는 것 같습니다. 제가 모든 패키지를 다 검토해본 것은 아니니 위 모형이 돌아가는 패키지를 알고 계시다면 알려주셨음 합니다.
2. 통계패키지에서 user-defined function(통상적으로는 loglike가 되겠죠)을 만든 후 maximize 하는 방법:
제가 원하는 모형의 loglike 함수는 이미 선행연구를 통해 다 나와있는데, 이 것을 프로그래밍하는 방법을 모르겠습니다. 다른 건 다 구문으로 작성 가능한데, 종속변수가 다섯개나 되다보니 도저히 제 머리로는 오차항간의 관계를 구문으로 구현하는 것이 불가능한 상황입니다. 왠지 수작업으로 일일이 입력해서는 안될 것 같고, 다른 방법을 찾아야 할 것 같은데, 이 부분을 해결할 수 있는 방법을 아시는 분을 소개해주시면 됩니다.
이상입니다.
이 문제 때문에 몇개월째 고민중에 있습니다.
이 곳에는 통계에 관해 잘 아시는 분들도 많을 것 같고, 또한 여기 계신 분들의 도움을 얻으면 더 많은 전문가분들과도 연결이 될 수 있을 것이란 기대로 글을 올립니다.
도움을 부탁드리겠습니다.