SAS重抽样的两种方法

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Finance中常常会用到resample，比如（1）做treatment effect时如果是不放回的匹配需要对样本进行随机化以避免匹配顺序对匹配结果的影响，（2）用bootstrap来获得标准误（standard error）。

先生成模拟数据sim_dat。

1. data sim_dat;
   
2.     call streaminit(1234);
   
3.     do id = 1 to 500;
   
4.         ps_score = rand('uniform', 0.3, 0.7);
   
5.         treat=id<=150;
   
6.         output;
   
7.     end;
   
8. run;
   
9. 
   
10. proc print data=sim_dat (firstobs=148 obs=152); run;

复制代码

1. 有放回的重抽样(resample with replacement)


bootstrap通常需要有放回的抽样，对原样本重抽样形成1000个bootstrap samples，然后对每个每个bootstrap sample计算感兴趣的统计量，形成1000个统计量。

1. data post_sim_dat (drop=i);
   
2.            
   
3.     do i=1 to 500*1000;
   
4.         sample_id=ceil(i/500);
   
5.         pickit=ceil(ranuni(666)*totobs);    /* 设置随机数种子666 */
   
6.         set sim_dat point=pickit nobs=totobs;
   
7.         output;
   
8.     end;
   
9.     stop;
   
10.     label sample_id='对bootstrap samples编号，用于后续分析'
    
11.     ;
    
12. run;
    
13. 
    
14. proc print data=post_sim_dat (firstobs=498 obs=502);
    
15.      title ’1000 Bootstrap Samples’;
    
16. run;

复制代码

2. 无放回的重抽样(resample without replacement)
添加一个辅助列，生成一列随机数，按照这列排序即可。

1. data post_sim_dat_2;
   
2.     set sim_dat;
   
3.     index=ranuni(666);
   
4. run;
   
5. 
   
6. proc sort data=post_sim_dat_2; by index; run;
   
7. 
   
8. data post_sim_dat_2;
   
9.     new_id=_n_;
   
10.     set post_sim_dat_2 (drop=index);
    
11. run;
    
12. 
    
13. proc print data=post_sim_dat_2 (obs=4); run;

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关键词：replacement Bootstrap placement treatment Bootstra

deem 发表于 2017-8-16 04:06
Finance中常常会用到resample，比如（1）做treatment effect时如果是不放回的匹配需要对样本进行随机化以避 ...

谢谢分享

LZ尝试过用proc surveyselect重复上述的操作吗

albusdzx 发表于 2017-8-18 16:07
LZ尝试过用proc surveyselect重复上述的操作吗

proc surveyselect是更加强大，能完成一些更特别的抽样，特别是在面板结构下