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有个关于SAS循环的问题求大家帮忙。我很少用SAS，主要用R。但是下面的分析用R我没有搞定。我需要修改下面的SAS程序。目前的程序，我每次只能运行一个plots，通过设置“ifplots=6;”。如果我运行一个plots，结果如下： ...

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有个关于SAS循环的问题求大家帮忙。我很少用SAS，主要用R。但是下面的分析用R我没有搞定。
我需要修改下面的SAS程序。目前的程序，我每次只能运行一个plots，通过设置“if plots=6;”。如果我运行一个plots，结果如下：
Parameter Estimate Standard Error DF t Value Pr > |t| Alpha Lower Upper Gradient
a -35.7527 52.2230 6 -0.68 0.5191 0.05 -163.54 92.0324 -0.00002
b 0.01587 0.02638 6 0.60 0.5694 0.05 -0.04868 0.08042 -0.03539
alpha 0.3721 0.2290 6 1.63 0.1553 0.05 -0.1882 0.9325 -8.6E-6
我想修改一下这个程序，可以同时运行很多个plots，如10个plots （1,2,3,4,5,6,7,8,9,10） <我的实际数据有上千个plots>. 最后得到一个总结性的结果表，如下（添加了一列“plots”）：

Parameter	Estimate	Standard Error	DF	t Value	Pr>\|t\|	Alpha	Lower	Upper	Gradient	plots
a	-35.7527	52.223	6	-0.68	0.5191	0.05	-163.54	92.0324	-0.00002	1
b	0.01587	0.02638	6	0.6	0.5694	0.05	-0.04868	0.08042	-0.03539	1
alpha	0.3721	0.229	6	1.63	0.1553	0.05	-0.1882	0.9325	-8.60E-06	1
a	-35.7527	52.223	6	-0.68	0.5191	0.05	-163.54	92.0324	-0.00002	2
b	0.01587	0.02638	6	0.6	0.5694	0.05	-0.04868	0.08042	-0.03539	2
alpha	0.3721	0.229	6	1.63	0.1553	0.05	-0.1882	0.9325	-8.60E-06	2
a	-35.7527	52.223	6	-0.68	0.5191	0.05	-163.54	92.0324	-0.00002	3
b	0.01587	0.02638	6	0.6	0.5694	0.05	-0.04868	0.08042	-0.03539	3
alpha	0.3721	0.229	6	1.63	0.1553	0.05	-0.1882	0.9325	-8.60E-06	3
a	-35.7527	52.223	6	-0.68	0.5191	0.05	-163.54	92.0324	-0.00002	4
b	0.01587	0.02638	6	0.6	0.5694	0.05	-0.04868	0.08042	-0.03539	4
alpha	0.3721	0.229	6	1.63	0.1553	0.05	-0.1882	0.9325	-8.60E-06	4

下面是我的SAS程序：
********
proc import out=trees datafile='C:\GNMM_AW\p.gnmmData.dbh91n.ASRD.STD.xls'
dbms=xls replace;
run;
data trees;
set trees;
if plots=6;
*proc print data=trees;
run;
******** FIT GENERALIZED NONLINEAR MIXED MODEL************* ;
proc nlmixed data=trees; parms a=0.1 b=-0.002;
eta = a + b*year;
p_ann_mort = exp(eta)/(1+exp(eta));
p_ann_surv = 1-p_ann_mort;
p_surv = p_ann_surv**yr_interval;
p_mort = 1-p_surv;
mean_mort = live_off*p_mort;
ll=lgamma(1/alpha + n_dead) - lgamma(1 + n_dead) - lgamma(1/alpha)
+ n_dead*log(alpha*mean_mort)
- (1/alpha + n_dead)*log(1 + alpha*mean_mort); * log likelihood function for negative binomial regression ;
model n_dead ~ general(ll);
predict live_off*p_mort out=predobs1;
run;
不知道哪位高手是否有时间帮我修改一下这段程序。
多谢了~

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