Convergence problem in PROC MIXED [Software]

posted by dixit – India, 2010-03-24 16:09 (5927 d 18:10 ago) – Posting: # 4968
Views: 13,432

thank u
and this is the output when i analyzed the logauclast by using the same code

The Mixed Procedure

                  Model Information
Data Set                     WORK.PKPD1
Dependent Variable           logauclast
Covariance Structures        Factor Analytic, Variance
                             Components
Subject Effects              subject, subject
Group Effect                 treatment
Estimation Method            REML
Residual Variance Method     None
Fixed Effects SE Method      Model-Based
Degrees of Freedom Method    Satterthwaite

               Class Level Information

Class        Levels    Values
treatment         2    R T
period            3    1 2 3
sequence          3    RRT RTR TRR
subject          58    1 2 4 5 6 7 8 9 10 12 13 14 15
                       16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
                       26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
                       36 37 38 39 40 41 42 43 44 45
                       46 47 48 49 50 51 52 53 54 55
                       56 57 58 59 60

                         Dimensions
Covariance Parameters             5
Columns in X                      9
Columns in Z Per Subject          2
Subjects                         58
Max Obs Per Subject               3
Observations Used               174
Observations Not Used             0
Total Observations              174
Iteration History

Iteration    Evaluations    -2 Res Log Like       Criterion

        0              1       485.12566720
        1              2       451.59833387      1.20878767
        2              1       444.40184343      0.03925632
        3              1       442.68719482      0.00074042
        4              1       442.63682114      0.00049434
        5              1       442.63665059      0.00000005
        6              1       442.63664695      0.00000000

                 Convergence criteria met.


                                          Estimated G Matrix

Row    Effect       treatment    subject        Col1        Col2
  1    treatment    R             1           0.4529      0.4233
  2    treatment    T             1           0.4233      0.5232


        Covariance Parameter Estimates

Cov Parm     Subject    Group          Estimate
FA(1,1)      subject                     0.6729
FA(2,1)      subject                     0.6291
FA(2,2)      subject                     0.3571
Residual     subject    treatment R      0.6289
Residual     subject    treatment T     0.09081

Fit Statistics

-2 Res Log Likelihood           442.6
AIC (smaller is better)         452.6
AICC (smaller is better)        453.0
BIC (smaller is better)         462.9


Null Model Likelihood Ratio Test

  DF    Chi-Square      Pr > ChiSq
   4         42.49          <.0001


        Type 3 Tests of Fixed Effects

              Num     Den
Effect         DF      DF    F Value    Pr > F
treatment       1    53.9       .31    0.5820
sequence        2    57.2       1.91    0.1576
period          2     104       1.92    0.1520

Estimates

Label  Estimate    Standard     DF    t Value      Pr > |t|     Alpha   lower         Upper
                   Error
t Vs r 0.05318     0.09603    53.9       0.55      0.5820       0.1     -0.1075      0.2139

                             Least Squares Means

                                      Standard
Effect       treatment    Estimate       Error      DF    t Value    Pr > |t|

treatment    R              7.9762      0.1150    54.5      69.33      <.0001
treatment    T              8.0294      0.1029    54.8      78.02      <.0001


Regard

dixit

Complete thread:

UA Flag
Activity
 Admin contact
23,654 posts in 4,992 threads, 1,571 registered users;
119 visitors (0 registered, 119 guests [including 12 identified bots]).
Forum time: 11:20 CEST (Europe/Vienna)

Always listen to experts.
They’ll tell you what can’t be done and why.
Then do it.    Robert A. Heinlein

The Bioequivalence and Bioavailability Forum is hosted by
BEBAC Ing. Helmut Schütz
HTML5