剛好今天做高鐵回台中,路途上無聊開了GPS...
將PaPaGO! VR-ONE紀錄的檔案轉到Google Map的圖如下(藍色的線),看起來還滿不錯的,
好像自己用筆畫在高鐵的鐵軌上!
整個40分鐘的過程中PaPaGO!回報的速度幾乎和高鐵車上公告的速度一樣。

data Age_data;
input disease age bw@@;
datalines;
0 50 65 0 39 61 0 21 70 0 61 67
0 30 55 0 35 63 0 25 72 0 41 66
0 43 52 0 36 54 0 37 76 0 25 61
0 41 53 0 62 55 0 28 70 0 33 68
1 52 45 1 49 61 1 47 42 1 62 31
1 55 67 1 70 61 1 75 55 1 77 52
1 81 58 1 64 53 1 62 41 1 39 57
1 61 51 1 61 55 1 57 49 1 79 47
;
run;
%include "c:\temp\ROC\rocplot.sas";
/*
%include “程式所放的位置”;
*/
透過%include這個巨集指令,可將rocplot.sas呼叫至SAS程式中。proc logistic data=age_data;
model disease (event='1')=age / outroc=roc1 roceps=0;
output out=outp p=phat;
run;
這個程式中,我們將disease變項中的「1」視為事件(罹患疾病),並將繪製ROC曲線所需的資料輸出為「roc1」,和每個原值(年齡)的預測機率資料輸出為「outp」並將預測機率的變項命名為「phat」。基本上,使用時只需要改動依變項(disease)和自變項(age)這兩個部分即可。%rocplot (outroc = roc1, out = outp, p = phat, id = age);
這個巨集中,outroc= 資料檔,配合proc logistic的outroc輸出。
%include "c:\temp\ROC\roc.sas";
proc logistic data=age_data;
model disease(event='1')=age / outroc=roc1_age roceps=0;
output out=outp_age p=phat_age;
run;
為了區別age和bw這兩個結果,這裡我們將age的output輸出的檔案命名為「outp_age」而預測機率命名為「phat_age」。proc logistic data=age_data;
model disease(event='1')=bw / outroc=roc1_bw roceps=0;
output out=outp_bw p=phat_bw;
run;
%roc (data = outp_age outp_bw,
var = phat_age phat_bw,
response = disease);
在data=資料檔,這後面主要放前面步驟透過output所輸出的檔案,因此目前所放的為「outp_age」和「outp_bw」兩個檔案。

libname myxls "c:\myexcel.xls";
data temp1;
set myxls."Sheet1$"n;
run;
libname myxls clear;