This example demonstrates how %GEEZIP is used to model pre and post zero inflated count data with continuous covariates.

The data used in this example was simulated. For each observation , there are three independent continuous covariates  , each of which follows a normal distribution . The bivariate pre and post count response  satisfies the following marginal ZIP model:

In the simulated data, we set .

The simulated data used to demonstrate is shown below

data mydata;

input id count time x1 x2 x3 @@;

datalines;

1     37    1     0.06155278  2.148548496 0.434040304

2     139   1     1.801373099 0.080430585 2.092864909

3     15    1     -0.504148447      1.158435425 0.771048924

4     1     1     -0.686471459      0.355961741 -0.145750225

5     7     1     -0.820546857      0.442175622 1.825474402

6     11    1     0.268240074 0.802493407 0.080893178

7     0     1     -0.493636867      0.375293153 0.573253225

8     8     1     0.72767749  0.070195021 -0.228101346

9     23    1     0.527134111 1.196801133 0.589503425

10    5     1     -1.540530272      1.619615831 1.071691351

11    200   1     0.934676218 1.012937027 2.408493739

12    321   1     1.613109628 1.395561261 1.772718184

13    86    1     -0.665947638      2.601282293 1.476294195

14    0     1     2.58609672  0.070249734 1.204037005

15    75    1     1.633343397 0.058584787 1.501908833

16    4117  1     2.158476338 2.344014304 2.809786812

17    13    1     1.639288732 0.140851515 0.190201761

18    10    1     -0.26405467 0.915985131 0.848716353

19    0     1     -0.132223162      1.041922045 1.864684555

20    4     1     0.284495636 0.100280935 0.238173281

21    0     1     -0.07853971 2.345437551 -0.133841944

22    1543  1     2.815858844 1.584458271 1.939240632

23    106   1     1.815947006 1.204528823 0.510764623

24    6     1     -0.919935918      1.01288542  1.441913079

25    0     1     1.600916988 0.987582435 0.001774726

26    74    1     -0.805464711      0.700728191 3.417625719

27    40    1     1.158006518 0.318182064 1.247635988

28    0     1     1.832724378 1.880785968 0.382622566

29    0     1     0.669880454 0.038102551 0.630297368

30    241   1     1.041165514 1.682074495 1.799590357

31    5     1     1.826781029 -1.936939901      0.954953194

32    45    1     1.298312616 0.588530186 0.835506127

33    952   1     1.205678291 1.122062448 3.524682698

34    2     1     -0.248608134      0.25198281  0.913111879

35    109   1     3.102556754 1.124687414 -0.416833253

36    213   1     1.01369739  1.218032003 2.181664059

37    0     1     0.491717946 2.686430712 1.264299687

38    57    1     1.538281573 1.640759419 -0.388871051

39    76    1     0.831307714 1.110495127 1.505124911

40    29    1     0.10000232  2.629723576 -0.495964427

41    0     1     2.237064622 1.201867297 0.516706244

42    2     1     -1.028786768      0.330159096 0.191258677

43    20    1     -0.138692937      1.364370033 0.618534677

44    90    1     1.933672104 1.591918153 -0.197365162

45    0     1     0.492817929 -0.719812154      0.019198246

46    13    1     0.172185728 1.240199677 0.417637589

47    19    1     0.285813009 0.590229573 1.419569923

48    1     1     -0.820661872      -0.38471966 1.124148233

49    26    1     1.394492725 -0.268906917      1.041842922

50    107   1     1.998495218 1.093543328 0.665449117

51    1053  1     0.979190049 2.444203043 2.490915015

52    21    1     1.874292524 0.098065975 0.254254291

53    31    1     1.226109818 0.527391491 0.644971437

54    0     1     2.356911517 0.775583104 1.859593196

55    155   1     2.299232416 2.500828472 -0.728587176

56    65    1     1.217483374 1.481188675 0.497854519

57    26    1     1.48400698  -0.815609677      1.300043223

58    0     1     2.48713067  0.90949837  0.831035604

59    0     1     1.315560455 0.150026561 0.493335813

60    4     1     -0.644685681      1.105909031 -0.442400788

61    534   1     2.321458044 1.370274483 1.559825769

62    13    1     -0.460574532      -0.198342202      2.275644021

63    280   1     1.62745939  2.096186064 0.907013322

64    1     1     -1.462302942      0.131325555 0.808617873

65    60    1     2.628936719 0.134406434 0.446405554

66    32    1     1.294384341 1.18273574  -0.231874576

67    14    1     0.08413495  1.949344126 -0.382151923

68    87    1     -0.411609242      1.708463382 2.053365065

69    3     1     -0.554934502      -0.167479704      -0.131514797

70    0     1     -1.101663245      0.935372333 -0.86894494

71    12    1     0.189842914 2.21741084  -0.788981857

72    0     1     0.740625863 0.794476382 0.71140164

73    0     1     1.715290086 2.143801108 0.816039282

74    0     1     1.252572723 3.022170235 -0.004890403

75    25    1     -0.373922989      0.056760082 2.416334131

76    11    1     1.411277797 -0.3071286  -0.076262558

77    260   1     1.058433007 1.960420741 1.494615753

78    10    1     1.04273236  -0.236274723      0.332190734

79    0     1     1.582046761 1.135317898 0.595587385

80    56    1     1.852239065 0.420771426 0.84740689

81    0     1     -0.095761603      1.702980397 0.906572762

82    0     1     -1.484126124      0.724602174 0.52956048

83    53    1     0.728951443 1.151280293 1.008606828

84    71    1     1.024409437 1.374301981 0.687993842

85    0     1     -1.01518042 0.054318734 1.487828812

86    0     1     -0.172992781      -0.617774526      1.395822374

87    95    1     2.354415617 1.134775138 -0.130221596

88    232   1     3.598660247 1.893259548 -1.095419869

89    16    1     1.708743348 0.830808035 -0.805728862

90    31    1     0.8056603   0.862692183 0.856548543

91    98    1     0.854586785 2.390460476 0.312085051

92    485   1     1.769052428 3.404715908 0.057472015

93    320   1     1.111846819 2.209737982 1.589324759

94    0     1     0.984481251 1.121123717 0.749495271

95    3178  1     2.563733829 2.468397009 2.013996089

96    61    1     2.15334645  0.178267871 0.843308478

97    0     1     -0.127117911      0.564778856 0.038863895

98    182   1     0.905156631 0.819153039 2.571524279

99    60    1     1.390395848 1.56900858  0.487291816

100   3166  1     2.355217089 1.50671147  3.209739736

1     43    2     0.06155278  2.148548496 0.434040304

2     145   2     1.801373099 0.080430585 2.092864909

3     12    2     -0.504148447      1.158435425 0.771048924

4     0     2     -0.686471459      0.355961741 -0.145750225

5     13    2     -0.820546857      0.442175622 1.825474402

6     9     2     0.268240074 0.802493407 0.080893178

7     0     2     -0.493636867      0.375293153 0.573253225

8     5     2     0.72767749  0.070195021 -0.228101346

9     32    2     0.527134111 1.196801133 0.589503425

10    10    2     -1.540530272      1.619615831 1.071691351

11    195   2     0.934676218 1.012937027 2.408493739

12    321   2     1.613109628 1.395561261 1.772718184

13    90    2     -0.665947638      2.601282293 1.476294195

14    0     2     2.58609672  0.070249734 1.204037005

15    62    2     1.633343397 0.058584787 1.501908833

16    4019  2     2.158476338 2.344014304 2.809786812

17    20    2     1.639288732 0.140851515 0.190201761

18    12    2     -0.26405467 0.915985131 0.848716353

19    0     2     -0.132223162      1.041922045 1.864684555

20    7     2     0.284495636 0.100280935 0.238173281

21    0     2     -0.07853971 2.345437551 -0.133841944

22    1569  2     2.815858844 1.584458271 1.939240632

23    94    2     1.815947006 1.204528823 0.510764623

24    15    2     -0.919935918      1.01288542  1.441913079

25    0     2     1.600916988 0.987582435 0.001774726

26    74    2     -0.805464711      0.700728191 3.417625719

27    43    2     1.158006518 0.318182064 1.247635988

28    0     2     1.832724378 1.880785968 0.382622566

29    0     2     0.669880454 0.038102551 0.630297368

30    259   2     1.041165514 1.682074495 1.799590357

31    7     2     1.826781029 -1.936939901      0.954953194

32    43    2     1.298312616 0.588530186 0.835506127

33    934   2     1.205678291 1.122062448 3.524682698

34    5     2     -0.248608134      0.25198281  0.913111879

35    115   2     3.102556754 1.124687414 -0.416833253

36    228   2     1.01369739  1.218032003 2.181664059

37    0     2     0.491717946 2.686430712 1.264299687

38    52    2     1.538281573 1.640759419 -0.388871051

39    95    2     0.831307714 1.110495127 1.505124911

40    28    2     0.10000232  2.629723576 -0.495964427

41    0     2     2.237064622 1.201867297 0.516706244

42    1     2     -1.028786768      0.330159096 0.191258677

43    19    2     -0.138692937      1.364370033 0.618534677

44    84    2     1.933672104 1.591918153 -0.197365162

45    0     2     0.492817929 -0.719812154      0.019198246

46    14    2     0.172185728 1.240199677 0.417637589

47    30    2     0.285813009 0.590229573 1.419569923

48    1     2     -0.820661872      -0.38471966 1.124148233

49    24    2     1.394492725 -0.268906917      1.041842922

50    132   2     1.998495218 1.093543328 0.665449117

51    965   2     0.979190049 2.444203043 2.490915015

52    21    2     1.874292524 0.098065975 0.254254291

53    36    2     1.226109818 0.527391491 0.644971437

54    0     2     2.356911517 0.775583104 1.859593196

55    173   2     2.299232416 2.500828472 -0.728587176

56    81    2     1.217483374 1.481188675 0.497854519

57    19    2     1.48400698  -0.815609677      1.300043223

58    0     2     2.48713067  0.90949837  0.831035604

59    0     2     1.315560455 0.150026561 0.493335813

60    2     2     -0.644685681      1.105909031 -0.442400788

61    506   2     2.321458044 1.370274483 1.559825769

62    14    2     -0.460574532      -0.198342202      2.275644021

63    259   2     1.62745939  2.096186064 0.907013322

64    0     2     -1.462302942      0.131325555 0.808617873

65    75    2     2.628936719 0.134406434 0.446405554

66    29    2     1.294384341 1.18273574  -0.231874576

67    15    2     0.08413495  1.949344126 -0.382151923

68    87    2     -0.411609242      1.708463382 2.053365065

69    0     2     -0.554934502      -0.167479704      -0.131514797

70    0     2     -1.101663245      0.935372333 -0.86894494

71    10    2     0.189842914 2.21741084  -0.788981857

72    0     2     0.740625863 0.794476382 0.71140164

73    0     2     1.715290086 2.143801108 0.816039282

74    0     2     1.252572723 3.022170235 -0.004890403

75    25    2     -0.373922989      0.056760082 2.416334131

76    11    2     1.411277797 -0.3071286  -0.076262558

77    242   2     1.058433007 1.960420741 1.494615753

78    8     2     1.04273236  -0.236274723      0.332190734

79    0     2     1.582046761 1.135317898 0.595587385

80    63    2     1.852239065 0.420771426 0.84740689

81    0     2     -0.095761603      1.702980397 0.906572762

82    0     2     -1.484126124      0.724602174 0.52956048

83    65    2     0.728951443 1.151280293 1.008606828

84    53    2     1.024409437 1.374301981 0.687993842

85    9     2     -1.01518042 0.054318734 1.487828812

86    0     2     -0.172992781      -0.617774526      1.395822374

87    70    2     2.354415617 1.134775138 -0.130221596

88    203   2     3.598660247 1.893259548 -1.095419869

89    13    2     1.708743348 0.830808035 -0.805728862

90    29    2     0.8056603   0.862692183 0.856548543

91    94    2     0.854586785 2.390460476 0.312085051

92    500   2     1.769052428 3.404715908 0.057472015

93    389   2     1.111846819 2.209737982 1.589324759

94    0     2     0.984481251 1.121123717 0.749495271

95    3066  2     2.563733829 2.468397009 2.013996089

96    72    2     2.15334645  0.178267871 0.843308478

97    0     2     -0.127117911      0.564778856 0.038863895

98    188   2     0.905156631 0.819153039 2.571524279

99    83    2     1.390395848 1.56900858  0.487291816

100   3220  2     2.355217089 1.50671147  3.209739736

;

run;

The macro is used to fit the above data set to estimate the parameter value  and its corresponding asymptotic variances. The following statements should be used:

filename GEEZIP URL "http://www.ctspedia.org/wiki/pub/CTSpedia/StatToolsTopic051/Rochester_GEEZIP.sas";

%include GEEZIP; 

%GEEZIP(DSName=mydata,

            Outcome=count,

            PredictNum=x1 x2 x3,

            ID=id,

            Time=time,

            OutForm=);

The output generated from these statements are the parameter estimate theta and the asymptotic standard deviation sigma:

theta=(-1.25, 0.81, 1.07, 1.03, 10.7)

sigma=(0.24, 0.14, 0.06, 0.07, 0.05)