Question

我是proc optmodel的新手，并希望有任何帮助来解决手头的问题。这是我的问题：

我的数据集如下：

 data my data;
    input A B C;
cards;
0 240 3
3.4234 253 2
0 258 7
0 272 4
0 318 7
0 248 8
0 260 2
0.2555 305 5
0 314 5
1.7515 235 7
32 234 4
0 301 3
0 293 5
0 302 12
0 234 2
0 258 4
0 289 2
0 287 10
0 313 3
0.7725 240 7
0 268 3
1.4411 286 9
0 234 13
0.0474 318 2
0 315 4
0 292 5
0.4932 272 3
0 288 4
0 268 4
0 284 6
0 270 4
50.9188 293 3
0 272 3
0 284 2
0 307 3
;
run;

有3个变量（A，B，C），我想根据这3个变量将观察分为三类（H，M，L）。

对于H级，我想最大化A，最小化B和C;

对于M类，我想要中位数A，B和C;

对于L类，我想最小化A，最大化B和C.

此外，约束条件是我希望将分类为H的总观测值限制在小于5％，将总观测值分类为M小于7％。

最终目标是找到A，B，C的截止值，将obs分为三个不同的类别。

由于这三个类具有相同的权重，所以我首先对变量进行缩放并创建风险变量，其中风险= A +（1-B）+（1-C）;

提前感谢您的帮助。

我的sas代码：

proc stdize data=my_data out=my_data1 method=RANGE;
   var A B C;
run;

data new;
  set my_data1;
  risk =  A+(1-B)+(1-C);
run;

proc sort data=new out=range;
  by risk;
run;


proc optmodel;
/* read data */
set CUTOFF;
/* str risk_level {CUTOFF}; */
num a {CUTOFF};
num b {CUTOFF};
num c {CUTOFF};
read data my_data1 into CUTOFF=[_n_] a=A b=B c=C;
impvar risk{p in CUTOFF} = a[p]+(1-b[p])+(1-c[p]);

var indh {CUTOFF} binary;
var indmh {CUTOFF} binary;
var indo {CUTOFF} binary;

con sum{p in CUTOFF} indh[p] le 10;
con sum{p in CUTOFF} indmh[p] le 6;
con sum{p in CUTOFF} indo[p] le 19;
con class{p in CUTOFF}:indh[p]+indmh[p]+indo[p] le 1;

max new = sum{p in CUTOFF}(10*indh[p]+4*indmh[p]+indo[p])*risk[p];

solve;
print a b c risk indh indmh indo new;
quit;

所以现在我的问题是如何在每个班级中找到最小风险值，谢谢！

SAS proc optmodel：试图找到最佳截止点

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