Ann Jessup，一個護理系即將畢業的博士班學生，其 committee member 之一正是我老闆 Dr. Bangdiwala。由於這一陣子我老闆跑去智利不知道去幹啥，因此 Ann 的博士論文中的統計部分就落到我的頭上了。
她的論文題目裡面用到所謂的 GEE model，這對我來說並不是太困難的事情。但之後卻發生了連我 RA 老闆 Mark 都不知道該怎樣解決的麻煩。第一個麻煩是，Ann 要從下面這三個 GEE model 中挑選最好的一個
：
Y=X1+X2+X3+W
Y=X1+X2+X3+V
Y=X1+X2+X3+Z
這三個模式除了最後一個獨立變數不一樣之外，其餘都一樣。簡單的作法就是分別做三個模式，如果 W,V,Z 其中一個顯著而另兩個不顯著，自然就可以認定含有那一個顯著變數的模式是比較好的。
但是，如果有兩個以上顯著呢？
當然，我沒有一開始就直接去跑這三個模式，所以不知道結果會是如何，但總是要假設一下各種可能性。如果是在 mixed model，這種 non-nested 的情況就直接用 AIC 或 BIC 這兩個數據來判定，越小的越好。那 GEE model 有沒有類似的準則可以判定呢？答案是有的！GEE model 也可以用 AIC，但不幸的是，目前 SAS 9.1.3 版的 PROC GENMOD 沒有內建這個功能。（聽說9.2版會內建了，但不知啥時才會 release 出來）。於是我就上網去看看有沒有其他人發明相關的方法，果真發現一個叫做 QIC 的數據，而且 SAS 公司已經把他的 macro 程式放在網上任意下載。所以我就拿 SAS 提供的程式搞定了這一部份。
第二個麻煩是，當選好了 GEE model，要如何做模式檢測來挑出可能的離群值或影響值呢？其他的統計模式都有些方法可以來做模式檢測，就唯獨 GEE model 沒看過什麼模式檢測。我翻了以前上課的講義，老師也沒講這一段。跑去問 Mark，他居然也不知道。此時，又得去拜一下 Google 大神了。沒想到不只有人把這段理論給弄了出來，連程式也寫好了。不過更幸運的是，發表這些 paper 的學者中，有一個共同名字，叫做 John Pressier。而這位仁兄，正巧就是我的 committee member 之一。
於是乎當然就很高興的把 paper 稍微讀一下，接著就馬上下載他寫好的 macro 來用。中間遇到一個問題，那就是他的程式裡面並沒有辦法設定某些變數是離散的。後來直接寫信去問他，他叫我把那些變數改成 dummy variable 就搞定了。
所以，就在這麼許多巧合和運氣之下，Ann 的兩大問題就這樣被我解決了。同時間自己也學到了很多，其實我應該要更感謝 Ann 才對，否則我永遠也不會知道 QIC 和 GEE model diagnostic 的存在。來護理系工作真是惠我良多啊。
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