<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:taxo="http://purl.org/rss/1.0/modules/taxonomy/" version="2.0">
  <channel>
    <title>topic Re: Unexpected R matrix in PROC MIXED if ref=first in Statistical Procedures</title>
    <link>https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Unexpected-R-matrix-in-PROC-MIXED-if-ref-first/m-p/982029#M49171</link>
    <description>&lt;P&gt;Thanks Jill, for the quick reply with a workaround as well!&lt;/P&gt;</description>
    <pubDate>Thu, 15 Jan 2026 15:31:39 GMT</pubDate>
    <dc:creator>ckx</dc:creator>
    <dc:date>2026-01-15T15:31:39Z</dc:date>
    <item>
      <title>Unexpected R matrix in PROC MIXED if ref=first</title>
      <link>https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Unexpected-R-matrix-in-PROC-MIXED-if-ref-first/m-p/982021#M49169</link>
      <description>&lt;P&gt;I’d always assumed that if the option “order=internal” is used on the PROC MIXED statement, that the rows of an R matrix would be ordered according to the values of the time variable. It turns out that the rows of R have the same order as the time variable &lt;U&gt;in the fixed effects&lt;/U&gt;. If “time(ref=first)” is used in the CLASS statement then the first category will be placed in the LAST row of R, as it is for the fixed effects.&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;The attached SAS program estimates a model using the ARH(1) covariance structure twice, first with “time(ref=first)”, then with “time(ref=last)”. Data are from &lt;A href="https://stats.oarc.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/repeat-1.txt," target="_blank"&gt;https://stats.oarc.ucla.edu/wp-content/uploads/2016/02/repeat-1.txt,&lt;/A&gt;&amp;nbsp;the model is:&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;PRE&gt;&lt;CODE class=" language-sas"&gt;Title1 "arh(1) structure, time(ref=first)";
ods output R=R1;
proc mixed data=long order=internal;
  class exertype time(ref=first);
  model pulse = exertype time exertype*time / solution;
  repeated time / subject=id type=arh(1) R;
run;
ods output close;
&lt;/CODE&gt;&lt;/PRE&gt;
&lt;P&gt;Using “time(ref=first)”, I get the following covariance pattern estimates and R matrix:&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;TABLE&gt;
&lt;THEAD&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD colspan="3" width="142"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Covariance Parameter Estimates&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="46"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Cov Parm&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Subject&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="51"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Estimate&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;/THEAD&gt;
&lt;TBODY&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="46"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Var(1)&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;id&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="51"&gt;
&lt;P&gt;83.2217&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="46"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Var(2)&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;id&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="51"&gt;
&lt;P&gt;120.57&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="46"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Var(3)&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;id&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="51"&gt;
&lt;P&gt;35.9136&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="46"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;ARH(1)&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;id&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="51"&gt;
&lt;P&gt;0.5022&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;/TBODY&gt;
&lt;/TABLE&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;TABLE&gt;
&lt;THEAD&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD colspan="4" width="163"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Estimated R Matrix for Subject 1&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="29"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Row&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Col1&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Col2&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Col3&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;/THEAD&gt;
&lt;TBODY&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="29"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;1&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;35.9136&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;13.7881&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;33.0464&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="29"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;2&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;13.7881&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;83.2217&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;50.3053&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="29"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;3&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;33.0464&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;50.3053&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;120.57&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;/TBODY&gt;
&lt;/TABLE&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;R[1,1] corresponds with Var(3) in the covariance estimates, R[2,2] with Var(1), R[3,3] with Var(2). The order of the TIME variable in the fixed effects is 2, 3, 1 and that order seems to be used for the covariance parameter estimates as well.&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;The same model using “time(ref=last)” in the class statement produces the following covariance parameter estimates and R matrix:&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;TABLE&gt;
&lt;THEAD&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD colspan="3" width="142"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Covariance Parameter Estimates&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="46"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Cov Parm&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Subject&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="51"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Estimate&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;/THEAD&gt;
&lt;TBODY&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="46"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Var(1)&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;id&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="51"&gt;
&lt;P&gt;35.7683&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="46"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Var(2)&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;id&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="51"&gt;
&lt;P&gt;87.1927&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="46"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Var(3)&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;id&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="51"&gt;
&lt;P&gt;115.50&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="46"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;ARH(1)&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;id&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="51"&gt;
&lt;P&gt;0.5101&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;/TBODY&gt;
&lt;/TABLE&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;TABLE&gt;
&lt;THEAD&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD colspan="4" width="163"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Estimated R Matrix for Subject 1&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="29"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Row&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Col1&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Col2&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;Col3&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;/THEAD&gt;
&lt;TBODY&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="29"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;1&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;35.7683&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;28.4861&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;16.7237&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="29"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;2&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;28.4861&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;87.1927&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;51.1893&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;TR&gt;
&lt;TD width="29"&gt;
&lt;P&gt;&lt;STRONG&gt;3&lt;/STRONG&gt;&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;16.7237&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;51.1893&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;TD width="45"&gt;
&lt;P&gt;115.50&lt;/P&gt;
&lt;/TD&gt;
&lt;/TR&gt;
&lt;/TBODY&gt;
&lt;/TABLE&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;Diagonal values of R now correspond with values for Var(1) to Var(3) from the covariance parameter estimates.&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&amp;nbsp;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;Is this a known "feature" for time variables using repeated measures in PROC MIXED? The R matrix will not be as expected if the default "ref=last" is not used for the time variable and the covariance pattern assumes ordered categories.&lt;/P&gt;</description>
      <pubDate>Thu, 15 Jan 2026 14:27:16 GMT</pubDate>
      <guid>https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Unexpected-R-matrix-in-PROC-MIXED-if-ref-first/m-p/982021#M49169</guid>
      <dc:creator>ckx</dc:creator>
      <dc:date>2026-01-15T14:27:16Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Re: Unexpected R matrix in PROC MIXED if ref=first</title>
      <link>https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Unexpected-R-matrix-in-PROC-MIXED-if-ref-first/m-p/982025#M49170</link>
      <description>&lt;P&gt;Please refer to this usage note:&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;&lt;A href="http://support.sas.com/kb/69066" target="_blank"&gt;http://support.sas.com/kb/69066&lt;/A&gt;&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;Especially #2.&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;As noted in the usage note, a workaround would be to create another variable, such as time1, which is a copy of time, and use time1 in the REPEATED statement. For example,&lt;/P&gt;
&lt;LI-CODE lang="sas"&gt;proc mixed data=long order=internal;
  class exertype time(ref=first) time1;
  model pulse = exertype time exertype*time / solution;
  repeated time1 / subject=id type=arh(1) R;
run;&lt;/LI-CODE&gt;
&lt;P&gt;Hope this helps.&lt;/P&gt;
&lt;P&gt;Jill&lt;/P&gt;</description>
      <pubDate>Thu, 15 Jan 2026 14:45:28 GMT</pubDate>
      <guid>https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Unexpected-R-matrix-in-PROC-MIXED-if-ref-first/m-p/982025#M49170</guid>
      <dc:creator>jiltao</dc:creator>
      <dc:date>2026-01-15T14:45:28Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Re: Unexpected R matrix in PROC MIXED if ref=first</title>
      <link>https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Unexpected-R-matrix-in-PROC-MIXED-if-ref-first/m-p/982029#M49171</link>
      <description>&lt;P&gt;Thanks Jill, for the quick reply with a workaround as well!&lt;/P&gt;</description>
      <pubDate>Thu, 15 Jan 2026 15:31:39 GMT</pubDate>
      <guid>https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Unexpected-R-matrix-in-PROC-MIXED-if-ref-first/m-p/982029#M49171</guid>
      <dc:creator>ckx</dc:creator>
      <dc:date>2026-01-15T15:31:39Z</dc:date>
    </item>
  </channel>
</rss>

