SAS/STAT Regression Analysis Procedures – Proc REG

Zielsetzung

Im vorherigen Tutorium haben wir SAS Power und Sample Size Analysis Procedures besprochen. Hier werden wir uns eine andere Art von Analyse ansehen, die SAS/STAT Regressionsanalyse und wie wir die Regressionsanalyse in SAS/STAT verwenden können. Außerdem werden wir die Prozeduren der SAS/STAT-Regressionsanalyse untersuchen: PROC ORTHOREG, PROC REG, PROC RSREG, PROC NLIN, PROC PLM, PROC PLS und PROC TRANSREG
Beginnen wir also mit der SAS/STAT Regressionsanalyse.

Was ist SAS/STAT Regression Analysis?

SAS/STAT Regression Analysis ist eine statistische Technik, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen zu untersuchen. Dabei ist eine Variable unabhängig und die andere ist eine abhängige Variable. Mit dieser Technik werden Veränderungen der abhängigen Variablen in Bezug auf Veränderungen der unabhängigen Variablen beobachtet. Die Parameter in der Regressionsgleichung werden mit der Methode der kleinsten Quadrate ermittelt.
Durch die Verwendung der SAS/STAT-Regressionsanalysetechnik können wir Muster in unseren Daten finden. Sie ermöglicht es uns, Vorhersagen auf der Grundlage unserer Daten zu treffen. Nehmen wir als Beispiel Schlaf und Zufriedenheit, um eine Beziehung zwischen den beiden zu ermitteln. Unsere Variablen sind hier Schlaf und Glück. Wenn wir sie betrachten, könnten wir denken, dass beide Variablen nicht miteinander verbunden sind. Aber mit Hilfe der Regressionsanalyse in SAS/STAT können wir sie in irgendeiner Weise miteinander in Beziehung setzen. Sobald wir eine definierte Methode haben und wissen, wie sie miteinander in Beziehung stehen, können wir mit unseren Daten Vermutungen anstellen und Vorhersagen treffen.
Lernen wir SAS/STAT Vorteile & Nachteile in Kürze

Prozeduren für die Regressionsanalyse in SAS/STAT

Die folgenden Prozeduren werden verwendet, um die SAS/STAT-Regressionsanalyse für eine Datenprobe zu berechnen. Lassen Sie uns diese untersuchen.

a. PROC ORTHOREG

Die ORTHOREG-Prozedur in SAS/STAT wird verwendet, um verallgemeinerte lineare Modelle nach der Methode der kleinsten Quadrate anzupassen. Im Vergleich zu anderen SAS/STAT-Software-Prozeduren, wie z.B. den GLM- und REG-Prozeduren, ist PROC ORTHOREG in der Lage, genauere Schätzungen zu erzeugen, wenn die Daten nicht effektiv konditioniert sind. Dabei können Sie Fishertests für Modelleffekte durchführen, die Hypothesen vom Typ I, Typ II oder Typ III auf Fehler testen.
Eine Syntax von PROC ORTHOREG-

PROC ORTHOREG DATASET<options>;CLASS variable;MODEL dependent-variables = effects </ options>;

Die Anweisungen PROC ORTHOREG, CLASS und MODEL sind erforderlich.
Kennen Sie SAS/STAT Bayesian Analysis Procedures
PROC ORTHOREG Beispiel-

proc orthoreg data=sashelp.class;class name;model age=height*weight;run;

b. PROC REG

Die REG-Prozedur in SAS/STAT ist eine Allzweckprozedur, die ausschließlich für die Regression der gewöhnlichen kleinsten Quadrate verwendet wird. Sie bietet neun verschiedene Modellauswahlmethoden zur Auswahl. Die Prozedur verfügt über die Flexibilität, Änderungen zuzulassen, die sowohl in den Daten als auch im Modell interaktiver Natur sind. Ein weiteres großartiges Merkmal ist, dass es im Gegensatz zu anderen Prozeduren auch mehrere MODEL-Anweisungen unterstützt.
A Syntax von PROC REG-

PROC REG DATASET<options>;MODEL dependent-variables = effects </ options>;

Die PROC REG- und MODEL-Anweisungen sind erforderlich. Darüber hinaus können auf jede MODEL-Anweisung mehrere andere Anweisungen wie die TEST-, OUTPUT-, PAINT-, PLOT-, PRINT-, RESTRICT- und TEST-Anweisungen folgen.
Lesen Sie mehr über SAS/STAT Categorical Data Analysis Procedure
PROC REG Example-

proc reg data=sashelp.class;model age=height;run;

Lassen Sie uns 2 einfache Prozeduren besprechen von SAS/STAT Group Sequential Design and Analysis

c. PROC RSREG

Die RSREG-Prozedur in SAS/STAT verwendet die Methode der Annäherung der kleinsten Quadrate zur Anpassung von Oberflächenregressionsmodellen, die eine quadratische Antwort haben. Oberflächenregressionsmodelle sind eine Art allgemeines lineares Modell, bei dem die Eigenschaften der angepassten Antwortfunktion im Mittelpunkt des Modells stehen und insbesondere, wo optimale geschätzte Antwortwerte auftreten.
Eine Syntax von PROC RSREG-

PROC RSREG DATASET<options>;MODEL dependent-variables = effects </ options>;

Die Anweisungen PROC RSREG und MODEL sind erforderlich.
Lernen wir 7 einfache SAS/STAT-Clusteranalyse-Prozeduren kennen
PROC RSREG Beispiel-.

proc rsreg data=sashelp.class;model age=height;run;

d. PROC NLIN

Wir haben diese Prozedur bereits ausführlich im SAS/STAT-Tutorial Nichtlineare Regression besprochen.

e. PROC PLM

Wir haben diese Prozedur bereits ausführlich im SAS/STAT-Tutorial Post Processing besprochen.

f. PROC PLS

Wir haben diese Prozedur bereits ausführlich im SAS/STAT Predictive Modeling Tutorium besprochen.

g. PROC TRANSREG

Diese Prozedur haben wir bereits ausführlich im SAS/STAT Market Research Tutorial besprochen.
Dies war alles über das SAS/STAT Regression Analysis Tutorial. Wir hoffen, dass Ihnen unsere Erklärung gefällt.

Abschluss