SAS/STAT Procedury analizy regresji – Proc REG

Objective

W poprzednim tutorialu omówiliśmy SAS Power i Procedury analizy wielkości próby. Tutaj przyjrzymy się innemu rodzajowi analizy, zwanemu analizą regresji w SAS/STAT i jak możemy używać analizy regresji w SAS/STAT. Ponadto przestudiujemy Procedury Analizy Regresji w SAS/STAT: PROC ORTHOREG, PROC REG, PROC RSREG, PROC NLIN, PROC PLM, PROC PLS, oraz PROC TRANSREG
Zacznijmy zatem od Analizy Regresji w SAS/STAT.

Co to jest analiza regresji SAS/STAT?

Analiza regresji SAS/STAT jest techniką statystyczną używaną do badania związku między dwiema lub większą liczbą zmiennych. W tym jedna zmienna jest niezależna, a druga jest zmienną zależną. Technika ta służy do obserwacji zmian w zmiennej zależnej w odniesieniu do zmian w zmiennych niezależnych. Parametry występujące w równaniu regresji uzyskuje się za pomocą metody najmniejszych kwadratów.
Za pomocą techniki analizy regresji SAS/STAT znajdujemy wzorce w naszych danych. To pozwala nam dokonać przewidywań w oparciu o nasze dane. Powiedzmy, że weźmiemy przykład snu i szczęścia, aby określić jakikolwiek rodzaj związku między nimi. W tym przypadku naszymi zmiennymi są sen i szczęście. Gdybyśmy na nie spojrzeli, moglibyśmy pomyśleć, że obie te zmienne nie są powiązane. Ale używając analizy regresji w SAS/STAT, możemy w jakiś sposób powiązać je ze sobą. Po uzyskaniu zdefiniowanej metody i dowiedzeniu się, jak odnoszą się do siebie, możemy zacząć zakładać i dokonywać przewidywań na podstawie naszych danych.
Poznajmy zalety SAS/STAT &wady w skrócie

Procedury analizy regresji w SAS/STAT

Następujące procedury są używane do obliczania analizy regresji SAS/STAT przykładowych danych. Zbadajmy je.

a. PROC ORTHOREG

Procedura ORTHOREG w SAS/STAT jest używana do dopasowania uogólnionych modeli liniowych metodą najmniejszych kwadratów. W porównaniu z innymi procedurami oprogramowania SAS/STAT, takimi jak procedury GLM i REG, PROC ORTHOREG ma możliwość uzyskania dokładniejszych oszacowań, gdy dane nie są skutecznie uwarunkowane. W tym można wykonać testy Fishersa dla efektów modelu, które testują hipotezy typu I, typu II lub typu III dla błędów.
Składnia PROC ORTHOREG-

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

Wymagane są stwierdzenia PROC ORTHOREG, CLASS i MODEL.
Czy znasz procedury analizy bayesowskiej SAS/STAT
PROC ORTHOREG Przykład-

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

b. PROC REG

Procedura REG w SAS/STAT jest procedurą ogólnego przeznaczenia używaną wyłącznie do regresji metodą najmniejszych kwadratów. Oferuje ona dziewięć różnych metod wyboru modelu do wyboru. Procedura jest na tyle elastyczna, że pozwala na zmiany o charakterze interaktywnym zarówno w danych, jak i w modelu. Inną wspaniałą cechą jest to, że obsługuje również wiele instrukcji MODEL, w przeciwieństwie do innych procedur.
Składnia PROC REG-

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

Wymagane są instrukcje PROC REG i MODEL. Oprócz tego po każdej instrukcji MODEL może następować kilka innych instrukcji, takich jak TEST, OUTPUT, PAINT, PLOT, PRINT, RESTRICT i TEST.
Przeczytaj o procedurze analizy danych kategorycznych SAS/STAT
PROC REG Przykład-.

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

Przedyskutujmy 2 proste procedury SAS/STAT Group Sequential Design and Analysis

c. PROC RSREG

Procedura RSREG w SAS/STAT wykorzystuje metodę aproksymacji najmniejszych kwadratów do dopasowania modeli regresji powierzchniowej, które mają kwadratową odpowiedź. Modele powierzchni odpowiedzi są rodzajem ogólnego modelu liniowego, w którym charakterystyka dopasowanej funkcji odpowiedzi jest głównym przedmiotem zainteresowania modelu, a w szczególności, gdzie występują optymalne szacowane wartości odpowiedzi.
Składnia PROC RSREG-

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

Wymagane są stwierdzenia PROC RSREG i MODEL.
Let’s Learn 7 Simple SAS/STAT Cluster Analysis Procedures
PROC RSREG Example-.

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

d. PROC NLIN

Procedurę tę omówiliśmy już szczegółowo w samouczku SAS/STAT Non-Linear Regression.

e. PROC PLM

Procedurę tę omówiliśmy już szczegółowo w samouczku SAS/STAT Post Processing.

f. PROC PLS

Procedurę tę omówiliśmy już szczegółowo w samouczku SAS STAT Predictive Modeling.

g. PROC TRANSREG

Tę procedurę omówiliśmy już szczegółowo w samouczku SAS/STAT Market Research.
To wszystko o samouczku SAS/STAT Regression Analysis. Mamy nadzieję, że nasze wyjaśnienia przypadły Ci do gustu.

Wnioski

.