Das Skript beginnt mit der Erstellung eines temporären Datensatzes namens 'auto' mithilfe einer DATA-Anweisung und eingebetteter Daten über CARDS. Dieser Datensatz enthält Fahrzeuginformationen wie Marke, MPG, Zuverlässigkeit (rep78), Gewicht und Herkunft (foreign1). Anschließend wird PROC FREQ verwendet, um die Häufigkeitsverteilung der Variable 'mpg' zu erhalten. Danach werden die globalen Grafikoptionen initialisiert. Es werden zwei Arten von Grafiken generiert: eine einfache PROC PLOT zur Visualisierung von 'mpg' in Abhängigkeit von 'weight1' und eine erweiterte PROC GPLOT. Die angepasste PROC GPLOT zeigt die gleiche Beziehung, fügt jedoch eine visuelle Unterscheidung basierend auf der Variable 'foreign1' (ausländisches Fahrzeug oder nicht) hinzu, definiert spezifische Achsen und berechnet sowie zeigt die Regressionsgleichung (regeqn) für die angepasste Linie an.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten werden direkt über eine DATA-Anweisung mit CARDS in das Skript integriert, wodurch der temporäre Datensatz 'auto' erstellt wird.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieser DATA STEP-Block erstellt einen temporären SAS-Datensatz namens 'auto'. Die Daten werden inline mit der CARDS-Anweisung gelesen und definieren die Variablen 'make' (Zeichen), 'mpg', 'rep78', 'weight1' und 'foreign1' (numerisch). 'mpg' stellt den Verbrauch dar, 'weight1' das Gewicht und 'foreign1' gibt an, ob das Auto ausländisch (1) oder nicht (0) ist.
Erklärung : Diese Prozedur generiert eine Häufigkeitstabelle für die Variable 'mpg' aus dem Datensatz 'auto'. Sie ermöglicht die Beobachtung der Verteilung der verschiedenen Kraftstoffverbrauchswerte.
Kopiert!
PROC FREQ DATA = auto;
TABLES mpg;
RUN;
1
PROC FREQDATA = auto;
2
TABLES mpg;
3
RUN;
3 Codeblock
GOPTIONS
Erklärung : Diese Anweisung setzt alle globalen Grafikoptionen auf ihre Standardwerte zurück und fügt den generierten Grafiken einen Rahmen hinzu. Dies gewährleistet eine saubere Basis für die folgenden Grafiken.
Kopiert!
goptions reset=all border;
1
goptions reset=all border;
4 Codeblock
PROC PLOT
Erklärung : Diese Prozedur generiert ein einfaches Streudiagramm ('plot') von 'mpg' (Y-Achse) in Abhängigkeit von 'weight1' (X-Achse) aus dem Datensatz 'auto'. Sie bietet einen ersten visuellen Überblick über die Beziehung zwischen diesen beiden Variablen.
Kopiert!
proc plot data=auto;
plot mpg * weight1 ;
run;
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PROC PLOT
3
DATA=auto;
4
plot mpg * weight1 ;
5
6
RUN;
7
5 Codeblock
PROC GPLOT
Erklärung : Diese Prozedur generiert eine komplexere GPLOT-Grafik. Der Titel 'Study of MPG vs Weight' wird festgelegt. Die SYMBOL-Anweisung konfiguriert die Anzeige der Punkte und der Regressionslinie (interpol=rqcli95 für eine quadratische Regression mit 95%-Konfidenzintervallen, Punkte als Kreise, spezifische Farben). Die Grafik stellt 'mpg' in Abhängigkeit von 'weight1' dar, wobei die Punkte je nach Variable 'foreign1' unterschiedlich gefärbt sind. Die X- und Y-Achsen werden mit spezifischen Bereichen und Inkrementen angepasst, und die Option 'regeqn' zeigt die Regressionsgleichung in der Grafik an.
Kopiert!
proc gplot data=auto;
title "Study of MPG vs Weight";
symbol interpol= rqcli95
value=circle
cv= crimson
ci = black
co = bib
width= 2
;
plot mpg*weight1 = foreign1 / haxis=2000 to 4500 by 500
vaxis=12 to 35 by 2
regeqn;
run;
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PROC GPLOTDATA=auto;
2
title "Study of MPG vs Weight";
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4
symbol interpol= rqcli95
5
value=circle
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cv= crimson
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ci = black
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co = bib
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width= 2
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;
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plot mpg*weight1 = foreign1 / haxis=2000 to 4500BY500
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vaxis=12 to 35BY2
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regeqn;
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RUN;
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Urheberrechtsinformationen : Author - Anupama Rajaram Program Description - This program creates a simple gplot of 2 variables, draws the plot line and calculates regression equation. y-axis = mpg. x-axis = weight1.
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