Das Skript beginnt mit der Erstellung einer Tabelle 'Sim' mittels einer iterativen Schleife, die 100 Beobachtungen mit korrelierten Variablen (x, y, z) und einer Summe (s) generiert. Anschließend werden die Daten angezeigt, drei lineare Regressionsmodelle (einfach und mehrfach) ausgeführt, um die Beziehungen zwischen den Variablen zu untersuchen, und mit einem Regressionsdiagramm mit Konfidenz- und Vorhersageintervallen abgeschlossen.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Die Daten werden vollständig im ersten DATA-Schritt 'Sim' mithilfe von Schleifen und Zufallsfunktionen (ranuni) generiert.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Erstellung der Arbeitstabelle 'Sim' mit 100 künstlich generierten Beobachtungen. Die Variablen x, y und z werden mit mathematischen Beziehungen und einer Zufallskomponente erstellt.
Kopiert!
data Sim;
do i=1 to 100;
x=i; y=i*2+ranuni(1234); z=-x+ranuni(4321);
s=x+z;
output;
end;
run;
1
DATA Sim;
2
DO i=1 to 100;
3
x=i; y=i*2+ranuni(1234); z=-x+ranuni(4321);
4
s=x+z;
5
OUTPUT;
6
END;
7
RUN;
2 Codeblock
PROC PRINT
Erklärung : Anzeige des Inhalts der Tabelle 'Sim' in der Standardausgabe.
Kopiert!
proc print;run;
1
PROC PRINT;RUN;
3 Codeblock
PROC REG
Erklärung : Einfache lineare Regressionsmodellierung zur Erklärung der Variable y durch x.
Kopiert!
proc reg data=sim;
model y=x;
run;
1
PROC REGDATA=sim;
2
model y=x;
3
RUN;
4 Codeblock
PROC REG
Erklärung : Einfache lineare Regressionsmodellierung zur Erklärung der Variable y durch z.
Kopiert!
proc reg data=sim;
model y=z;
run;
1
PROC REGDATA=sim;
2
model y=z;
3
RUN;
5 Codeblock
PROC REG
Erklärung : Multiple lineare Regressionsmodellierung zur gleichzeitigen Erklärung der Variable y durch die Variablen x und z.
Kopiert!
proc reg data=sim;
model y=x z;
run;
1
PROC REGDATA=sim;
2
model y=x z;
3
RUN;
6 Codeblock
PROC SGPLOT
Erklärung : Erstellung eines Regressionsdiagramms, das die Beziehung zwischen s (x-Achse) und y (y-Achse) zeigt, einschließlich der Konfidenzgrenzen für den Mittelwert (CLM) und für einzelne Beobachtungen (CLI).
Kopiert!
proc sgplot data=sim;
reg x=s y=y / CLM CLI;
run;
1
PROC SGPLOTDATA=sim;
2
reg x=s y=y / CLM CLI;
3
RUN;
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