Das Skript führt eine einfache lineare Regressionsanalyse unter Verwendung eines bayesianischen Ansatzes über PROC MCMC durch. Es definiert A-priori-Verteilungen für die Regressionskoeffizienten (beta0, beta1) und die Fehlervarianz (sigma2) und modelliert anschließend die Variable 'weight' in Abhängigkeit von 'height'. Die Markov-Kette-Monte-Carlo-Stichprobenziehung ist mit 10000 Iterationen und einer Schrittweite von 2 konfiguriert. Die Ergebnisse der MCMC-Kette werden in einem Datensatz namens 'classout' gespeichert. Die grafische Ausgabe wird während der Ausführung der Prozedur aktiviert.
Datenanalyse
Type : SASHELP
Die Quelldaten stammen aus dem integrierten Datensatz 'SASHELP.CLASS', einem Standard-SAS-Datensatz, der in der SAS-Umgebung verfügbar ist.
1 Codeblock
ODS
Erklärung : Aktiviert das Output Delivery System (ODS) für die grafische Ausgabe, wodurch PROC MCMC Visualisierungen der Analyseergebnisse generieren kann.
Kopiert!
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1
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2 Codeblock
PROC MCMC
Erklärung : Dieser Block führt die PROC MCMC-Prozedur für eine bayesianische Regressionsanalyse aus. Er verwendet 'sashelp.class' als Eingabedaten und erstellt einen Ausgabedatensatz 'classout', der die MCMC-Stichproben enthält. Die Parameter 'beta0', 'beta1' und 'sigma2' werden mit initialen Werten deklariert. A-priori-Verteilungen (normal für Betas, inverse Gamma für sigma2) werden spezifiziert. Der lineare Mittelwert 'mu' wird als Funktion von 'height' definiert, und das Modell spezifiziert, dass 'weight' einer Normalverteilung mit diesem Mittelwert und der Varianz 'sigma2' folgt. Die Optionen 'nmc', 'thin' und 'seed' steuern die MCMC-Stichprobenziehung.
Erklärung : Deaktiviert die grafische Ausgabe über das Output Delivery System (ODS) und beendet die Generierung von Grafiken nach der Ausführung von PROC MCMC.
Kopiert!
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1
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