Das Skript beginnt mit der Erstellung eines Datensatzes `haseman_soares` aus Online-Daten (`datalines`). Es transformiert diesen Datensatz dann, um eine Beobachtung pro Häufigkeit zu erhalten. Zwei Makros, `%GOF_BB` und `%GOF_RCB`, werden aufgerufen, um die Goodness-of-Fit-Tests durchzuführen. Die von diesen Makros generierten Residuen werden dann kombiniert, sortiert und klassifiziert, um die Erstellung von Q-Q-Plots vorzubereiten. Schließlich wird `PROC SGPANEL` verwendet, um diese Residuen in Form von Q-Q-Plots zu visualisieren, was die Bewertung der Residuenverteilung ermöglicht.
Datenanalyse
Type : CREATION_INTERNE
Der ursprüngliche Datensatz `haseman_soares` wird direkt im Skript über eine `datalines`-Anweisung erstellt und dann transformiert, um die Beobachtungen basierend auf der Spalte `freq` zu erweitern.
1 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieser DATA STEP-Block erstellt den Datensatz `haseman_soares` unter Verwendung von Rohdaten, die von `datalines` bereitgestellt werden. Er liest die Variablen `m` und `t1` bis `t10`. Eine `DO OVER`-Schleife über das Array `tt` (bestehend aus `t1` bis `t10`) wird verwendet, um die Daten zu transformieren, indem Zeilen für jede nicht-null `freq` erstellt werden, wobei `t` der Spaltenindex und `freq` der entsprechende Wert ist.
Erklärung : Dieser DATA STEP-Block verarbeitet den Datensatz `haseman_soares` nach. Er löscht Beobachtungen, bei denen `freq` fehlt. Für jede verbleibende Beobachtung generiert er eine Anzahl von Zeilen, die dem Wert von `freq` entspricht, wodurch die Daten entnormalisiert werden, sodass jede Zeile ein einzelnes Ereignis darstellt. Die Variablen `i` und `freq` werden dann gelöscht.
Kopiert!
data haseman_soares;
set haseman_soares;
if freq = . then delete;
do i=1 to freq;
output;
end;
drop i freq;
run;
1
DATA haseman_soares;
2
SET haseman_soares;
3
IF freq = . THEN delete;
4
DO i=1 to freq;
5
OUTPUT;
6
END;
7
drop i freq;
8
RUN;
3 Codeblock
ODS
Erklärung : Diese ODS (Output Delivery System)-Anweisungen aktivieren die HTML-Ausgabe und die Grafikgenerierung für die folgenden Prozeduren. Die Ausgabe wird im HTML-Format gespeichert.
Kopiert!
ods html;
ods graphics on;
1
ods html;
2
ods graphics on;
4 Codeblock
MACRO
Erklärung : Dieser Block ruft zwei SAS-Makros auf, `%GOF_BB` und `%GOF_RCB`, die Goodness-of-Fit-Tests durchführen sollen. Sie verwenden den Datensatz `haseman_soares` als Eingabe und die Variablen `t` und `m` für ihre Berechnungen. Der Parameter `title2` wird verwendet, um den von den Makros generierten Ausgaben einen Untertitel hinzuzufügen.
Kopiert!
%GOF_BB (inds=haseman_soares,t=t,m=m,title2=DataSet III -- Haseman and Soares (1976));
%GOF_RCB(inds=haseman_soares,t=t,m=m,title2=Dataset III -- Haseman and Soares (1976));
1
%GOF_BB (inds=haseman_soares,t=t,m=m,title2=DataSet III -- Haseman and Soares (1976));
2
%GOF_RCB(inds=haseman_soares,t=t,m=m,title2=Dataset III -- Haseman and Soares (1976));
3
5 Codeblock
DATA STEP Data
Erklärung : Dieser DATA STEP kombiniert die Datensätze `Resid_BB` und `Resid_RCB`, die die Residuen der Goodness-of-Fit-Tests enthalten, zu einem neuen, einzigen Datensatz namens `Resid_BB_RCB`. Dies bereitet die Daten für eine vereinheitlichte Analyse und Visualisierung vor.
Kopiert!
*--- Construct QQ Plots;
data Resid_BB_RCB;
set Resid_BB Resid_RCB;
run;
1
*--- Construct QQ Plots;
2
DATA Resid_BB_RCB;
3
SET Resid_BB Resid_RCB;
4
RUN;
6 Codeblock
PROC SORT
Erklärung : Die Prozedur `PROC SORT` sortiert den Datensatz `Resid_BB_RCB` nach der Variablen `Distribution`. Diese Sortierung ist für nachfolgende Analyseschritte, insbesondere für `PROC RANK` und `PROC SGPANEL`, die nach Gruppe sortierte Daten benötigen könnten, unerlässlich.
Kopiert!
proc sort data=Resid_BB_RCB;
by Distribution;
run;
1
2
PROC SORT
3
DATA=Resid_BB_RCB;
4
BY Distribution;
5
6
RUN;
7
7 Codeblock
PROC RANK Data
Erklärung : Die Prozedur `PROC RANK` wird verwendet, um die normalen Ränge (Normalquantile) der Residuen zu berechnen. Sie nimmt `Resid_BB_RCB` als Eingabe und erstellt einen neuen Datensatz `new_qqplots`. Die Option `normal=blom` verwendet die Blom-Formel für die Berechnung der Normal-Scores, und `ties=mean` behandelt Gleichstände, indem ihnen der mittlere Rang zugewiesen wird. Die Variable `Resid` wird gruppiert nach `Distribution` klassifiziert und das Ergebnis in der neuen Variable `NQuant` gespeichert.
Kopiert!
proc rank data=Resid_BB_RCB out=new_qqplots normal=blom ties=mean;
by Distribution;
var Resid;
ranks NQuant;
run;
Erklärung : Dieser Block verwendet `PROC SGPANEL`, um Q-Q-Diagramme (Quantil-Quantil) der Residuen zu generieren. Das Diagramm wird nach `Distribution` aufgeteilt, was bedeutet, dass für jeden Wert von `Distribution` ein separates Q-Q-Diagramm erstellt wird. Titel werden festgelegt, Achsenbeschriftungen werden angepasst und eine Regressionslinie (`reg`) wird dem Diagramm hinzugefügt, um den Vergleich der Residuen mit einer theoretischen Normalverteilung zu erleichtern.
Kopiert!
proc sgpanel data=new_qqplots noautolegend;
panelby Distribution;
title1 "DataSet III -- Haseman and Soares (1976)";
title2 "QQ-Plots of Residuals based on Observed and Expected Frequencies";
label Resid="Residuals" NQuant="Normal Quantiles";
reg x=Resid y=NQuant;
run;
1
PROC SGPANELDATA=new_qqplots noautolegend;
2
panelby Distribution;
3
title1 "DataSet III -- Haseman and Soares (1976)";
4
title2 "QQ-Plots of Residuals based on Observed and Expected Frequencies";
Erklärung : Diese Anweisungen deaktivieren die ODS-Grafikgenerierung und schließen die HTML-Ausgabe, wodurch die Ausgabe der Ergebnisse in der HTML-Datei beendet wird.
Kopiert!
ods graphics off;
ods html close;
1
ods graphics off;
2
ods html close;
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Urheberrechtsinformationen : Quelle: Haseman und Soares (1976)
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