countreg

countregViewStore

#set_countreg

Descripción

Muestra información sobre un modelo de regresión que se restaura desde un almacén de elementos (item store). Esta acción permite inspeccionar los detalles de un modelo previamente ajustado y guardado sin tener que volver a ejecutar el proceso de estimación.

countreg.countregViewStore <result=results> <status=rc> / display={displayTables}, instore={castable}, outputTables={outputTables}, table={castable}, timingReport={timingReportOpts}, viewOptions={viewOpts};
Parámetros
ParámetroDescripción
displayEspecifica la lista de tablas de visualización que desea que la acción cree. Si omite este parámetro, se crean todas las tablas.
instoreEspecifica el almacén de elementos de entrada desde el cual se restaurará un modelo de regresión. A continuación, puede mostrar varios informes sobre el modelo.
outputTablesEspecifica la lista de tablas de visualización que desea que se generen como tablas CAS. Si omite este parámetro, no se generará ninguna tabla como tabla CAS.
tableEspecifica la tabla de datos de entrada utilizada para el ajuste del modelo original. Es necesaria para proporcionar contexto, como los niveles de las variables de clase.
timingReportEspecifica el tipo de información de tiempo que desea que la acción proporcione (detallado o resumen).
viewOptionsEspecifica qué informes mostrar sobre el modelo de regresión restaurado. Permite controlar el nivel de detalle de la salida, desde un resumen mínimo hasta todas las tablas disponibles.
Preparación de datos Ver hoja de preparación de datos
Creación de Datos y Modelo para el Ejemplo

Primero, creamos un conjunto de datos de ejemplo sobre el absentismo escolar. Luego, ajustamos un modelo de regresión de Poisson para predecir los días de ausencia en función de la puntuación en matemáticas y el tipo de programa educativo. El modelo ajustado se guarda en un almacén de elementos llamado 'myModelStore', que será utilizado por la acción countregViewStore.

¡Copiado!
1DATA mycas.dm;
2 label program_type='Tipo de Programa';
3 label days_absent='Días de Ausencia';
4 label math_score='Puntuación en Matemáticas';
5 DO i = 1 to 100;
6 program_type = floor(rand('UNIFORM') * 3) + 1;
7 math_score = 60 + 20 * rand('NORMAL');
8 IF (program_type eq 1) THEN days_absent = floor(rand('POISSON', 2));
9 ELSE IF (program_type eq 2) THEN days_absent = floor(rand('POISSON', 5));
10 ELSE days_absent = floor(rand('POISSON', 8));
11 OUTPUT;
12 END;
13RUN;
14 
15PROC CAS;
16 countreg.countregFitModel /
17 TABLE={name='dm'},
18 model={depvar='days_absent',
19 effects={'math_score', {vars='program_type', type='CLASS'}}}
20 dist='POISSON',
21 store={name='myModelStore', replace=true};
22RUN;

Ejemplos

Este ejemplo muestra cómo ver la información mínima sobre el modelo de regresión almacenado en 'myModelStore'. La opción 'minimal=true' está activada por defecto, pero la especificamos aquí para mayor claridad. Esto es útil para una revisión rápida del modelo.

Código SAS® / CAS Código en espera de validación por la comunidad
¡Copiado!
1PROC CAS;
2 countreg.countregViewStore /
3 TABLE='dm',
4 instore='myModelStore',
5 viewOptions={minimal=true};
6RUN;
Resultado :
La salida mostrará las tablas de resumen del modelo, como el resumen del ajuste y las estimaciones de los parámetros, que es la vista por defecto.

Este ejemplo se centra en obtener las estimaciones finales de los parámetros y la tabla de niveles de las variables de clasificación del modelo almacenado. Es una forma común de verificar los coeficientes del modelo y cómo se codificaron las variables categóricas.

Código SAS® / CAS Código en espera de validación por la comunidad
¡Copiado!
1PROC CAS;
2 countreg.countregViewStore /
3 TABLE='dm',
4 instore='myModelStore',
5 viewOptions={finalEstimates=true, classVarLevels=true};
6RUN;
Resultado :
La salida mostrará dos tablas principales: 'Class Level Information' con los niveles de la variable 'program_type', y 'Parameter Estimates' con los coeficientes finales del modelo, sus errores estándar y valores p.

Este ejemplo utiliza la opción 'all=true' en 'viewOptions' para mostrar todas las tablas de resultados disponibles para el modelo almacenado, incluyendo detalles del optimizador, matrices de covarianza y correlación, y estimaciones iniciales. Esto es útil para una auditoría completa del modelo.

Código SAS® / CAS Código en espera de validación por la comunidad
¡Copiado!
1PROC CAS;
2 countreg.countregViewStore /
3 TABLE='dm',
4 instore='myModelStore',
5 viewOptions={all=true};
6RUN;
Resultado :
La salida incluirá un conjunto completo de tablas: resumen del modelo, niveles de variables de clase, estimaciones iniciales y finales, matrices de covarianza y correlación de los parámetros, y las configuraciones del optimizador utilizado durante el ajuste del modelo.

Este ejemplo no solo muestra las matrices de covarianza y correlación, sino que también guarda la tabla de covarianzas en una nueva tabla CAS llamada 'myModelCov' para su posterior análisis o uso en otros procesos.

Código SAS® / CAS Código en espera de validación por la comunidad
¡Copiado!
1PROC CAS;
2 countreg.countregViewStore /
3 TABLE='dm',
4 instore='myModelStore',
5 viewOptions={covariances=true, correlations=true},
6 outputTables={names={Covariances='myModelCov'}};
7RUN;
Resultado :
Se mostrarán las tablas de covarianzas y correlaciones en los resultados. Además, se creará una nueva tabla CAS en la caslib activa llamada 'myModelCov' que contiene la matriz de covarianza de los parámetros del modelo.

FAQ

¿Cuál es el propósito de la acción countregViewStore en SAS Viya?
¿Qué especifica el parámetro 'instore' en la acción countregViewStore?
¿Cómo puedo controlar qué informes se muestran para el modelo restaurado?
¿Es posible ver las correlaciones y covarianzas de los parámetros del modelo con esta acción?
¿Qué tablas de entrada son necesarias para la acción countregViewStore?
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