El script comienza con la creación de una tabla `SocEcon` que contiene cinco variables socioeconómicas a través de un paso DATA. Luego procede al cálculo de una matriz de correlación con `PROC CORR`. Una segunda tabla de tipo CORR también se crea manualmente. El núcleo del análisis se basa en `PROC REG`, que se utiliza dos veces: primero para ajustar dos modelos de regresión y guardar sus estimaciones y covarianzas (`OUTEST=regest COVOUT`), y luego para generar la matriz de sumas de cuadrados y productos cruzados (`OUTSSCP=regsscp`). Las tablas de resultados intermedias (`corrcorr`, `datacorr`, `regest`, `regsscp`) se muestran con `PROC PRINT` para su inspección.
Análisis de datos
Type : CREATION_INTERNE
Las dos tablas de datos utilizadas, `SocEcon` y `datacorr`, se crean dentro del script utilizando la instrucción `datalines`. No se necesita ninguna fuente de datos externa.
1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Este bloque DATA STEP crea la tabla de trabajo `SocEcon`. Lee 12 observaciones para 5 variables socioeconómicas (Pop, School, Employ, Services, House) directamente desde el código utilizando la instrucción `datalines`.
Este bloque DATA STEP crea la tabla de trabajo `SocEcon`. Lee 12 observaciones para 5 variables socioeconómicas (Pop, School, Employ, Services, House) directamente desde el código utilizando la instrucción `datalines`.
¡Copiado!
| 1 | title 'Five Socioeconomic Variables'; |
| 2 | title2 'Harman (1976), Modern Factor Analysis, Third Edition'; |
| 3 | |
| 4 | DATA SocEcon; |
| 5 | INPUT Pop School Employ Services House; |
| 6 | DATALINES; |
| 7 | 5700 12.8 2500 270 25000 |
| 8 | 1000 10.9 600 10 10000 |
| 9 | 3400 8.8 1000 10 9000 |
| 10 | 3800 13.6 1700 140 25000 |
| 11 | 4000 12.8 1600 140 25000 |
| 12 | 8200 8.3 2600 60 12000 |
| 13 | 1200 11.4 400 10 16000 |
| 14 | 9100 11.5 3300 60 14000 |
| 15 | 9900 12.5 3400 180 18000 |
| 16 | 9600 13.7 3600 390 25000 |
| 17 | 9600 9.6 3300 80 12000 |
| 18 | 9400 11.4 4000 100 13000 |
| 19 | ; |
| 20 |
2 Bloque de código
PROC CORR Data
Explicación :
El procedimiento `PROC CORR` calcula la matriz de correlación para todas las variables numéricas de la tabla `SocEcon`. La opción `noprint` suprime la visualización en la salida estándar, y `out=corrcorr` guarda los resultados en una nueva tabla llamada `corrcorr`. Esta tabla se muestra luego con `PROC PRINT` y su estructura se inspecciona con `PROC CONTENTS`.
El procedimiento `PROC CORR` calcula la matriz de correlación para todas las variables numéricas de la tabla `SocEcon`. La opción `noprint` suprime la visualización en la salida estándar, y `out=corrcorr` guarda los resultados en una nueva tabla llamada `corrcorr`. Esta tabla se muestra luego con `PROC PRINT` y su estructura se inspecciona con `PROC CONTENTS`.
¡Copiado!
| 1 | PROC CORR noprint out=corrcorr; |
| 2 | RUN; |
| 3 | |
| 4 | PROC PRINT DATA=corrcorr; |
| 5 | RUN; |
| 6 | |
| 7 | PROC CONTENTS DATA=corrcorr; |
| 8 | RUN; |
3 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Este DATA STEP crea manualmente una tabla SAS especial de tipo CORR llamada `datacorr`. Este tipo de tabla puede ser utilizado como entrada por otros procedimientos estadísticos. Los datos de la matriz de correlación se leen desde las `datalines`. La tabla resultante se muestra con `PROC PRINT`.
Este DATA STEP crea manualmente una tabla SAS especial de tipo CORR llamada `datacorr`. Este tipo de tabla puede ser utilizado como entrada por otros procedimientos estadísticos. Los datos de la matriz de correlación se leen desde las `datalines`. La tabla resultante se muestra con `PROC PRINT`.
¡Copiado!
| 1 | title 'Five Socioeconomic Variables'; |
| 2 | |
| 3 | DATA datacorr(type=corr); |
| 4 | INFILE CARDS missover; |
| 5 | _type_='corr'; |
| 6 | INPUT _Name_ $ Pop School Employ Services House; |
| 7 | DATALINES; |
| 8 | Pop 1.00000 |
| 9 | School 0.00975 1.00000 |
| 10 | Employ 0.97245 0.15428 1.00000 |
| 11 | Services 0.43887 0.69141 0.51472 1.00000 |
| 12 | House 0.02241 0.86307 0.12193 0.77765 1.00000 |
| 13 | ; |
| 14 | |
| 15 | PROC PRINT DATA=datacorr; |
| 16 | RUN; |
4 Bloque de código
PROC REG Data
Explicación :
Este procedimiento `PROC REG` realiza dos análisis de regresión lineal sobre la tabla `SocEcon`. Los resultados (estimaciones de los parámetros) se almacenan en la tabla `regest` gracias a `outest=regest`. La opción `covout` incluye la matriz de covarianza de las estimaciones. Se especifican los dos modelos, 'full' y 'empser'. La tabla de resultados `regest` se imprime a continuación.
Este procedimiento `PROC REG` realiza dos análisis de regresión lineal sobre la tabla `SocEcon`. Los resultados (estimaciones de los parámetros) se almacenan en la tabla `regest` gracias a `outest=regest`. La opción `covout` incluye la matriz de covarianza de las estimaciones. Se especifican los dos modelos, 'full' y 'empser'. La tabla de resultados `regest` se imprime a continuación.
¡Copiado!
| 1 | PROC REG DATA=SocEcon outest=regest covout; |
| 2 | full: model house=pop school employ services / noprint; |
| 3 | empser: model house=employ services / noprint; |
| 4 | QUIT; |
| 5 | |
| 6 | PROC PRINT DATA=regest; |
| 7 | RUN; |
5 Bloque de código
PROC REG Data
Explicación :
Una segunda ejecución de `PROC REG` se utiliza para generar la matriz de sumas de cuadrados y productos cruzados (SSCP) para las variables del modelo. El resultado se almacena en la tabla `regsscp` a través de la opción `outsscp=regsscp`. La tabla `regsscp` se muestra a continuación para verificación.
Una segunda ejecución de `PROC REG` se utiliza para generar la matriz de sumas de cuadrados y productos cruzados (SSCP) para las variables del modelo. El resultado se almacena en la tabla `regsscp` a través de la opción `outsscp=regsscp`. La tabla `regsscp` se muestra a continuación para verificación.
¡Copiado!
| 1 | PROC REG DATA=SocEcon outsscp=regsscp; |
| 2 | model house=pop school employ services / noprint; |
| 3 | QUIT; |
| 4 | |
| 5 | PROC PRINT DATA=regsscp; |
| 6 | RUN; |
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