El script comienza ejecutando dos modelos de regresión lineal a través de `PROC REG` en el conjunto de datos `sashelp.class`, explorando la relación entre `Weight` y `Height`, y luego incluyendo `Age`. A continuación, define títulos globales para la salida. Se utiliza un paso `DATA` para crear el conjunto de datos `USPopulation` leyendo los datos `Population` directamente desde un bloque `datalines`. Este paso también calcula variables derivadas `Year` y `YearSq`. Una segunda `PROC REG` se aplica a `USPopulation` para modelar `Population` en función de `Year`, con una funcionalidad `ODS OUTPUT` para guardar la matriz de covarianza (`covb`) en un conjunto de datos `Bmatrix`. El modelo se modifica posteriormente para añadir `YearSq`. Finalmente, una `PROC PRINT` muestra el contenido del conjunto de datos `Bmatrix`, utilizando las variables del sistema `_run_` para la identificación de las observaciones.
Análisis de datos
Type : MIXTE
El script utiliza el conjunto de datos de ejemplo interno `sashelp.class`. También genera un conjunto de datos `USPopulation` internamente a partir de datos numéricos proporcionados a través de `datalines`. El conjunto de datos `Bmatrix` se crea dinámicamente como una salida ODS de `PROC REG`.
1 Bloque de código
PROC REG
Explicación : Este bloque ejecuta el procedimiento de regresión lineal (`PROC REG`) en el conjunto de datos `sashelp.class`. Primero ajusta un modelo simple de `Weight` en función de `Height`, luego un segundo modelo que incluye `Age` además de `Height` como predictores de `Weight`.
¡Copiado!
proc reg data=sashelp.class;
var Age;
model Weight = Height;
run;
model Weight = Height Age;
run;
quit;
1
PROC REGDATA=sashelp.class;
2
var Age;
3
model Weight = Height;
4
RUN;
5
6
model Weight = Height Age;
7
RUN;
8
QUIT;
2 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación : Este paso `DATA` crea un nuevo conjunto de datos llamado `USPopulation`. La variable `Population` se lee a partir de los datos proporcionados en el bloque `datalines`. La variable `Year` se inicializa en 1780 y se incrementa en 10 para cada observación, y `YearSq` se calcula como el cuadrado de `Year`. La variable `Population` también se escala dividiéndola por 1000. La referencia `input Population @code_sas_json/...` presente en el script original es un error de sintaxis SAS y ha sido corregida a `input Population;` para permitir la ejecución del código.
¡Copiado!
title1 'US Population Study';
title2 'Concatenating Two Tables into One Data Set';
data USPopulation;
input Population ;
retain Year 1780;
Year=Year+10;
YearSq=Year*Year;
Population=Population/1000;
datalines;
3929 5308 7239 9638 12866 17069 23191 31443 39818 50155
62947 75994 91972 105710 122775 131669 151325 179323 203211
;
1
title1 'US Population Study';
2
title2 'Concatenating Two Tables into One Data Set';
Explicación : Esta `PROC REG` analiza la relación entre `Population` y `Year` utilizando el conjunto de datos `USPopulation`. Utiliza `ODS OUTPUT` para crear un conjunto de datos llamado `Bmatrix` que contiene la matriz de covarianza de las estimaciones de los parámetros. Después de la primera ejecución, la variable `YearSq` se añade al modelo a través de la instrucción `add`, y se imprimen los resultados actualizados. El procedimiento finaliza con `quit;`.
¡Copiado!
proc reg data=USPopulation;
ods output covb(persist=run)=Bmatrix;
var YearSq;
model Population = Year / covb;
run;
add YearSq;
print;
quit;
1
PROC REGDATA=USPopulation;
2
ods OUTPUT covb(persist=RUN)=Bmatrix;
3
var YearSq;
4
model Population = Year / covb;
5
RUN;
6
7
add YearSq;
8
PRINT;
9
QUIT;
4 Bloque de código
PROC PRINT
Explicación : Esta `PROC PRINT` muestra el contenido del último conjunto de datos creado o activo, que muy probablemente es el conjunto de datos `Bmatrix` generado por la `PROC REG` anterior. Las opciones `id _run_;` y `by _run_;` se utilizan para identificar y agrupar las observaciones en función de la variable interna `_run_`, a menudo generada por `ODS OUTPUT` con la opción `PERSIST=RUN`.
¡Copiado!
proc print;
id _run_;
by _run_;
run;
1
PROC PRINT;
2
id _run_;
3
BY _run_;
4
RUN;
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