El script realiza un análisis de regresión lineal simple utilizando un enfoque bayesiano a través de PROC MCMC. Define distribuciones a priori para los coeficientes de regresión (beta0, beta1) y la varianza del error (sigma2), luego modela la variable 'weight' en función de 'height'. El muestreo de la cadena de Markov Monte Carlo se configura con 10000 iteraciones y un paso de selección de 2. Los resultados de la cadena MCMC se guardan en un conjunto de datos llamado 'classout'. La producción gráfica se activa durante la ejecución del procedimiento.
Análisis de datos
Type : SASHELP
Los datos fuente provienen del conjunto de datos integrado 'SASHELP.CLASS', que es un conjunto de datos SAS estándar disponible en el entorno SAS.
1 Bloque de código
ODS
Explicación : Activa el sistema de destino de salida (ODS) para la producción de gráficos, permitiendo a PROC MCMC generar visualizaciones de los resultados del análisis.
¡Copiado!
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1
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2 Bloque de código
PROC MCMC
Explicación : Este bloque ejecuta el procedimiento PROC MCMC para un análisis de regresión bayesiana. Utiliza 'sashelp.class' como datos de entrada y crea un conjunto de datos de salida 'classout' que contiene las muestras MCMC. Los parámetros 'beta0', 'beta1' y 'sigma2' se declaran con valores iniciales. Se especifican distribuciones a priori (normal para los betas, gamma inversa para sigma2). La media lineal 'mu' se define como una función de 'height', y el modelo especifica que 'weight' sigue una distribución normal con esta media y la varianza 'sigma2'. Las opciones 'nmc', 'thin' y 'seed' controlan el muestreo MCMC.
Explicación : Desactiva la producción gráfica a través del sistema de destino de salida (ODS), terminando la generación de gráficos después de la ejecución de PROC MCMC.
¡Copiado!
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