Ejemplo de análisis discriminante canónico con PROC HPCANDISC

Este script SAS^© ilustra el uso del procedimiento HPCANDISC para realizar un análisis discriminante canónico en el conjunto de datos Iris de Fisher. Luego genera un gráfico de dispersión de las variables canónicas 1 y 2, agrupadas por especie, utilizando PROC TEMPLATE y PROC SGRENDER. Este proceso permite visualizar la separación entre los grupos basada en las combinaciones lineales de variables que maximizan la discriminación.

Análisis de datos

Type : SASHELP

Los datos provienen de la biblioteca SASHELP, específicamente del conjunto de datos IRIS, que es un conjunto de datos público estándar para el análisis discriminante.

1 Bloque de código

PROC HPCANDISC

Explicación :
Este bloque ejecuta el procedimiento HPCANDISC para un análisis discriminante canónico. Utiliza los datos `sashelp.iris` como entrada, almacena los resultados canónicos (puntuaciones y coeficientes) en un nuevo conjunto de datos llamado `outcan`, calcula las distancias de Mahalanobis y realiza un análisis de varianza. La variable `Species` se utiliza como variable de identificación de las observaciones y de clasificación de los grupos, mientras que `SepalLength`, `SepalWidth`, `PetalLength` y `PetalWidth` son las variables cuantitativas utilizadas para la discriminación.

¡Copiado!

1	PROC HPCANDISC DATA=sashelp.iris out=outcan distance anova;
2	id Species;
3	class Species;
4	var SepalLength SepalWidth PetalLength PetalWidth;
5	RUN;

2 Bloque de código

PROC TEMPLATE

Explicación :
Este bloque utiliza PROC TEMPLATE para definir un modelo de gráfico (`statgraph`) personalizado llamado `scatter`. Este modelo crea un gráfico de dispersión (`scatterplot`) que visualiza las dos primeras variables canónicas (`Can1`, `Can2`) resultantes de PROC HPCANDISC. Los puntos se agrupan y colorean según la variable `species`. El gráfico incluye un título de entrada, opciones de ejes personalizadas y una leyenda discreta para los grupos de especies.

¡Copiado!

1	PROC TEMPLATE;
2	define statgraph scatter;
3	begingraph;
4	entrytitle 'Fisher (1936) Iris Data';
5	layout overlayequated / equatetype=fit
6	xaxisopts=(label='Canonical Variable 1')
7	yaxisopts=(label='Canonical Variable 2');
8	scatterplot x=Can1 y=Can2 / group=species name='iris';
9	layout gridded / autoalign=(topleft);
10	discretelegend 'iris' / border=false opaque=false;
11	endlayout;
12	endlayout;
13	endgraph;
14	END;
15	RUN;

3 Bloque de código

PROC SGRENDER

Explicación :
Este bloque utiliza PROC SGRENDER para generar el gráfico definido previamente por el modelo `scatter`. Toma el conjunto de datos `outcan` (creado por PROC HPCANDISC y que contiene las variables canónicas) como fuente de datos para la representación, produciendo la visualización de los grupos de especies en el espacio de las variables canónicas.

¡Copiado!

1	PROC SGRENDER DATA=outcan template=scatter;
2	RUN;

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