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Estadística CREATION_INTERNE

Reclamaciones de Seguros

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El script comienza creando un conjunto de datos interno llamado 'Insure' a partir de datos brutos ('datalines'). Este conjunto de datos contiene el número de reclamaciones (n), el coste de las reclamaciones (c), el tipo de coche (Car) y la edad (Age). También se calcula una variable 'ln' como el logaritmo natural de 'n', utilizada como offset en el modelo. A continuación, se ajusta una regresión de Poisson utilizando PROC GENMOD, modelando 'c' en función de 'Car' y 'Age', con 'ln' como offset y la distribución de Poisson. Los resultados intermedios de ODS se trazan. Una segunda ejecución de PROC GENMOD, con ODS desactivado, exporta las estadísticas de observación (ObStats) a un nuevo conjunto de datos 'myObStats', renombrando la variable de predicción. Este conjunto de datos se ordena luego por el valor predicho (descendente) y finalmente se imprime utilizando PROC PRINT, con un título descriptivo.
Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE


El conjunto de datos 'Insure' se crea directamente en el script utilizando una instrucción DATA STEP y los datos proporcionados a través de 'datalines'. No se utilizan datos externos o conjuntos de datos SASHELP como fuente primaria.

1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Este bloque de código crea el conjunto de datos 'Insure'. Lee las variables 'n' (número de observaciones), 'c' (coste), 'Car' (categoría de coche) y 'Age' (categoría de edad). La variable 'ln' se calcula como el logaritmo natural de 'n', que se utilizará como desplazamiento (offset) en el modelo de regresión de Poisson.
¡Copiado!
1DATA Insure;
2 INPUT n c Car $ Age;
3 ln = log(n);
4 DATALINES;
5 500 42 Small 1
61200 37 Medium 1
7 100 1 Large 1
8 400 101 Small 2
9 500 73 Medium 2
10 300 14 Large 2
11;
2 Bloque de código
PROC GENMOD
Explicación :
Este bloque ejecuta el procedimiento GENMOD para ajustar un modelo de regresión de Poisson. Las variables 'Car' y 'Age' se declaran como variables de clasificación. El modelo especifica que 'c' es la variable dependiente, 'Car' y 'Age' los predictores, una distribución de Poisson (dist=poisson), una función de enlace logarítmica (link=log) y 'ln' como desplazamiento (offset=ln). La opción 'obstats' solicita estadísticas a nivel de observación. 'ODS TRACE ON' se utiliza para mostrar los nombres de los objetos de salida creados por el procedimiento.
¡Copiado!
1ods trace on;
2 
3PROC GENMOD DATA=insure;
4 class car age;
5 model c = car age / dist=poisson link=log offset=ln obstats;
6RUN;
7 
8ods trace off;
3 Bloque de código
PROC GENMOD Data
Explicación :
Aquí, PROC GENMOD se ejecuta de nuevo, pero con 'ODS SELECT NONE' para suprimir cualquier salida ODS estándar. La instrucción 'ODS OUTPUT ObStats=myObStats(...)' captura específicamente el objeto de salida 'ObStats' (estadísticas de observación) en un nuevo conjunto de datos SAS llamado 'myObStats'. Solo las variables 'car', 'age' y 'pred' (renombrada como 'PredictedValue') se conservan en este nuevo conjunto de datos.
¡Copiado!
1ods select none;
2PROC GENMOD DATA=insure;
3 class car age;
4 model c = car age / dist=poisson link=log offset=ln obstats;
5 ods OUTPUT ObStats=myObStats(keep=car age pred
6 rename=(pred=PredictedValue));
7RUN;
4 Bloque de código
PROC SORT
¡Copiado!
1 
2PROC SORT
3DATA=myObStats;
4BY descending PredictedValue;
5RUN;
6 
5 Bloque de código
PROC PRINT
¡Copiado!
1ods select all;
2PROC PRINT DATA=myObStats noobs;
3 title2 'Values of Car, Age, and the Predicted Values';
4RUN;
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