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Estadística CREATION_INTERNE

Simulación de datos y análisis de regresión

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El script comienza creando una tabla 'Sim' a través de un bucle iterativo que genera 100 observaciones con variables correlacionadas (x, y, z) y una suma (s). Luego muestra los datos, ejecuta tres modelos de regresión lineal (simple y múltiple) para explorar las relaciones entre las variables, y termina con un gráfico de regresión con intervalos de confianza y de predicción.
Análisis de datos

Type : CREATION_INTERNE


Los datos se generan completamente en el primer paso DATA 'Sim' utilizando bucles y funciones aleatorias (ranuni).

1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación :
Creación de la tabla de trabajo 'Sim' que contiene 100 observaciones generadas artificialmente. Las variables x, y y z se crean con relaciones matemáticas y un componente aleatorio.
¡Copiado!
1DATA Sim;
2 DO i=1 to 100;
3 x=i; y=i*2+ranuni(1234); z=-x+ranuni(4321);
4 s=x+z;
5 OUTPUT;
6 END;
7RUN;
2 Bloque de código
PROC PRINT
Explicación :
Visualización del contenido de la tabla 'Sim' en la salida estándar.
¡Copiado!
1PROC PRINT;RUN;
3 Bloque de código
PROC REG
Explicación :
Modelado de regresión lineal simple que explica la variable y por x.
¡Copiado!
1PROC REG DATA=sim;
2 model y=x;
3RUN;
4 Bloque de código
PROC REG
Explicación :
Modelado de regresión lineal simple que explica la variable y por z.
¡Copiado!
1PROC REG DATA=sim;
2 model y=z;
3RUN;
5 Bloque de código
PROC REG
Explicación :
Modelado de regresión lineal múltiple que explica la variable y por las variables x y z simultáneamente.
¡Copiado!
1PROC REG DATA=sim;
2 model y=x z;
3RUN;
6 Bloque de código
PROC SGPLOT
Explicación :
Creación de un gráfico de regresión que muestra la relación entre s (eje x) e y (eje y), incluyendo los límites de confianza para la media (CLM) y para los individuos (CLI).
¡Copiado!
1PROC SGPLOT DATA=sim;
2 reg x=s y=y / CLM CLI;
3RUN;
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