Análisis Estadístico y Cálculo de Correlación en SASHELP.CARS

Nivel de dificultad

Principiante

Publicado el : 05/03/2022

El script comienza examinando la estructura y los metadatos del conjunto de datos `sashelp.cars` usando `PROC CONTENTS`. Luego procede con las estadísticas resumidas: primero un resumen global mostrado por `PROC PRINT`, luego promedios específicos de `MSRP` agrupados por `origin` y `make`. También calcula los promedios globales de `WheelBase` y `Weight`. Una sección del script intenta calcular manualmente el coeficiente de correlación de Pearson entre `WheelBase` y `Weight` derivando las desviaciones con respecto a la media y sus productos. Es importante notar que un error de sintaxis en el `DATA STEP` donde `xy_dev = x_dev = y_dev;` realiza una comparación lógica en lugar de una multiplicación, haciendo incorrecto el cálculo manual de Pearson. Luego, el script valida la correlación mediante un cálculo directo a través de `PROC CORR`. Finalmente, se realiza un análisis de regresión lineal simple con `PROC REG` para modelar la relación entre `weight` y `wheelbase`.

Análisis de datos

Type : MIXTE

El script utiliza el conjunto de datos integrado `sashelp.cars` como fuente principal. Varios conjuntos de datos intermedios (`cars_summary`, `msrp`, `WW_means`, `cars`, `dev`) se crean dinámicamente durante la ejecución para almacenar los resultados de los procedimientos y los datos transformados, que luego se utilizan en los pasos siguientes.

1 Bloque de código

PROC CONTENTS

Explicación :
Este procedimiento muestra el diccionario de datos (metadatos) para el conjunto de datos `sashelp.cars`. Proporciona información sobre las variables, sus tipos, formatos y longitudes, lo cual es esencial para comprender la estructura de los datos.

¡Copiado!

1	PROC CONTENTS DATA=sashelp.cars;
2	RUN;

2 Bloque de código

PROC SUMMARY Data

¡Copiado!

1	PROC SUMMARY DATA=sashelp.cars;
2	OUTPUT out=cars_summary;
3
4	RUN;
5	PROC PRINT DATA=cars_summary;
6	RUN;

3 Bloque de código

PROC SUMMARY Data

¡Copiado!

1	PROC SUMMARY DATA = sashelp.cars nway;
2	class origin make;
3	var msrp;
4	OUTPUT out = msrp mean(msrp) = average_msrp;
5	RUN;

4 Bloque de código

PROC SUMMARY Data

¡Copiado!

1	PROC SUMMARY DATA = sashelp.cars;
2	var wheelbase weight;
3	OUTPUT out = WW_means mean(WheelBase Weight) = mean_wheelbase mean_weight;
4	RUN;

5 Bloque de código

DATA STEP Data

¡Copiado!

1	DATA cars;
2	SET sashelp.cars;
3	IF (_n_ eq 1) THEN SET ww_means;
4	x_dev = wheelbase - mean_wheelbase;
5	y_dev = weight - mean_weight;
6	xy_dev = x_dev = y_dev;
7	OUTPUT;
8	RUN;

6 Bloque de código

PROC SUMMARY Data

¡Copiado!

1	PROC SUMMARY DATA = cars;
2	var x_dev y_dev xy_dev;
3	OUTPUT out = dev uss(x_dev y_dev) = x_ss y_ss sum(xy_dev) = xy_ss;
4	RUN;

7 Bloque de código

DATA STEP Data

¡Copiado!

1	DATA dev;
2	SET dev;
3	PearsonCorrelation = xy_ss/(sqrt(x_ss) *sqrt(y_ss));
4	RUN;

8 Bloque de código

PROC CORR

¡Copiado!

1
2	PROC CORR
3	DATA = sashelp.cars;
4	var WheelBase Weight;
5	RUN;
6

9 Bloque de código

PROC REG

¡Copiado!

1
2	PROC REG
3	DATA=sashelp.cars;
4	model weight=wheelbase;
5	RUN;
6

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