El script comienza con la creación de un conjunto de datos llamado 'insure' que contiene información sobre el número de pólizas (n), el número de reclamaciones (c), el tipo de coche (car) y la edad (age). Una variable 'ln' se calcula como el logaritmo natural de 'n', destinada a ser utilizada como offset en el modelo. Se realizan dos llamadas a PROC GENMOD: la primera ajusta un modelo de Poisson con enlace log y offset, mientras que la segunda añade las opciones TYPE1 y TYPE3 para pruebas de efectos.
Análisis de datos
Type : CREATION_INTERNE
El conjunto de datos 'insure' se crea directamente en el script a través de un DATA STEP y declaraciones 'datalines', lo que significa que todos los datos se generan internamente sin dependencia externa ni uso de bibliotecas SAS por defecto como SASHELP.
1 Bloque de código
DATA STEP Data
Explicación : Este bloque DATA STEP crea el conjunto de datos 'insure'. Lee las variables 'n', 'c', 'car' (carácter) y 'age' de las líneas de datos proporcionadas. La variable 'ln' se calcula entonces como el logaritmo natural de 'n', que servirá de offset en los análisis PROC GENMOD para tener en cuenta la exposición.
¡Copiado!
data insure;
input n c car$ age;
ln = log(n);
datalines;
500 42 small 1
1200 37 medium 1
100 1 large 1
400 101 small 2
500 73 medium 2
300 14 large 2
;
1
DATA insure;
2
INPUT n c car$ age;
3
ln = log(n);
4
DATALINES;
5
50042 small 1
6
120037 medium 1
7
1001 large 1
8
400101 small 2
9
50073 medium 2
10
30014 large 2
11
;
2 Bloque de código
PROC GENMOD
Explicación : Esta primera llamada a PROC GENMOD ajusta un modelo lineal generalizado. Las variables 'car' y 'age' se declaran como variables de clasificación ('class'). El modelo especifica 'c' (número de reclamaciones) como variable dependiente, modelada por 'car' y 'age'. La distribución se define como 'poisson', la función de enlace como 'log', y 'ln' se utiliza como 'offset' para ajustar el modelo en función de la exposición (log(n)).
¡Copiado!
proc genmod data=insure;
class car age;
model c = car age / dist = poisson
link = log
offset = ln;
run;
1
PROC GENMODDATA=insure;
2
class car age;
3
model c = car age / dist = poisson
4
link = log
5
offset = ln;
6
RUN;
3 Bloque de código
PROC GENMOD
Explicación : Esta segunda llamada a PROC GENMOD es similar a la primera pero incluye las opciones 'type1' y 'type3' en la instrucción 'model'. Estas opciones solicitan pruebas de efectos Tipo 1 (secuenciales) y Tipo 3 (márgenes) para evaluar la significancia de las variables 'car' y 'age' en el modelo de Poisson. Estas pruebas proporcionan información adicional sobre la contribución de cada factor.
¡Copiado!
proc genmod data=insure;
class car age;
model c = car age / dist = poisson
link = log
offset = ln
type1
type3;
run;
1
PROC GENMODDATA=insure;
2
class car age;
3
model c = car age / dist = poisson
4
link = log
5
offset = ln
6
type1
7
type3;
8
RUN;
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