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Statistique CREATION_INTERNE

Exemple de documentation 6 pour PROC NLIN - Graphiques ODS et diagnostics

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Le script commence par créer un jeu de données interne nommé 'contrived' via une étape DATA et des datalines. Ensuite, il utilise la PROC NLIN pour ajuster un modèle de régression non linéaire aux données, spécifiant les paramètres 'alpha' et 'gamma' et la forme du modèle. L'option ODS GRAPHICS est activée pour produire des graphiques de diagnostic standardisés, tels que les tracés des biais et de Hougaard, ainsi que des mesures d'ajustement.
Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE


Le jeu de données 'contrived' est créé directement au sein du script SAS via une étape DATA et l'instruction DATALINES, intégrant les données d'entrée nécessaires pour l'analyse de régression non linéaire.

1 Bloc de code
DATA STEP Data
Explication :
Ce bloc DATA STEP crée le jeu de données 'contrived' en utilisant l'instruction INPUT pour définir les variables x1, x2 et y, et l'instruction DATALINES pour fournir les observations directement dans le script. Ce jeu de données est ensuite utilisé comme entrée pour l'analyse de régression non linéaire.
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1DATA contrived;
2 INPUT x1 x2 y;
3 DATALINES;
4-4.0 -2.5 -10.0
5-3.0 -2.0 -5.0
6-2.0 -1.5 -2.0
7-1.0 -1.0 -1.0
8 0.0 0.0 1.5
9 1.0 1.0 4.0
10 2.0 1.5 5.0
11 3.0 2.0 6.0
12 4.0 2.5 7.0
13-3.5 -2.2 -7.1
14-3.5 -1.7 -5.1
15 3.5 0.7 6.1
16 2.5 1.2 7.5
17;
2 Bloc de code
PROC NLIN
Explication :
Ce bloc utilise la PROC NLIN pour effectuer une régression non linéaire sur le jeu de données 'contrived'. Les paramètres 'alpha' et 'gamma' sont initialisés. Le modèle spécifie la relation non linéaire entre la variable dépendante y et les variables indépendantes x1 et x2. L'option ODS GRAPHICS est activée pour générer des graphiques de diagnostic tels que les tracés de biais et de Hougaard, fournissant une évaluation visuelle de l'ajustement du modèle.
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1ods graphics on;
2PROC NLIN DATA=contrived bias hougaard
3 NLINMEASURES plots(stats=all)=(diagnostics);
4 parms alpha=2.0
5 gamma=0.0;
6 model y = alpha*x1 + exp(gamma*x2);
7RUN;
8ods graphics off;
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