Simulation de données et analyses de régression

Le script commence par créer une table 'Sim' via une boucle itérative générant 100 observations avec des variables corrélées (x, y, z) et une somme (s). Il affiche ensuite les données, exécute trois modèles de régression linéaire (simple et multiple) pour explorer les relations entre les variables, et termine par un graphique de régression avec intervalles de confiance et de prédiction.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Les données sont entièrement générées dans la première étape DATA 'Sim' à l'aide de boucles et de fonctions aléatoires (ranuni).

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Création de la table de travail 'Sim' contenant 100 observations générées artificiellement. Les variables x, y et z sont créées avec des relations mathématiques et une composante aléatoire.

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1	DATA 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;
7	RUN;

2 Bloc de code

PROC PRINT

Explication :
Affichage du contenu de la table 'Sim' dans la sortie standard.

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1	PROC PRINT;RUN;

3 Bloc de code

PROC REG

Explication :
Modélisation de régression linéaire simple expliquant la variable y par x.

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1	PROC REG DATA=sim;
2	model y=x;
3	RUN;

4 Bloc de code

PROC REG

Explication :
Modélisation de régression linéaire simple expliquant la variable y par z.

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1	PROC REG DATA=sim;
2	model y=z;
3	RUN;

5 Bloc de code

PROC REG

Explication :
Modélisation de régression linéaire multiple expliquant la variable y par les variables x et z simultanément.

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1	PROC REG DATA=sim;
2	model y=x z;
3	RUN;

6 Bloc de code

PROC SGPLOT

Explication :
Création d'un graphique de régression affichant la relation entre s (axe x) et y (axe y), incluant les limites de confiance pour la moyenne (CLM) et pour les individus (CLI).

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1	PROC SGPLOT DATA=sim;
2	reg x=s y=y / CLM CLI;
3	RUN;

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