Несколько способов выполнения регрессии в SAS. Как проводить регрессионный анализ с использованием различных процедур в SAS. Полное руководство по всем типам регрессионного анализа в SAS с использованием нескольких процедур.
Регрессионный анализ — это статистический метод, который используется для изучения связи между одной или несколькими независимыми переменными и зависимой переменной. Это широко используемый метод во многих областях, включая экономику, здравоохранение и социальные науки. SAS (Система статистического анализа) — это мощный программный инструмент, который можно использовать для выполнения регрессионного анализа больших наборов данных.
Простой линейный регрессионный анализ в SAS
Простой линейный регрессионный анализ используется для изучения взаимосвязи между двумя переменными, где одна переменная считается независимой, а другая — зависимой. В SAS мы можем использовать различные процедуры для выполнения простого линейного регрессионного анализа. Давайте возьмем пример набора данных, который содержит рост и вес 20 человек:
DATA HW; INPUT HEIGHT WEIGHT; CARDS; 63 120 68 160 65 135 71 180 69 165 70 175 67 130 66 135 68 160 71 180 66 135 69 160 72 190 65 125 67 145 73 195 70 165 68 150 65 130 69 155 ; RUN;
Теперь давайте проведем простой линейный регрессионный анализ, чтобы изучить взаимосвязь между ростом и весом с помощью различных процедур:
РЕГ. ПРОК.
PROC REG DATA=HW; MODEL WEIGHT = HEIGHT; RUN;
Выход:
ГЛМ PROC
PROC GLM DATA=HW; MODEL WEIGHT = HEIGHT; RUN;
Выход:
СМЕШАННЫЙ ПРОК
PROC MIXED DATA=HW; MODEL WEIGHT = HEIGHT / SOLUTION; RUN;
Выход:
ПРОК ГЕНМОД
PROC GENMOD DATA=HW; MODEL WEIGHT = HEIGHT / DIST=NORMAL; RUN;
Выход:
PROC HPREG
PROC HPREG DATA=HW; MODEL WEIGHT = HEIGHT; RUN;
Выход:
Простой логистический регрессионный анализ в SAS
Предположим, у нас есть набор данных, содержащий информацию о том, купили ли клиенты определенный продукт, и их возраст. Мы хотим построить модель для прогнозирования вероятности того, что клиент купит продукт, исходя из его возраста:
DATA PRODUCTS; INPUT AGE PURCHASED; DATALINES; 25 0 30 1 35 0 40 1 45 1 50 1 55 0 60 0 65 0 ; RUN;
ПРОК ЛОГИСТИК
PROC LOGISTIC DATA=PRODUCTS; MODEL PURCHASED(EVENT='1') = AGE; RUN;
Выход:
ПРОК ГЛИММИКС
PROC GLIMMIX DATA=PRODUCTS; MODEL PURCHASED(EVENT='1') = AGE / DIST=BINOMIAL LINK=LOGIT SOLUTION; RUN;
Выход:
ПРОК ГЕНМОД
PROC GENMOD DATA=PRODUCTS; MODEL PURCHASED(EVENT='1') = AGE / DIST=BINOMIAL LINK=LOGIT TYPE3; RUN;
Выход:
Простой многомерный регрессионный анализ в SAS
Предположим, у нас есть набор данных, содержащий информацию о росте, весе и возрасте группы людей. Мы хотим построить модель для прогнозирования роста человека на основе его веса и возраста. Вот как мы можем подогнать модель многомерной регрессии, используя данные:
DATA PEOPLE; INPUT HEIGHT WEIGHT AGE; DATALINES; 65 150 25 70 175 30 68 160 35 72 190 40 67 155 45 69 170 50 66 155 55 68 165 60 65 145 65 ; RUN;
РЕГ. ПРОК.
PROC REG DATA=PEOPLE; MODEL HEIGHT = WEIGHT AGE; RUN;
Выход:
ГЛМ PROC
PROC GLM DATA=PEOPLE; MODEL HEIGHT = WEIGHT AGE / SOLUTION; RUN;
Выход:
СМЕШАННЫЙ ПРОК
PROC MIXED DATA=PEOPLE; MODEL HEIGHT = WEIGHT AGE / SOLUTION; RUN;
Выход:
— — —
Почему регрессионный анализ решил отказаться от программирования SAS?
Потому что ему нужно было время, чтобы обдумать свои мысли!
🙂🙂🙂
