So erstellen sie ein restdiagramm in sas

Residuendiagramme werden häufig verwendet, um zu beurteilen, ob die Residuen eines Regressionsmodells normalverteilt sind und ob sie Heteroskedastizität aufweisen oder nicht.

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen und ein Residuendiagramm für das Modell in SAS zu erstellen:

 symbol value = circle;

proc reg data=my_data;
    model y = x;
    plot residual. * predicted.;
run ;

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Hinweis : Die Symbolanweisung gibt an, dass wir die verbleibenden Plotpunkte als Kreise anzeigen möchten. Die Standardform ist ein Pluszeichen.

Beispiel: Erstellen Sie ein Restdiagramm in SAS

Nehmen wir an, wir haben den folgenden Datensatz in SAS:

 /*create dataset*/
data my_data;
    input xy;
    datalines ;
8 41
12 42
12 39
13 37
14 35
16 39
17 45
22 46
24 39
26 49
29 55
30 57
;
run ;

/*view dataset*/
proc print data =my_data;

Wir können die folgende Syntax verwenden, um ein einfaches lineares Regressionsmodell an diesen Datensatz anzupassen und ein Residuendiagramm zu erstellen, um die Residuen gegenüber den vorhergesagten Werten zu visualisieren:

 /*fit simple linear regression model and create residual plot*/
symbol value = circle;
proc reg data =my_data;
   model y = x;
   plot residual. * predicted.;
run ;

Das Residuendiagramm wird unten in der Ausgabe angezeigt:

Die x-Achse zeigt die vorhergesagten Werte und die y-Achse zeigt die Residuen an.

Da die Residuen zufällig um den Nullwert herum verstreut sind und es keinen klaren Trend zu zunehmender oder abnehmender Varianz gibt, ist die Annahme der Homoskedastizität der Residuen erfüllt.

Oben im Diagramm sehen wir auch die angepasste Regressionsgleichung:

y = 29,631 + 0,7553x

Und auf der rechten Seite des Diagramms sehen wir außerdem die folgenden Metriken für das Regressionsmodell:

• N : Gesamtzahl der Beobachtungen (12)
• Rsq : R-Quadrat-Modell (0,6324)
• AdjRsq : Modellbereinigtes R-Quadrat (0,5956)
• RMSE : Der quadratische Mittelfehler des Modells (4,4417)

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in SAS ausführen:

So erstellen Sie Histogramme in SAS
So erstellen Sie Punktwolken in SAS
So identifizieren Sie Ausreißer in SAS