{"id":3639,"date":"2023-07-16T09:38:48","date_gmt":"2023-07-16T09:38:48","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/restgrafik-luftschleuse\/"},"modified":"2023-07-16T09:38:48","modified_gmt":"2023-07-16T09:38:48","slug":"restgrafik-luftschleuse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/restgrafik-luftschleuse\/","title":{"rendered":"So erstellen sie ein restdiagramm in sas"},"content":{"rendered":"

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Residuendiagramme<\/strong> werden h\u00e4ufig verwendet, um zu beurteilen, ob die Residuen<\/a> eines Regressionsmodells normalverteilt sind und ob sie Heteroskedastizit\u00e4t<\/a> aufweisen oder nicht.<\/span><\/p>\n

Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um ein Regressionsmodell anzupassen und ein Residuendiagramm f\u00fcr das Modell in SAS zu erstellen:<\/span><\/p>\n

 symbol value<\/span> = circle;\n\nproc reg<\/span> data=my_data;\n    model<\/span> y = x;\n    plot residual. * predicted.;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/pre>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die Symbolanweisung gibt an, dass wir die verbleibenden Plotpunkte als Kreise anzeigen m\u00f6chten. Die Standardform ist ein Pluszeichen.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Erstellen Sie ein Restdiagramm in SAS<\/strong><\/h2>\n
 Nehmen wir an, wir haben den folgenden Datensatz in SAS:<\/span><\/span> <\/p>\n
 \/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n    input<\/span> xy;\n    datalines<\/span> ;\n8 41\n12 42\n12 39\n13 37\n14 35\n16 39\n17 45\n22 46\n24 39\n26 49\n29 55\n30 57\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \/*fit simple linear regression model and create residual plot*\/\n<\/span>symbol<\/span> value<\/span> = circle;\nproc reg<\/span> data<\/span> =my_data;\n   model<\/span> y = x;\n   plot residual. * predicted.;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Das Residuendiagramm wird unten in der Ausgabe angezeigt:<\/span> <\/p>\n
\"SAS-Restspur\"<\/p>\n
 Die x-Achse zeigt die vorhergesagten Werte und die y-Achse zeigt die Residuen an.<\/span><\/p>\n
 Oben im Diagramm sehen wir auch die angepasste Regressionsgleichung:<\/span><\/p>\n
 y = 29,631 + 0,7553x<\/span><\/p>\n
 Und auf der rechten Seite des Diagramms sehen wir au\u00dferdem die folgenden Metriken f\u00fcr das Regressionsmodell:<\/span><\/p>\n
 Da die Residuen zuf\u00e4llig um den Nullwert herum verstreut sind und es keinen klaren Trend zu zunehmender oder abnehmender Varianz gibt, ist die Annahme der Homoskedastizit\u00e4t der Residuen<\/a> erf\u00fcllt.<\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen die folgende Syntax verwenden, um ein einfaches lineares Regressionsmodell<\/a> an diesen Datensatz anzupassen und ein Residuendiagramm zu erstellen, um die Residuen gegen\u00fcber den vorhergesagten Werten zu visualisieren:<\/span><\/p>\n