{"id":4482,"date":"2023-07-10T18:31:08","date_gmt":"2023-07-10T18:31:08","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/sas-proc-reg\/"},"modified":"2023-07-10T18:31:08","modified_gmt":"2023-07-10T18:31:08","slug":"sas-proc-reg","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/sas-proc-reg\/","title":{"rendered":"So verwenden sie proc reg in sas (mit beispiel)"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Sie k\u00f6nnen PROC REG<\/strong> in SAS verwenden, um lineare Regressionsmodelle anzupassen.<\/span><\/p>\n

Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um ein einfaches lineares Regressionsmodell<\/a> anzupassen:<\/span><\/p>\n

 proc reg<\/span> data<\/span> = my_data;\n    model<\/span> y = x;\nrun<\/span> ;<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Dies entspricht dem folgenden linearen Regressionsmodell:<\/span><\/p>\n
 y = b 0<\/sub> + b 1<\/sub> x<\/span><\/p>\n
 proc reg<\/span> data<\/span> = my_data;\n    model<\/span> y = x1 x2 x3;\nrun<\/span> ;<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Dies entspricht dem folgenden linearen Regressionsmodell:<\/span><\/p>\n
 y = b 0<\/sub> + b 1<\/sub> x 1<\/sub> + b 2<\/sub> x 2<\/sub> + b 3<\/sub> x 3<\/sub><\/span><\/p>\n
 Das folgende Beispiel zeigt, wie PROC REG<\/strong> verwendet wird, um ein einfaches lineares Regressionsmodell in SAS anzupassen, und wie das Ergebnis interpretiert wird.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Verwendung von PROC REG in SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n
 Angenommen, wir verf\u00fcgen \u00fcber den folgenden Datensatz mit Informationen \u00fcber die gelernten Stunden und Abschlusspr\u00fcfungsergebnisse von 15 Sch\u00fclern einer Klasse:<\/span> <\/p>\n
 \/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> exam_data;\n    input<\/span> hours score;\n    datalines<\/span> ;\n1 64\n2 66\n4 76\n5 73\n5 74\n6 81\n6 83\n7 82\n8 80\n10 88\n11 84\n11 82\n12 91\n12 93\n14 89\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =exam_data;\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen PROC REG<\/strong> verwenden, um ein einfaches lineares Regressionsmodell an diesen Datensatz anzupassen, wobei wir Stunden<\/strong> als Pr\u00e4diktorvariable und Score<\/strong> als Antwortvariable<\/a> verwenden:<\/span><\/p>\n
 \/*fit simple linear regression model*\/\n<\/span>proc reg<\/span> data<\/span> = exam_data;\n   model<\/span> score = hours;\nrun<\/span> ;<\/strong><\/pre>\n
 Die erste Ergebnistabelle zeigt eine Zusammenfassung der Modellanpassung:<\/span> <\/p>\n
\"einfache<\/p>\n
 Die Tabelle \u201eParametersch\u00e4tzungen\u201c<\/strong> enth\u00e4lt die Modellkoeffizientensch\u00e4tzungen.<\/span><\/p>\n
 Aus dieser Tabelle k\u00f6nnen wir die angepasste Regressionsgleichung sehen:<\/span><\/p>\n
 Punktzahl = 65,33 + 1,98*(Stunden)<\/strong><\/span><\/p>\n
 Das PROC REG<\/strong> -Verfahren erzeugt auch Residuendiagramme, mit denen wir \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen, ob die Annahmen des linearen Regressionsmodells<\/a> erf\u00fcllt sind:<\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Schlie\u00dflich erstellt das PROC REG-<\/strong> Verfahren ein Streudiagramm der Rohdaten mit der \u00fcberlagerten angepassten Regressionslinie:<\/span><\/span> <\/p>\n
\"\"<\/p>\n
 Mit diesem Diagramm k\u00f6nnen wir visuell sehen, wie gut die Regressionslinie zu den Daten passt.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige PROC REG-<\/strong> Dokumentation finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
 In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in SAS ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n
 So verwenden Sie die Verfahrenszusammenfassung in SAS<\/a>
 So verwenden Sie Proc Tabulate in SAS<\/a>
 So verwenden Sie die Proc-Sortierung in SAS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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