{"id":4532,"date":"2023-07-10T08:24:51","date_gmt":"2023-07-10T08:24:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/einige-handlung-sas\/"},"modified":"2023-07-10T08:24:51","modified_gmt":"2023-07-10T08:24:51","slug":"einige-handlung-sas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/einige-handlung-sas\/","title":{"rendered":"So erstellen sie ein qq-diagramm in sas"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Ein <strong>QQ-Plot,<\/strong> kurz f\u00fcr \u201eQuantil-Quantil\u201c, wird verwendet, um zu bewerten, ob ein Datensatz m\u00f6glicherweise aus einer theoretischen Verteilung stammt.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den meisten F\u00e4llen wird dieser Diagrammtyp verwendet, um zu bestimmen, ob ein Datensatz einer Normalverteilung folgt oder nicht.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wenn die Daten normalverteilt sind, liegen die Punkte in einem QQ-Diagramm auf einer geraden diagonalen Linie.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Umgekehrt gilt: Je st\u00e4rker die Punkte im Diagramm von einer geraden Diagonale abweichen, desto unwahrscheinlicher ist es, dass der Datensatz einer Normalverteilung folgt.<br \/><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der einfachste Weg, einen QQ-Plot in SAS zu erstellen, ist die Verwendung der <strong>PROC UNIVARIATE-<\/strong> Anweisung mit der <strong>QQPLOT-<\/strong> Anweisung:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #800080;\">proc univariate<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =my_data <span style=\"color: #3366ff;\">noprint<\/span> ;\n   <span style=\"color: #3366ff;\">qqplot<\/span> my_variable;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Syntax in der Praxis anwenden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Hinweis<\/strong> : Wir verwenden die <strong>NOPRINT-<\/strong> Anweisung, um alle anderen zusammenfassenden Statistiken und Tabellen zu entfernen, die automatisch von der <strong>PROC UNIVARIATE-<\/strong> Anweisung generiert werden.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 1: Erstellen Sie in SAS ein QQ-Diagramm f\u00fcr normale Daten<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie man ein QQ-Diagramm f\u00fcr einen Datensatz erstellt, der 1000 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/beobachtung-in-der-statistik\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Beobachtungen<\/a> enth\u00e4lt, die aus einer <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/die-normalverteilung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Normalverteilung<\/a> mit einem Mittelwert von 10 und einer Standardabweichung von 2 generiert wurden:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">\/*generate 1000 values that follow normal distribution with mean 10 and sd 2 *\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">data<\/span> normal_data;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">do<\/span> i = 1 <span style=\"color: #3366ff;\">to<\/span> 1000;\n\t<span style=\"color: #3366ff;\">x<\/span> = 10 + 2* <span style=\"color: #3366ff;\">rannor<\/span> (1);\n        <span style=\"color: #3366ff;\">output<\/span> ;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">end<\/span> ;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;\n\n<span style=\"color: #008000;\">\/*create some plot*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">proc univariate<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =normal_data <span style=\"color: #3366ff;\">noprint<\/span> ;\n   <span style=\"color: #3366ff;\">qqplot<\/span> x;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;<\/strong><\/span> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-35406\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qqsas1.png\" alt=\"QQ-Plot in SAS\" width=\"604\" height=\"480\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wir k\u00f6nnen sehen, dass die Punkte gr\u00f6\u00dftenteils entlang einer geraden diagonalen Linie liegen, mit einigen geringf\u00fcgigen Abweichungen entlang der einzelnen Enden.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Basierend auf dieser Grafik k\u00f6nnen wir mit Sicherheit davon ausgehen, dass dieser Datensatz normalverteilt ist.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Beispiel 2: QQ-Diagramm f\u00fcr nicht normale Daten<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Der folgende Code zeigt, wie man ein QQ-Diagramm f\u00fcr einen Datensatz mit 1000 Beobachtungen erstellt, die aus einer <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/exponentialverteilung-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Exponentialverteilung<\/a> generiert wurden:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">\/*generate 1000 values that follow an exponential distribution*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">data<\/span> exp_data;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">do<\/span> i = 1 <span style=\"color: #3366ff;\">to<\/span> 1000;\n\t<span style=\"color: #3366ff;\">x<\/span> = <span style=\"color: #3366ff;\">ranexp<\/span> (1);\n        <span style=\"color: #3366ff;\">output<\/span> ;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">end<\/span> ;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;\n\n<span style=\"color: #008000;\">\/*create some plot*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">proc univariate<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =exp_data <span style=\"color: #3366ff;\">noprint<\/span> ;\n   <span style=\"color: #3366ff;\">qqplot<\/span> x;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;<\/strong><\/span> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-35407 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qqsas2.png\" alt=\"\" width=\"616\" height=\"484\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ich sehe, dass die Punkte erheblich von einer geraden Diagonale abweichen. Dies zeigt deutlich, dass der Datensatz nicht normalverteilt ist.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dies sollte sinnvoll sein, da wir angegeben haben, dass die Daten einer Exponentialverteilung folgen sollen.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in SAS ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/sas-proc-univariater-normalitatstest\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So verwenden Sie Proc Univariate f\u00fcr Normalit\u00e4tstests in SAS<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/protokolltransformation-in-der-luftschleuse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So f\u00fchren Sie eine Protokolltransformation in SAS durch<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/de\/sas-ausreisser\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">So identifizieren Sie Ausrei\u00dfer in SAS<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ein QQ-Plot, kurz f\u00fcr \u201eQuantil-Quantil\u201c, wird verwendet, um zu bewerten, ob ein Datensatz m\u00f6glicherweise aus einer theoretischen Verteilung stammt. 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