एसएएस में एक अवशिष्ट प्लॉट कैसे बनाएं
अवशिष्ट भूखंडों का उपयोग अक्सर यह आकलन करने के लिए किया जाता है कि क्या प्रतिगमन मॉडल के अवशेष सामान्य रूप से वितरित किए जाते हैं और क्या वे विषमलैंगिकता प्रदर्शित करते हैं या नहीं।
आप प्रतिगमन मॉडल को फिट करने और एसएएस में मॉडल के लिए एक अवशिष्ट प्लॉट तैयार करने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं:
symbol value = circle; proc reg data=my_data; model y = x; plot residual. * predicted.; run ;
निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।
नोट : प्रतीक कथन निर्दिष्ट करता है कि हम अवशिष्ट कथानक बिंदुओं को वृत्तों के रूप में प्रदर्शित करना चाहते हैं। डिफ़ॉल्ट फॉर्म एक प्लस चिह्न है.
उदाहरण: एसएएस में एक अवशिष्ट प्लॉट बनाएं
आइए मान लें कि हमारे पास एसएएस में निम्नलिखित डेटा सेट है:
/*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;
हम इस डेटासेट में एक सरल रैखिक प्रतिगमन मॉडल को फिट करने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं और अनुमानित मूल्यों के विरुद्ध अवशेषों को देखने के लिए एक अवशिष्ट प्लॉट बना सकते हैं:
/*fit simple linear regression model and create residual plot*/
symbol value = circle;
proc reg data =my_data;
model y = x;
plot residual. * predicted.;
run ;
अवशिष्ट प्लॉट आउटपुट के नीचे प्रदर्शित किया जाएगा:
x-अक्ष अनुमानित मान प्रदर्शित करता है और y-अक्ष अवशिष्ट प्रदर्शित करता है।
चूंकि अवशेष शून्य मान के आसपास बेतरतीब ढंग से बिखरे हुए हैं, जिसमें भिन्नता बढ़ने या घटने की कोई स्पष्ट प्रवृत्ति नहीं है, इसलिए अवशेषों की समरूपता की धारणा संतुष्ट है।
ग्राफ़ के शीर्ष पर हम फिट किए गए प्रतिगमन समीकरण को भी देख सकते हैं:
y = 29.631 + 0.7553x
और चार्ट के दाईं ओर, हम प्रतिगमन मॉडल के लिए निम्नलिखित मीट्रिक भी देख सकते हैं:
- एन : प्रेक्षणों की कुल संख्या (12)
- रुस्क : आर-स्क्वायर मॉडल (0.6324)
- AdjRsq : मॉडल समायोजित आर-वर्ग (0.5956)
- आरएमएसई : मॉडल का मूल माध्य वर्ग त्रुटि (4.4417)
अतिरिक्त संसाधन
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