{"id":3641,"date":"2023-07-16T09:38:48","date_gmt":"2023-07-16T09:38:48","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/camera-di-equilibrio-grafica-residua\/"},"modified":"2023-07-16T09:38:48","modified_gmt":"2023-07-16T09:38:48","slug":"camera-di-equilibrio-grafica-residua","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/camera-di-equilibrio-grafica-residua\/","title":{"rendered":"Come creare un grafico residuo in sas"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>I grafici dei residui<\/strong> vengono spesso utilizzati per valutare se i <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/residuo\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">residui<\/a> di un modello di regressione sono distribuiti normalmente e se presentano o meno eteroschedasticit\u00e0 .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per adattare un modello di regressione e produrre un grafico dei residui per il modello in SAS:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #3366ff;\">symbol value<\/span> = circle;\n\n<span style=\"color: #800080;\">proc reg<\/span> data=my_data;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">model<\/span> y = x;\n    plot residual. * predicted.;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : la dichiarazione del simbolo specifica che vogliamo visualizzare i punti residui del grafico come cerchi. Il modulo predefinito \u00e8 un segno pi\u00f9.<\/span><\/p>\n<h2> <strong>Esempio: creare un grafico residuo in SAS<\/strong><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere il seguente set di dati in SAS:<\/span><\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">\/*create dataset*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">data<\/span> my_data;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">input<\/span> xy;\n    <span style=\"color: #3366ff;\">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;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;\n\n<span style=\"color: #008000;\">\/*view dataset*\/\n<\/span><span style=\"color: #800080;\">proc print<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =my_data;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-29889 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/reside1.jpg\" alt=\"\" width=\"114\" height=\"326\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare la seguente sintassi per adattare un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">semplice modello di regressione lineare<\/a> a questo set di dati e creare un grafico dei residui per visualizzare i residui rispetto ai valori previsti:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #e5e5e5; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">\/*fit simple linear regression model and create residual plot*\/\n<\/span><span style=\"color: #3366ff;\">symbol<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">value<\/span> = circle;\n<span style=\"color: #800080;\">proc reg<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">data<\/span> =my_data;\n   <span style=\"color: #3366ff;\">model<\/span> y = x;\n   plot residual. * predicted.;\n<span style=\"color: #800080;\">run<\/span> ;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il grafico residuo verr\u00e0 visualizzato nella parte inferiore dell&#8217;output:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-29890\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/resident2.jpg\" alt=\"Traccia residua SAS\" width=\"663\" height=\"517\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;asse x mostra i valori previsti e l&#8217;asse y mostra i residui.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 i residui sono sparsi in modo casuale attorno al valore zero senza una chiara tendenza alla varianza crescente o decrescente, l&#8217;ipotesi di <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-dell'eteroschedasticita\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">omoschedasticit\u00e0 dei residui<\/a> \u00e8 soddisfatta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella parte superiore del grafico possiamo anche vedere l&#8217;equazione di regressione adattata:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">y = 29,631 + 0,7553x<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">E sul lato destro del grafico possiamo anche vedere i seguenti parametri per il modello di regressione:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>N<\/strong> : numero totale di osservazioni (12)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Rsq<\/strong> : modello R quadrato (0,6324)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>AdjRsq<\/strong> : R quadrato corretto dal modello (0,5956)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RMSE<\/strong> : errore quadratico medio del modello (4.4417)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in SAS:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/istogramma-della-camera-di-equilibrio\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come creare istogrammi in SAS<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/nuvola-di-punti-della-camera-di-equilibrio\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come creare nuvole di punti in SAS<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/sas-valori-anomali\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come identificare i valori anomali in SAS<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>I grafici dei residui vengono spesso utilizzati per valutare se i residui di un modello di regressione sono distribuiti normalmente e se presentano o meno eteroschedasticit\u00e0 . \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per adattare un modello di regressione e produrre un grafico dei residui per il modello in SAS: symbol value = 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