{"id":4534,"date":"2023-07-10T08:24:51","date_gmt":"2023-07-10T08:24:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/qualche-trama-sas\/"},"modified":"2023-07-10T08:24:51","modified_gmt":"2023-07-10T08:24:51","slug":"qualche-trama-sas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/qualche-trama-sas\/","title":{"rendered":"Come creare un grafico qq in sas"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Un <strong>grafico QQ,<\/strong> abbreviazione di \u201cquantile-quantile\u201d, viene utilizzato per valutare se un set di dati proviene potenzialmente da una distribuzione teorica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nella maggior parte dei casi, questo tipo di grafico viene utilizzato per determinare se un set di dati segue o meno una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se i dati sono distribuiti normalmente, i punti su un grafico QQ giacciono su una linea diagonale retta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Al contrario, quanto pi\u00f9 i punti sul grafico si discostano da una linea diagonale retta, tanto meno \u00e8 probabile che il set di dati segua una distribuzione normale.<br \/><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il modo pi\u00f9 semplice per creare un grafico QQ in SAS \u00e8 utilizzare l&#8217;istruzione <strong>PROC UNIVARIATE<\/strong> con l&#8217;istruzione <strong>QQPLOT<\/strong> :<\/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;\">Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare questa sintassi nella pratica.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Nota<\/strong> : utilizziamo l&#8217;istruzione <strong>NOPRINT<\/strong> per rimuovere tutte le altre statistiche e tabelle di riepilogo generate automaticamente dall&#8217;istruzione <strong>PROC UNIVARIATE<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 1: creare un grafico QQ in SAS per dati normali<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come creare un grafico QQ per un set di dati contenente 1000 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/osservazione-in-statistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">osservazioni<\/a> generate da una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/la-distribuzione-normale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuzione normale<\/a> con una media di 10 e una deviazione standard di 2:<\/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=\"Grafico QQ in SAS\" width=\"604\" height=\"480\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che i punti giacciono per lo pi\u00f9 lungo una linea diagonale retta con alcune deviazioni minori lungo ciascuna delle code.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sulla base di questo grafico, possiamo tranquillamente supporre che questo set di dati sia distribuito normalmente.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio 2: grafico QQ per dati non normali<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come creare un grafico QQ per un set di dati contenente 1000 osservazioni generate da una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/distribuzione-esponenziale-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuzione esponenziale<\/a> :<\/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;\">Vedo che i punti si discostano notevolmente da una linea diagonale retta. Ci\u00f2 indica chiaramente che il set di dati non \u00e8 distribuito normalmente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 dovrebbe avere senso dato che abbiamo specificato che i dati dovrebbero seguire una distribuzione esponenziale.<\/span><\/p>\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> <span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/sas-proc-test-di-normalita-univariato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come utilizzare Proc univariato per i test di normalit\u00e0 in SAS<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/trasformazione-del-registro-nella-camera-di-equilibrio\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire una trasformazione del registro 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><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un grafico QQ, abbreviazione di \u201cquantile-quantile\u201d, viene utilizzato per valutare se un set di dati proviene potenzialmente da una distribuzione teorica. 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