Sas에서 분위수 회귀를 수행하는 방법

선형 회귀는 하나 이상의 예측 변수와 반응 변수 사이의 관계를 이해하는 데 사용할 수 있는 방법입니다.

일반적으로 선형 회귀를 수행할 때 응답 변수의 평균 값을 추정하려고 합니다.

그러나 대신 분위수 회귀 라는 방법을 사용하여 30번째 백분위수, 90번째 백분위수, 98번째 백분위수 등과 같은 반응 값의 백분위 수 값을 추정할 수 있습니다.

SAS에서 분위수 회귀를 수행하려면 proc Quantreg 문을 사용할 수 있습니다.

다음 예에서는 실제로 SAS에서 분위수 회귀를 수행하는 방법을 보여줍니다.

예: SAS에서 분위수 회귀 실행

SAS에 수업 시간과 학생의 해당 시험 점수를 보여주는 다음 데이터 세트가 있다고 가정합니다.

 /*create dataset*/
data original_data;
    input hours score;
    datalines ;
1 75
1 79
2 78
2 83
2 85
3 84
3 84
3 89
4 93
4 88
4 79
4 94
5 96
5 98
;
run ;

/*view dataset*/
proc print data = original_data;

다음으로, 학습 시간을 예측 변수로 사용하고 시험 점수를 응답 변수로 사용하여 분위수 회귀 모델을 적합화합니다.

우리는 모델을 사용하여 공부한 시간을 기준으로 시험 점수의 예상 90번째 백분위수를 예측합니다.

 /*perform quantile regression*/
proc quantreg data =original_data;
    model score = hours / quantile = 0.9 ;
run ;

결과에서 추정된 회귀 방정식을 볼 수 있습니다.

90번째 백분위수 시험 점수 = 76 + 4.5(시간)

예를 들어, 2시간 공부한 모든 학생의 90번째 백분위수 점수는 85여야 합니다.

시험 점수의 90번째 백분위수 = 76 + 4.5*(2) = 85 .

또한 출력에는 플롯에 겹쳐진 적합 회귀선이 있는 원시 데이터의 산점도가 표시됩니다.

기존 회귀 모델과 달리 이 회귀 모델의 적합선은 평균 값 대신 예측 변수의 각 값의 90번째 백분위수를 통과합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 단순 선형 회귀를 수행하는 방법
R에서 다중 선형 회귀를 수행하는 방법
R에서 2차 회귀를 수행하는 방법