Hoe u een restplot maakt in sas

Residuele plots worden vaak gebruikt om te beoordelen of de residuen van een regressiemodel normaal verdeeld zijn en of ze al dan niet heteroscedasticiteit vertonen.

U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om een regressiemodel aan te passen en een residuele plot voor het model in SAS te maken:

 symbol value = circle;

proc reg data=my_data;
    model y = x;
    plot residual. * predicted.;
run ;

Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.

Opmerking : de symboolverklaring geeft aan dat we de resterende plotpunten als cirkels willen weergeven. Het standaardformulier is een plusteken.

Voorbeeld: maak een restplot in SAS

Laten we aannemen dat we de volgende gegevensset in SAS hebben:

 /*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;

We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om een eenvoudig lineair regressiemodel aan deze gegevensset toe te passen en een residuele grafiek te maken om de residuen te visualiseren ten opzichte van de voorspelde waarden:

 /*fit simple linear regression model and create residual plot*/
symbol value = circle;
proc reg data =my_data;
   model y = x;
   plot residual. * predicted.;
run ;

Het resterend plot wordt onderaan de uitvoer weergegeven:

Op de x-as worden de voorspelde waarden weergegeven en op de y-as de residuen.

Omdat de residuen willekeurig verspreid zijn rond de nulwaarde zonder duidelijke trend van toenemende of afnemende variantie, wordt voldaan aan de aanname van homoskedasticiteit van de residuen .

Bovenaan de grafiek zien we ook de gepaste regressievergelijking:

y = 29,631 + 0,7553x

En aan de rechterkant van het diagram zien we ook de volgende statistieken voor het regressiemodel:

• N : Totaal aantal waarnemingen (12)
• Rsq : R-kwadraatmodel (0,6324)
• AdjRsq : Model aangepast R-kwadraat (0,5956)
• RMSE : De wortelgemiddelde kwadratische fout van het model (4,4417)

Aanvullende bronnen

In de volgende zelfstudies wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in SAS kunt uitvoeren:

Histogrammen maken in SAS
Hoe puntenwolken te creëren in SAS
Hoe uitschieters in SAS te identificeren