Wz\u00f3r na odleg\u0142o\u015b\u0107 Cooka to:<\/span><\/p>\n re ja<\/sub><\/strong> = (r ja<\/sub> 2<\/sup> \/ p*MSE) * (h ii<\/sub> \/ (1-h ii<\/sub> ) 2<\/sup> )<\/span><\/p>\n Z\u0142oto:<\/span><\/p>\n Zasadniczo odleg\u0142o\u015b\u0107 Cooka mierzy, jak bardzo zmieni\u0105 si\u0119 wszystkie dopasowane warto\u015bci modelu po usuni\u0119ciu i- tej<\/sup> obserwacji.<\/span><\/p>\n Im wi\u0119ksza warto\u015b\u0107 odleg\u0142o\u015bci Cooka, tym wi\u0119kszy wp\u0142yw ma dana obserwacja.<\/span><\/p>\n Og\u00f3lnie rzecz bior\u0105c, ka\u017cd\u0105 obserwacj\u0119 z odleg\u0142o\u015bci\u0105 Cooka wi\u0119ksz\u0105 ni\u017c 4\/n (gdzie n<\/em> = liczba obserwacji og\u00f3\u0142em) uwa\u017ca si\u0119 za maj\u0105c\u0105 du\u017cy wp\u0142yw.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy przyk\u0142ad pokazuje, jak obliczy\u0107 odleg\u0142o\u015b\u0107 Cooka dla ka\u017cdej obserwacji w modelu regresji w SAS-ie.<\/span><\/p>\n Za\u0142\u00f3\u017cmy, \u017ce mamy nast\u0119puj\u0105cy zestaw danych w SAS-ie:<\/span> <\/p>\n Mo\u017cemy u\u017cy\u0107 PROC REG,<\/strong> aby dopasowa\u0107 prosty model regresji liniowej<\/a> do tego zbioru danych, a nast\u0119pnie u\u017cy\u0107 instrukcji OUTPUT<\/strong> z instrukcj\u0105 COOKD<\/strong> , aby obliczy\u0107 odleg\u0142o\u015b\u0107 Cooka dla ka\u017cdej obserwacji w modelu regresji:<\/span><\/p>\n Ostateczna tabela wynik\u00f3w wy\u015bwietla oryginalny zbi\u00f3r danych wraz z odleg\u0142o\u015bci\u0105 Cooka dla ka\u017cdej obserwacji:<\/span> <\/p>\n Na przyk\u0142ad mo\u017cemy zobaczy\u0107:<\/span><\/p>\n I tak dalej.<\/span><\/p>\n Procedura PROC REG<\/strong> r\u00f3wnie\u017c generuje w wynikach kilka wykres\u00f3w diagnostycznych, na kt\u00f3rych mo\u017cna zobaczy\u0107 wykres odleg\u0142o\u015bci Cooka:<\/span> <\/p>\n O\u015b x pokazuje numer obserwacji, a o\u015b y pokazuje odleg\u0142o\u015b\u0107 Cooka dla ka\u017cdej obserwacji.<\/span><\/p>\n Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce linia odci\u0119cia znajduje si\u0119 na poziomie 4\/n (w tym przypadku n = 12, wi\u0119c granica wynosi 0,33) i widzimy, \u017ce trzy obserwacje w zbiorze danych s\u0105 wi\u0119ksze od tej linii.<\/span><\/p>\n Oznacza to, \u017ce obserwacje te mog\u0105 mie\u0107 du\u017cy wp\u0142yw na model regresji i by\u0107 mo\u017ce powinny zosta\u0107 bli\u017cej zbadane przed interpretacj\u0105 wynik\u00f3w modelu.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe zadania w SAS-ie:<\/span><\/p>\n Jak utworzy\u0107 dzia\u0142k\u0119 resztkow\u0105 w SAS-ie<\/a> Odleg\u0142o\u015b\u0107 Cooka s\u0142u\u017cy do identyfikacji wp\u0142ywowych obserwacji w modelu regresji. Wz\u00f3r na odleg\u0142o\u015b\u0107 Cooka to: re ja = (r ja 2 \/ p*MSE) * (h ii \/ (1-h ii ) 2 ) Z\u0142oto: r i jest i- t\u0105 reszt\u0105 p to liczba wsp\u00f3\u0142czynnik\u00f3w w modelu regresji MSE to b\u0142\u0105d \u015bredniokwadratowy h ii to i- warto\u015b\u0107 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-4524","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n\n
Przyk\u0142ad: Obliczanie dystansu kucharza w SAS<\/strong><\/h2>\n
\/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> my_data;\n input<\/span> xy;\n 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;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =my_data;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/cuisiniers1.png\")
<\/p>\n \/*fit simple linear regression model and calculate Cook's distance for each obs*\/\n<\/span>proc reg<\/span> data<\/span> =my_data;\n model<\/span> y=x;\n output<\/span> out=cooksData cookd<\/span> =cookd;\nrun<\/span> ;\n\n\/*print Cook's distance values for each observation*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> =cooksData;\n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/cuisiniers2.png\")
<\/p>\n\n
![\"Gotuj](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/cuisiniers3.png\")
<\/p>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Jak tworzy\u0107 histogramy w SAS-ie<\/a>
Jak tworzy\u0107 chmury punkt\u00f3w w SAS-ie<\/a>
Jak zidentyfikowa\u0107 warto\u015bci odstaj\u0105ce w SAS<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"