Normalmente, quando realizamos regress\u00e3o linear, queremos estimar o valor m\u00e9dio da vari\u00e1vel resposta.<\/span><\/p>\n No entanto, poder\u00edamos, em vez disso, usar um m\u00e9todo conhecido como regress\u00e3o quant\u00edlica<\/strong> para estimar qualquer<\/em> valor percentil do valor da resposta, como o percentil 30, o percentil 90, o percentil 98, etc.<\/span><\/p>\n Para realizar a regress\u00e3o quant\u00edlica no SAS, podemos usar a instru\u00e7\u00e3o proc quantreg<\/strong> .<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como realizar a regress\u00e3o quant\u00edlica no SAS na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte conjunto de dados no SAS que mostra o n\u00famero de horas estudadas e a nota do exame correspondente para os alunos de uma turma:<\/span><\/span> <\/p>\n A seguir, ajustaremos um modelo de regress\u00e3o quant\u00edlica usando horas estudadas como vari\u00e1vel preditora e notas em exames como vari\u00e1vel resposta.<\/span><\/p>\n Usaremos o modelo para prever o percentil 90 esperado das notas dos exames com base no n\u00famero de horas estudadas:<\/span> <\/p>\n A partir do resultado podemos ver a equa\u00e7\u00e3o de regress\u00e3o estimada:<\/span><\/p>\n Pontua\u00e7\u00e3o do exame do percentil 90 = 76 + 4,5 (horas)<\/span><\/p>\n Por exemplo, a pontua\u00e7\u00e3o do percentil 90 de todos os alunos que estudam 2 horas deve ser 85:<\/span><\/p>\n 90\u00ba percentil da nota do exame = 76 + 4,5*(2) = 85<\/strong> .<\/span><\/p>\n A sa\u00edda tamb\u00e9m exibe um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o dos dados brutos com a linha de regress\u00e3o ajustada sobreposta no gr\u00e1fico:<\/span> <\/p>\n Ao contr\u00e1rio de um modelo de regress\u00e3o tradicional, a linha ajustada neste modelo de regress\u00e3o passa pelo percentil 90 de cada valor da vari\u00e1vel preditora em vez do valor m\u00e9dio.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:<\/span><\/p>\n Como realizar regress\u00e3o linear simples em R<\/a> A regress\u00e3o linear \u00e9 um m\u00e9todo que podemos usar para compreender a rela\u00e7\u00e3o entre uma ou mais vari\u00e1veis preditoras e uma vari\u00e1vel de resposta . Normalmente, quando realizamos regress\u00e3o linear, queremos estimar o valor m\u00e9dio da vari\u00e1vel resposta. No entanto, poder\u00edamos, em vez disso, usar um m\u00e9todo conhecido como regress\u00e3o quant\u00edlica para estimar qualquer valor […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3890","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n Exemplo: executando regress\u00e3o quant\u00edlica em SAS<\/strong><\/span><\/h2>\n
\/*create dataset*\/\n<\/span>data<\/span> original_data;\n input<\/span> hours score;\n datalines<\/span> ;\n1 75\n1 79\n2 78\n2 83\n2 85\n3 84\n3 84\n3 89\n4 93\n4 88\n4 79\n4 94\n5 96\n5 98\n;\nrun<\/span> ;\n\n\/*view dataset*\/\n<\/span>proc print<\/span> data<\/span> = original_data;\n<\/strong><\/span><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quant1.jpg\")
<\/p>\n \/*perform quantile regression*\/\n<\/span>proc quantreg<\/span> data<\/span> =original_data;\n model<\/span> score = hours \/ quantile<\/span> = 0.9<\/span> ;\nrun<\/span> ;\n<\/strong><\/pre>\n![\"regress\u00e3o](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quant2.jpg\")
<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/quant3.jpg\")
<\/p>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como realizar regress\u00e3o linear m\u00faltipla em R<\/a>
Como realizar regress\u00e3o quadr\u00e1tica em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"