sas 회귀분석 예제

회귀는 종종 높이와 Wght 사이의 관계와 같은 경험적 관계를 찾기 위해 탐색 적 방식으로 사용됩니다. 이 예제에서 높이는 Wght의 원인이 아닙니다. 관계를 과학적으로 확인하려면 통제된 실험이 필요합니다. 자세한 내용은 회귀 통계 해석에 대한 주석 섹션을 참조하십시오. 이 회귀에 관련된 두 변수 간의 가능한 인과 관계로부터의 별도의 질문은 간단한 선형 회귀 모델이 이러한 데이터의 관계를 적절하게 설명하는지 여부입니다. 모델 오류에 대한 일반적인 가정이 SLR 모델에서 충족되면 오류의 평균과 동일한 분산이 없고 상관 관계가 없어야 합니다. 아이들이 무작위로 선택되었기 때문에 다른 아이들의 관찰은 상관관계가 없습니다. 모델의 평균 함수가 올바르게 지정되면 피팅된 잔차는 식별 가능한 구조 없이 0 참조 선에 대해 분산되어야 합니다. 그림 4.3의 잔여 플롯은 이 동작을 확인합니다. 우리는 처음 10 개의 관찰 중, 우리는 식사에 대한 네 가지 누락 된 값을 가지고 있음을 볼 수 있습니다. 식사에 대한 누락 된 데이터는 우리의 첫 번째 회귀 분석에서 관찰 의 수가 313이 아니라 400이었다는 사실과 관련이있을 가능성이 높습니다. 예를 들어 회귀 분석을 사용하여 자녀의 신장을 알고 있는 경우 자녀의 체중을 얼마나 잘 예측할 수 있는지 알아볼 수 있습니다. 다음 데이터는 열아홉 명의 어린이를 대상으로 한 연구에서 나온 것입니다.

각 어린이의 신장과 체중을 측정합니다. 이제 하나의 결과(종속) 변수와 여러 예측 변수가 있는 여러 회귀의 예를 살펴보겠습니다. 이 다중 회귀 예제의 경우 데이터 집합의 모든 예측 변수에 종속 변수 api00을 회귀합니다. 오늘은 실용적인 사용 사례를 사용하여 단계별로 SAS를 사용하여 회귀 분석을 수행합니다. SAS PROC REG 프로시저는 두 변수 간의 선형 회귀 모델을 찾는 데 사용됩니다. 먼저 SAS를 사용하여 간단한 선형 회귀의 몇 가지 예를 보여 드리겠습니다.

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Posted on 2nd August 2019 in Uncategorised

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