SAS – Linear Regression

Regressão Linear é usada para identificar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Um modelo da relação é proposto, e estimativas dos valores dos parâmetros são usadas para desenvolver uma equação de regressão estimada.

Vários testes são então usados para determinar se o modelo é satisfatório. Se for então, a equação de regressão estimada pode ser usada para prever o valor da variável dependente dado valores para as variáveis independentes. Em SAS o procedimento PROC REG é usado para encontrar o modelo de regressão linear entre duas variáveis.

Sintaxe

A sintaxe básica para aplicação do PROC REG em SAS é –

PROC REG DATA = dataset;MODEL variable_1 = variable_2;

A seguir é a descrição dos parâmetros usados –

• Dataset é o nome do conjunto de dados.

• variável_1 e variável_2 são os nomes das variáveis do conjunto de dados usado para encontrar a correlação.

Exemplo

O exemplo abaixo mostra o processo para encontrar a correlação entre as duas variáveis potência e peso de um carro usando PROC REG. No resultado vemos os valores de intercepção que podem ser usados para formar a equação de regressão.

PROC SQL;create table CARS1 asSELECT invoice, horsepower, length, weight FROM SASHELP.CARS WHERE make in ('Audi','BMW');RUN;proc reg data = cars1;model horsepower = weight ;run;

Quando o código acima é executado, obtemos o seguinte resultado –

O código acima também dá a visão gráfica de várias estimativas do modelo como mostrado abaixo. Sendo um procedimento SAS avançado ele simplesmente não pára de dar os valores de interceptação como saída.