Analisis de sas (estadística)

Páginas: 9 (2224 palabras) Publicado: 8 de diciembre de 2009
Índice
Objetivo………………………………………………………………..2
Marco teórico…………………………………………………………2
Metodología estadística…………………………………………….3
Estimación
Tabla ANOVA………………………………………………………5
Multicolinealidad…………………………………………………...6
Autocorrelación………………………………….………………….6
Heterocedasticidad………………………………………..………..7
Pruebas de bondad de ajuste para los errores…………….……7
Conclusiones…………………………………………………..9Objetivo
Utilizando el software SAS, y con base de datos de 53 muestras y datos referentes a estas, como sexo, largo, ancho y peso del pico, estatura y peso de las mismas, crear un modelo de regresión, para estimar como serán los próximas gaviotas. Es decir, aplicar los conocimientos obtenidos en un caso de la vida cotidiana de una gaviota y saber interpretar los valores obtenidos, para poderredactarlos de una forma comprensible.
Marco Teórico
SAS nos provee la forma más eficiente de transformar los datos en información. Los datos y las aplicaciones que corren en diferentes plataformas de hardware pueden ser integrados en un único ambiente de software, y de esta manera entregar a los usuarios finales información relevante y actualizada.
Gaviota, ave de color blanco en el dorso, alas largas ypuntiagudas de color grisáceo y cola variablemente desarrollada.

En estadística la regresión lineal es un método matemático que modeliza la relación entre una variable dependiente Y, las variables independientes Xi y un término aleatorio ε. Este modelo puede ser expresado como:
[pic]
donde β0 es el intercepto o término "constante", las βi son los parámetros respectivos a cada variableindependiente, y p es el número de parámetros independientes a tener en cuenta la regresión.

Multicolinealidad se refiere a que si las variables explicativas no son todas independientes entre si, se producen dificultades cuando se tratan de estimar los coeficientes (i del modelo, es decir, de asociar valores numéricos a los mismos sobre la base de la información muestral disponible. Ello se debe alexistir correlaciones elevadas entre algunas de las variables explicativas, es difícil desagregar su capacidad explicativa global en las componentes atribuibles a cada una de ellas.

La fuerza y la dirección de una relación lineal entre dos variables aleatorias se llama correlación. Se considera que dos variables cuantitativas están correlacionadas cuando los valores de una de ellas varíansistemáticamente con respecto a los valores homónimos de la otra: si tenemos dos variables (Xi y Xj) existe correlación si al aumentar los valores de Xi lo hacen también los de Xj y viceversa.

Se dice que existe cuando la varianza de los errores estocásticos de la regresión son los mismos para cada observación i (de 1 a n observaciones), es decir:

[pic]
donde [pic]es unescalar constante para todo i. Lo que significaría que habría una distribución de probabilidad de idéntica amplitud para cada variable aleatoria, a esto se le conoce como homocedasticidad. Cuando no se cumple esta situación, decimos que existe heterocedasticidad, que es cuando la varianza de cada termino de perturbación (ui) no es un número constante [pic].
Metodología Estadística
Programa paracorrer en SAS.

PROC IMPORT OUT= WORK.Base
DATAFILE= "C:\Users\Manola Zepeda Blanca\Documents\Gaviotas.xls"
DBMS=EXCEL2000 REPLACE;
SHEET="Gavi";
GETNAMES=YES;
RUN;
PROC PRINT;
run;

proc reg;
model peso_pico=ancho_pico largo_pico/ spec collin tol vif dw;
output out=work.res
residual = residuos;
run;

proc univariate data = work.res normal;histogram residuos /
normal (mu=est sigma = est);
run;
Estas instrucciones nos sirven para “jalar” la base de datos de un archivo guardado en Excel.
NO_DE_ largo_ ancho_ peso_ longitud_
Obs SEXO GAVIOTAS pico pico pico total peso

1 MACHOS 370 45.4 12.6 15.5...
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