AutoReg

In ambito statistico, uno dei mezzi più utilizzati per la creazione di modelli esplicativi e predittivi di un certo fenomeno é la regressione.
In queste pagine non si vuole cercare di spiegare cosa essa sia o come funzioni, ma si suppone che chi legge abbia già una conoscenza dell'argomento tale da capire (e magari anche correggere o migliorare) il codice sviluppato.
Tale codice (sviluppato in linguaggio SAS) é nato per aiutare gli statistici che si trovano ad affrontare grandi moli di dati e, conseguentemente, un gran numero di variabili difficilmente analizzabili a mano.
Esso non ha la pretesa di poter trovare il modello migliore per un dato problema, ma é stato sviluppato con l'intento di fornire delle indicazioni - una traccia - a chi deve analizzare i dati.

In queste pagine descriveremo in che modo utilizzare la procedura, ed in che modo essa lavora. Tale descrizione non sarà peró un commento riga per riga del codice, ma si limiterà a descriverne concettualmente i metodi, le informazioni di input e quelle di output.

Per far lavorare correttamente la macchina, é necessario conoscere:

•   - con che tipologia di dato lavora la procedura
•   - quali sono i parametri di input della macro
•   - quali file si aspetta in input la procedura al suo avvio
•   - quali file il programma fornisce in output
•   - come funziona (a grandi linee) la procedura
•   - il codice SAS (presente nella sua interezza, ma non commentato)
  
  Al fine di aiutare l'utente a comprendere il significato e le modalità di utilizzo di parametri, input e output della procedura, é descritto un esempio.
  
  

  Note di versione

  Il programma é stato sviluppato per la versione 8 di SAS e testato sulla 9.1.3 . Dalla versione 9.3, SAS ha modificato la tabella ModelFit di output alla procedura genmod.
  Nel dettaglio tale tabella era alimentata come quella che trovate qua sotto a sinistra, ma dalla versione 9.3, é valorizzata come quella che vedete a destra.

  Criterion DF Value ValueDF Deviance 987 974.5303 0.9874 Scaled Deviance 987 974.5303 0.9874 Pearson Chi-Square 987 992.7954 1.0059 Scaled Pearson X2 987 992.7954 1.0059 Log Likelihood _ -487.2651 _ AIC _ 1000.5303 _

  Criterion DF Value ValueDF Log Likelihood _ -1733.0628 _ Full Log Likelihood _ -1733.0628 _ AIC (smaller is better) _ 3488.1256 _ AICC (smaller is better) _ 3488.1503 _ BIC (smaller is better) _ 3568.1815 _

  
  Poiche' non e' possibile identificare una statistica di tale tabella se non tramite il numero della riga (il campo Criterion varia al variare della lingua di installazione di SAS), la modifica sopra descritta causa la selezione di una informazione non corretta in fase di valutazione di significatività statistica dei modelli, causando, di conseguenza, il non corretto funzionamento dell'intera procedura.
  Per ovviare a questo problema si puó modificare il codice rilasciato, inserendo un campo-chiave nella tabella dei dati di input (riga 599-602)
  
  

  data &in._pt; set &in ;   chiave = _n_;   keep &ludecla chiave ; run;

  
  e modificando tutte le chiamate alla procedura genmod aggiungendo il campo aggregate tra le opzioni dello statement model.
  
  

  proc genmod data=&in._pt descending NAMELEN=50; model &v_risp = / dist = &distribuzione aggregate=(chiave) ; output out=&in._dcorr predicted=predetti stdreschi=residui lower=inf upper=sup xbeta=xbet; run;

  
  Le modifiche descritte qui sopra hanno lo scopo di forzare SAS a generare una tabella ModelFit (output della genmod) come quella qui sotto.
  

  Criterion DF Value ValueDF Deviance 11E3 3466.1256 0.3243 Scaled Deviance 11E3 3466.1256 0.3243 Pearson Chi-Square 11E3 11938.3041 1.1171 Scaled Pearson X2 11E3 11938.3041 1.1171 Log Likelihood _ -1733.0628 _ Full Log Likelihood _ -1733.0628 _ AIC (smaller is better) _ 3488.1256 _ AICC (smaller is better) _ 3488.1503 _ BIC (smaller is better) _ 3568.1815 _

  
  Le modifiche sopra descritte NON sono state effettuate nel codice presentato in queste pagine: voi potete aggiornarlo e trovare un metodo migliore di quello utilizzato.
  
  
  

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  Data creazione: 17 Settembre 2010
  Data ultima modifica: 20 Gennaio 2013