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QUESTION / RÉPONSE

What is the primary function of the boxPlot action?

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Réponse

The boxPlot action is used to calculate quantiles, high and low whiskers, and outliers for statistical analysis, which are the fundamental components of a box plot.
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boxPlot
percentile

Die Aktion `boxPlot` im `percentile`-Aktionssatz ist ein leistungsstarkes Werkzeug zur Durchführung einer robusten univariaten Analyse. Sie berechnet wesentliche deskriptive Statistiken, die für die Erstellung von Boxplots erforderlich sind, einschließlich Quantilen (wie dem Median und den Quartilen), den oberen und unteren Whiskers zur Identifizierung der Datenvariabilität sowie der Erkennung von Ausreißern. Diese Aktion ist besonders nützlich für die explorative Datenanalyse, um die Verteilung, Zentralität und Streuung numerischer Variablen schnell zu visualisieren und zu verstehen, oft gruppiert nach kategorialen Variablen.

assess
percentile

L'action `assess` du jeu d'actions `percentile` est un outil puissant pour évaluer et comparer les performances de modèles prédictifs. Elle est particulièrement utile dans les scénarios de classification binaire et de régression. Pour les modèles de classification, elle calcule des statistiques d'ajustement, génère des courbes ROC (Receiver Operating Characteristic) et des courbes de lift, qui sont essentielles pour comprendre la capacité du modèle à discriminer les classes. Pour les modèles de régression, elle fournit des métriques d'erreur pour évaluer la précision des prédictions. Cette action permet une analyse fine en supportant la pondération des observations, le traitement par groupe (`groupBy`) et l'évaluation sur des partitions de données spécifiques, ce qui en fait un outil flexible pour la validation de modèles dans SAS Viya.

boxPlot
percentile

La acción `percentile.boxPlot` en SAS Viya es una herramienta de análisis estadístico que se utiliza para calcular un conjunto completo de estadísticas descriptivas necesarias para construir diagramas de caja (box plots). Estos diagramas son fundamentales para visualizar la distribución de datos numéricos, identificar la mediana, los cuartiles, los valores atípicos y la dispersión de una variable. La acción puede procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente en el entorno distribuido de CAS.