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    <title>topic Computation of R2 using Proc Nested in Statistical Procedures</title>
    <link>https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Computation-of-R2-using-Proc-Nested/m-p/183477#M9520</link>
    <description>&lt;HTML&gt;&lt;HEAD&gt;&lt;/HEAD&gt;&lt;BODY&gt;&lt;P&gt;Hi All,&lt;/P&gt;&lt;P&gt;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;I am using the following SAS to code to compute the variance components of four categorical variables. I need to compute the R2 of the model. Can I directly use the Sum Squares Error and Sum Squares Total given in the output or should I be using a different technique?&lt;/P&gt;&lt;P&gt;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;proc sort data=ANOVATEST;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;by Y I_Code C_name S_C;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;proc nested data=Anovatest;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;class Y I_Code C_name S_C;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;var S_RA;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;run;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;quit;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;In the above, S_RA is a continuous variable and Y represents year, I_Code C_name S_C are categorical variables representing effects.&lt;/P&gt;&lt;P&gt;&lt;/P&gt;&lt;TABLE border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width: 192px;"&gt;&lt;TBODY&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl64" height="80" width="64"&gt;Variance Source&lt;/TD&gt;&lt;TD class="xl65" width="64"&gt;DF&lt;/TD&gt;&lt;TD class="xl65" width="64"&gt;Sum of Squares&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="20" width="64"&gt;Total&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;23436&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;8120.03&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="20" width="64"&gt;Y&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;11&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;11.704&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="40" width="64"&gt;I_Code&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;785&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;626.329&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="60" width="64"&gt;C_Name&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;18735&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;6542.12&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="60" width="64"&gt;S_C&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;3532&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;893.299&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="20" width="64"&gt;Error&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;373&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;46.5771&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;/TBODY&gt;&lt;/TABLE&gt;&lt;P&gt;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;Thanks in advance for your time.&lt;/P&gt;&lt;/BODY&gt;&lt;/HTML&gt;</description>
    <pubDate>Mon, 24 Nov 2014 11:25:53 GMT</pubDate>
    <dc:creator>GSD</dc:creator>
    <dc:date>2014-11-24T11:25:53Z</dc:date>
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      <title>Computation of R2 using Proc Nested</title>
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      <description>&lt;HTML&gt;&lt;HEAD&gt;&lt;/HEAD&gt;&lt;BODY&gt;&lt;P&gt;Hi All,&lt;/P&gt;&lt;P&gt;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;I am using the following SAS to code to compute the variance components of four categorical variables. I need to compute the R2 of the model. Can I directly use the Sum Squares Error and Sum Squares Total given in the output or should I be using a different technique?&lt;/P&gt;&lt;P&gt;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;proc sort data=ANOVATEST;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;by Y I_Code C_name S_C;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;proc nested data=Anovatest;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;class Y I_Code C_name S_C;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;var S_RA;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;run;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;quit;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;In the above, S_RA is a continuous variable and Y represents year, I_Code C_name S_C are categorical variables representing effects.&lt;/P&gt;&lt;P&gt;&lt;/P&gt;&lt;TABLE border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" style="width: 192px;"&gt;&lt;TBODY&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl64" height="80" width="64"&gt;Variance Source&lt;/TD&gt;&lt;TD class="xl65" width="64"&gt;DF&lt;/TD&gt;&lt;TD class="xl65" width="64"&gt;Sum of Squares&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="20" width="64"&gt;Total&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;23436&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;8120.03&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="20" width="64"&gt;Y&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;11&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;11.704&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="40" width="64"&gt;I_Code&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;785&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;626.329&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="60" width="64"&gt;C_Name&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;18735&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;6542.12&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="60" width="64"&gt;S_C&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;3532&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;893.299&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;TR&gt;&lt;TD class="xl66" height="20" width="64"&gt;Error&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;373&lt;/TD&gt;&lt;TD align="right" class="xl63" width="64"&gt;46.5771&lt;/TD&gt;&lt;/TR&gt;&lt;/TBODY&gt;&lt;/TABLE&gt;&lt;P&gt;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;Thanks in advance for your time.&lt;/P&gt;&lt;/BODY&gt;&lt;/HTML&gt;</description>
      <pubDate>Mon, 24 Nov 2014 11:25:53 GMT</pubDate>
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      <title>Re: Computation of R2 using Proc Nested</title>
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      <description>&lt;HTML&gt;&lt;HEAD&gt;&lt;/HEAD&gt;&lt;BODY&gt;&lt;P&gt;Without testing, R^2 = (TSS - ESS)/TSS.&amp;nbsp; Explained variation over total variation.&lt;/P&gt;&lt;P&gt;&lt;/P&gt;&lt;P&gt;Steve Denham&lt;/P&gt;&lt;/BODY&gt;&lt;/HTML&gt;</description>
      <pubDate>Mon, 24 Nov 2014 16:36:25 GMT</pubDate>
      <guid>https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Computation-of-R2-using-Proc-Nested/m-p/183478#M9521</guid>
      <dc:creator>SteveDenham</dc:creator>
      <dc:date>2014-11-24T16:36:25Z</dc:date>
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