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时间:2019-02-25
《讲义-sas多重共线性、异方差、自相关》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、1.如何输出结果/*olsregression*/procregdata=newsseoutest=outest1;modelY=x2x3x4x5x6x7/dw;outputout=out1r=ep=ey;title'olsregression';run;(1)由outest输出的数据集outest1可输出衡量模型优劣的指标_RSQ_、_RMSE_,同时可输出模型的残差平方和_SSE_和回归的各参数的系数。(2)如何将残差序列和拟合值序列输出到一个数据集中,使用以下语句可以实现。outputout=
2、out1r=ep=ey;(3)对于结构检验中分步回归求Chow检验统计量,可分别输出每一步的_SSE_到一个数据集中,再合并数据集计算Chow检验统计量。2.多重共线检验对于方差膨胀因子检验法(VIF)、容忍度检验法(TOL)、条件数法在讲义二中已讲过,且较简单就不再赘述了。现在主要说明一下主分量法。procprincompdata=newout=resultoutstat=stat;procprintdata=stat;title'Multicollinearitytestforprincomp'
3、;run;procregdata=newpcomit=1outest=outestmc;modelY=x2x3x4x5x6x7;outputout=result1p=yyyr=rrr;run;(1)outstat=stat,生成一个包含均值、标准差、观测个数、相关阵或协差阵、特征值和特征向量的输出数据集;(2)进行主分量回归时,k为不进入分析的主分量个数,model后用因变量和所有的自变量回归,机理是选择的主分量是原自变量的线性组合,程序先将因变量和主分量回归,然后在程序显示结果上表示为因变量和原自
4、变量的关系。3.异方差检验(1)模型存在异方差时,设其扰动项的方差协方差矩阵为故b的协方差矩阵为,要估计量,White在1980年得出估计量是的一致估计量。故得到,这时不能用同方差时的F检验,用WALD检验量检验。关键在于估计怀特估计量,程序为:procregdata=newsseoutest=outestacov;modelY=x2x3x4x5x6x7/acov;outputout=out1r=ep=ey;title'olsregression';run;输出结果中的方差矩阵即为,可通过计算求出统
5、计量。(2)White检验与修正的Breusch-Pagan(Koenker-Bassett)检验/*white检验和Breusch-pagan-Goldfreg检验*/procmodeldata=new;parmsconstbata2bata3bata4bata5bata6bata7;Y=const+bata2*x2+bata3*x3+bata4*x4+bata5*x5+bata6*x6+bata7*x7;fitY/whitebreusch=(1x2x3x4x5x6x7);run;(3)集团法(G
6、oldfold-Quandt检验)同方差。异方差。将样本数据分为两个集团:为第I集团和为第II集团,对第I集团和第II集团分别回归,得到残差平方和分别为和。程序为datagoldqut;setout1;procsort;byx2;procprint;run;datam1m2;setgoldqut;if_n_<=9thenoutputm1;if21<=_n_<=29thenoutputm2;procprint;run;通过排序和划分数据集后,可以根据定义逐步计算检验统计量。(1)Glasjer检验(a
7、)假定。根据经验判断,认为经济中异方差可能存在三种形式。线性二次函数指数(b)步骤。将Y与、、、、、用普通最小二乘法得到残差序列:。,选择原模型的解释变量、、、、、。分别作以下三种回归:得到的估计量a,计算Wald统计量。现在的关键还是求出方差的估计量dataa;setout1;eee=e*e;run;procprint;run;procregdata=aoutest=outest3(keep=interceptx2x3x4x5x6x7);modeleee=x2x3x4x5x6x7;outputou
8、t=out3p=p3r=e3;run;datat1;setoutest3;inter=intercept;dropintercept;procprint;run;datab;setout3;newx21=e3*x2;newx31=e3*x3;newx41=e3*x4;newx51=e3*x5;newx61=e3*x6;newx71=e3*x7;newe31=e3;procprint;run;prociml;useb;readallintomatrix1;x=2:8;y
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