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时间:2019-05-10
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1、用SAS进行回归分析SAS中用于回归分析的过程SAS中用于回归分析的过程reg过程一般格式为:procreg选项;model因变量=自变量/选项;weight变量;print选项;plot纵轴变量*横轴变量=“符号”;procregdata=forest;modely1-y5=x1-x7;run;reg过程的选项procreg语句的选项有data=输入数据集,simple给出简单统计数,corr给出简单相关系数等。Model语句设定线性数学模型。Weight语句给出权系数变量。Print语句打印分析结果。Plot语句作散点图。REG过程的语法格
2、式如下:PROCREG[DATA=<数据集名>[选项]];MODEL因变量名=自变量名列/[选项];[VAR变量名列;FREQ变量名;WEIGHT变量名;BY变量名列;OUTPUT...;PLOT<纵坐标变量*横坐标变量[=绘图符号]...>/[选项];]这也不是完全的reg过程的语法,详细语法,可以参考SAS的帮助。procregdata=forestOUTEST=result1SIMPLECORR;modely1-y5=x1-x7/selection=stepwise;Ploty1*x1run;程序中全
3、部语句中只有第一行和MODEL语句是必需的,其他都可以省略。MODEL语句,必需语句,定义回归分析模型VAR语句为可选的,指定用于计算交叉积的变量PLOT语句为可选的,用于绘制变量间的散点图,还可添加回归线。【过程选项(reg语句的选项)】OUTEST=数据集名指定统计量和参数估计输出的新数据集名。NOPRINT禁止统计结果在OUTPUT视窗中输出。SIMPLE输出REG过程中所用的每个变量的基本统计量。CORR输出MODEL语句或VAR语句中所列变量的相关矩阵。ALL等价于MODEL语句加上全部选项,即输出该语句所有选项分析结果。【MODEL
4、语句】MODEL语句定义模型中的因变量、自变量、模型选项及结果输出选项。语句中的变量只能是数据集中的变量,任何形式的变换都必须先产生一个新变量,然后用于分析。如X1的二次项,不能在模型中直接指定X1*X1,而要产生另一个新变量代表X1*X1,方可引入模型。MODEL语句中常用的选项有:NOINT在模型中不拟合常数项。STB输出标准化回归系数。CLI输出个体预测值 的95%可信区间上下限。CLM输出因变量期望值(均值)的95%可信区间上下限。R输出个体预测值、残差及其标准误。P输出实际值Yi、预测值 和残差等。如已选择了CLI、CLM和R,则无需
5、选择P。SELECTION=name来选择逐步回归的方法。【OUTPUT关键字】REG过程中OUTPUT语句的用法和means过程中的用法相同,只是会用到另一些关键字。关键字用来定义需要输出到新数据集中的统计量,常用的关键字及其含义有:PREDICTED因变量预测值(简写为P)RESIDUAL残差(简写为R)L95M、U95M均数95%可信区间上下限L95、U95个体预测值95%可信区间上下限STDP期望值的标准误STDR残差的标准误STDI预测值的标准误STUDENT学生化残差(即残差与标准误之比)【PLOT语句】PLOT语句用于输出变量间的
6、散点图,其用法和GPLOT过程中的PLOT语句非常相似。PLOT语句定义的两变量可为MODEL语句或VAR语句中定义的任何变量。SYMBOL选项可定义散点图中点的标记,如SYMBOL=’*’,则每个点以“*”表示。procregdata=forestSIMPLECORR;modely1-y5=x1-x7/selection=stepwise;Ploty1*x1=‘*’run;逐步回归分析在进行逐步回归分析时,应用MODEL语句中的SELECTION=name选择项,来选择用于进行逐步回归分析时模型;其中name可以是FORWARD(或F);BA
7、CKWARD(或B);STEPWISE;MAXR;MINR;RSQUARE;ADJRSQ;CP;NONE(使用全回归模型)。缺省时使用NONE。参考书p123~p124,逐步回归的统计量使用SELECTION=FORWARD(或F)变量增加法、BACKWARD(或B)变量减少法、STEPWISE变量增减法,会用到参数slentry与slstay。它们也可以简写为sle与sls。SLE=概率值,入选标准,规定变量入选模型的显著性水平,前进法的默认是0.5,逐步法是0.15SLS=概率值,剔除标准,指定变量保留在模型的显著水平,后退法默认为0.10
8、,逐步法是0.15最大R2增量法(MAXR)首先找到具有最大决定系数R2的单变量回归模型,其次引入产生最大R2增量的另一变量。然后对于该两变量的回归模
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