回归变量筛选ppt课件.ppt

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1、线性回归变量的筛选多重回归程序模式DATAA;inputX1-X4Y@@;cards;10233.611315.79203.610614.510223.711117.513213.710922.510223.611015.510233.510316.98233.31008.610243.411417.010203.410413.710213.411013.410233.910420.38213.510910.26233.21147.48213.711311.69223.610512.3;PROCREGCORR;MODELY=X1-X4;RUN;多重回归TheSASSystem

2、14:40Friday,April30,20081TheREGProcedureCorrelationVariableX1X2X3X4YX11.0000-0.13570.5007-0.09390.8973X2-0.13571.0000-0.14890.12340.0462X30.5007-0.14891.0000-0.03580.6890X4-0.09390.1234-0.03581.0000-0.0065Y0.89730.04620.6890-0.00651.0000TheSASSystem14:40Friday,April30,20082TheREGProcedureMo

3、del:MODEL1DependentVariable:YAnalysisofVarianceSumofMeanSourceDFSquaresSquareFValuePr>FModel4221.4717555.3679430.06<.0001Error1018.417581.84176CorrectedTotal14239.88933RootMSE1.35711R-Square0.9232DependentMean14.47333AdjR-Sq0.8925CoeffVar9.37665多重回归ParameterEstimatesParameterStandardVariabl

4、eDFEstimateErrortValuePr>

5、t

6、Intercept1-51.9020713.35182-3.890.0030X112.026180.272047.45<.0001X210.654000.302702.160.0561X317.796942.332813.340.0075X410.049700.083000.600.5626逐步回归的思想是变数被逐个引入到模型中，而且对引入的变数,其F统计量必须是在选择的水平上显著的。引入一个变数之后，逐步法还要测验所有已经包含在模型中的变数，并删除在选择的水平上不显著的一切变数。仅当经过测验并把所有不显著的变数删除后，

7、再考虑是否引入新变数。当在模型外的所有变数在选择的水平上都不显著，而且在模型内的任一个变数的F统计量在选择的水平上都是显著时，逐步回归过程才停止。此外，若刚被删除的变数又被引入时，逐步过程也停止。SLENTRY＝值（简记为SLE＝值）是逐步回归方法规定选入这个模型里的显著性水平。当缺省时，其值为0.15。第一节逐步回归逐步回归SAS过程语法格式Procreg(或GLM)[DATA=<数据集名>[选项];MODEL响应变量名=自变量名列/[SELECTION=F或B或S];VAR变量名列;FREQ变量名列;WEGHT变量名列;BY变量名列;OUTPUT

8、=新变量名>…;PLOT<纵坐标*横坐标[=绘图符号]…>/[选项];变量筛选语法选项(MODEL语句选项)SELECTION=method，规定变量筛选的方法，method可以是以下几种选项FORWARD(或F)，前进法，按照SLE规定的P值从无到有依次选一个变量进入模型BACKWARD（或B），后退法，按照SLS规定的P值从含有全部变量的模型开始，依次剔除一个变量STEPWISE（或S），逐步法，按照SLE的标准依次选入变量，同时对模型中现有的变量按SLS的标准剔除不显著的变量NONE，即不选择任何选项，不作任何变量筛选，此时使用的是含有全部自变量的全回归模型变量筛选MO

9、DEL语句选项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，逐步法是0.15标准化偏回归系数STB可用来比较各个自变量作用的大小COLLIN要求详细分析自变量之间的共线性，给出信息矩阵的特征根和条件指数，来判断自变量之间有无多重共线性。变量筛选MODEL语句选项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，