proc reg data = fitness PLOTS(ONLY) = (DIAGNOSTICS FITPLOT); model oxygen = age maxpulse rstpulse runpulse runtime weight/ss1 ss2; /* ss1为第Ⅰ类型平方和, ss2为第Ⅱ类型平方和 */ run; delete rstpulse; print; run; proc reg data= fitness; model oxygen = age maxpulse runpulse runti...
1、SAS proc reg; model lntc = lnq lnpl lnpk lnpf/vif; run; 2、stata quietly reg lntc lnq lnpl lnpk lnpf estat vif 3、结果对比
SAS中可以使用PROC REG过程进行线性回归分析,使用PROC LOGISTIC过程进行逻辑回归分析,使用PROC GLM过程进行多项式回归分析。在选择模型时,还需要考虑模型的假设条件,如线性回归的假设条件包括线性关系、独立性、同方差性和正态性等。 三、运行回归过程 在选择合适的回归模型后,可以使用SAS中的回归过程进行回归分析。以线性...
二、PROC REG过程步 基本语法: PROC REGdata =数据集; MODEL因变量=自变量列表</可选项>; <restrict自变量的等式约束;> 说明:MODEL语句用来指定因变量和自变量; restrict语句示例:restrict a1+a2=1; 常用的输出可选项: STB——输出标准化偏回归系数矩阵 ...
1、SAS在`proc reg`中通过特定参数实现WLS，优化模型拟合。2、Stata通过特定命令对模型进行WLS调整，提高预测精度。结果对比：SAS与Stata在WLS应用上展现出各自的优势，有效提升了模型的适应性和准确性。五、多重共线性检验 1、SAS在`proc reg`中提供VIF计算，帮助识别模型中的多重共线性问题。2、Stata...
多重共线性诊断:使用VIF(方差膨胀因子)判断自变量之间是否存在多重共线性。 异方差性检验:使用Breusch-Pagan检验等方法判断残差的方差是否恒定。 proc reg data=mydata; model dependent_variable = independent_variable1 independent_variable2 / vif; output out=reg_results rstudent=student_residual; ...
PROCREGDATA=数据集名;MODEL应变量=自变量名列/pcliclm RUN;2 2、回归线作图 PROCREGDATA=数据集名;MODEL应变量=自变量/pcliclmr;PLOTy变量*x变量/选项;RUN;利用plot语句可以绘制与拟合数据有关散点图、回归线和置信曲线、预测区间曲线 3 回归线作图 PROCREGDATA=数据集名;MODEL应变量=自变量/pcliclmr;PLOTy...
proc REG data=; //也可以用 GLM 过程步 MODEL 因变量=自变量名列 / <options1>; ID 变量名; PLOT y*x / <options2> OUTPUT out=数据集名 关键统计量名=输出名; SYMNOLn cv=点的颜色 ci=连线颜色 co=置信带颜色 run; <options1>: p: 预测值 ...
在PROC REG中,可以使用 CLUSTER 选项来指定聚类变量。这个选项告诉SAS在计算标准误时考虑聚类效应。例如: PROC REG DATA=mydata CLUSTER(id); 上述代码中,id 是聚类变量。 2.VIF 选项 在PROC REG中,可以使用 VIF 选项来计算方差膨胀因子(Variance Inflation Factor),它也可以用于评估聚类效应。例如: PROC REG DA...
基木sas程序代辆结构:/*命令的解释*/*proc mode data=arndata. moddat;var y xlx6;命令的解释*/止态性检验proc univariateproc univariatc data=arndata. unidat;和关分析和冋归分析proc reg 冋归proc reg data二aimdata, regdat;var y xl-x6;model y = xl-x6 / selection'stepwise; /* 力口 入...