回归分析
1 REG过程
—多元线性回归
?选项1中常用选择项有:GRAPHICS 高分辩率的图形方式
OUTEST=SAS数据集保存回归分析的结果
COVOUT=SAS数据集存入估计的协方差阵OUTSSCP=SAS数据集保存离差阵
RIDGE=值给出岭回归中的K值,其方式有M、M TO N、
M TO N BY I 、M1,M2 TO M3
NOPRINT 不打印输出
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回归分析
1 REG过程
—多元线性回归
?选项2中常用选择项有:CLI 每个个体预测值的95%上、下限CLM 每个观测因变量期望值的95%上、下限R 每个个体的预测值、残差及标准误P 每个个体的观测值、预测值、残差等(若选择CLI CLM R,则无需选择它)I 计算(X'X)-1XPX 计算X'X X'Y
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回归分析
1 REG过程
—多元线性回归
?选项2中常用选择项有:VIF 方差膨胀因子,它表示由于共线性的存在而使参数
估计值的方差增大的情况.STB 标准化偏回归系数CORRB 参数估计的相关阵COVB 参数估计的协方差阵COLLIN 要求进行共线性分析
INFLUENCE 要求分析观测值对参数估计和预测值的影响
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回归分析
1 REG过程
—多元线性回归
?选项2中常用选择项有:SELECTION=
?
BACKWARD 后退法SLSTAY=值(缺省值为0.1)
??????
FORWARD 向前法SLENTRY=值(缺省值为0.5)
STEPWISE 逐步回归法SLSTAY=值SLENTRY=值(缺省值均为0.15)
RSQUARE R2选择法ADJRSQ 修正.R2选择法CP Mallous Cp统计量MAXR R2最大增量法
?MINR R2最小增量法
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