sas講義說(shuō)明(已修改)
2025-09-01 12:27 本頁(yè)面
【正文】 對(duì) SAS講義的一點(diǎn)說(shuō)明 鑒于同學(xué)們作業(yè)中存在的問(wèn)題，我通過(guò)程序作如下幾點(diǎn)講解： 1． 如何輸出結(jié)果 /*ols regression*/ proc reg data=new sse outest=outest1。 model Y=x2 x3 x4 x5 x6 x7 /dw。 output out=out1 r=e p=ey。 title 39。ols regression39。 run。 （ 1） 由 outest 輸出的數(shù)據(jù)集 outest1 可輸出衡量模型優(yōu)劣的指標(biāo) _RSQ_、_RMSE_，同時(shí)可輸出模型的殘差平方和 _SSE_和回 歸的各參數(shù)的系數(shù)。 （ 2） 如何將殘差序列和擬合值序列輸出到一個(gè)數(shù)據(jù)集中，使用以下語(yǔ)句可以實(shí)現(xiàn)。 output out=out1 r=e p=ey。 （ 3） 對(duì)于結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)中分步回歸求 Chow 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，可分別輸出每一步的_SSE_到一個(gè)數(shù)據(jù)集中，再合并數(shù)據(jù)集計(jì)算 Chow 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。 2． 多重共線檢驗(yàn) 對(duì)于方差膨脹因子檢驗(yàn)法（ VIF）、容忍度檢驗(yàn)法（ TOL）、條件數(shù)法在講義二中已講過(guò)，且較簡(jiǎn)單就不再贅述了?，F(xiàn)在主要說(shuō)明一下主分量法。 proc prinp data=new out=result outstat=stat。 proc print data=stat。 title 39。Multicollinearity test for prinp39。 run。 proc reg data=new pit=1 outest=outestmc 。 model Y= x2 x3 x4 x5 x6 x7。 output out=result1 p=yyy r=rrr。run。 （ 1） outstat= stat,生成一個(gè)包含均值、標(biāo)準(zhǔn)差、觀測(cè)個(gè)數(shù)、相關(guān)陣或協(xié)差陣、特征值和特征向量的輸出數(shù)據(jù)集； （ 2）進(jìn)行主分量回歸時(shí)， k為不進(jìn)入 分析的主分量個(gè)數(shù)， model 后用因變量和所有的自變量回歸，機(jī)理是選擇的主分量是原自變量的線性組合，程序先將因變
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