reg--用sas作回歸分析-預(yù)覽頁
【正文】 E rro rM o d e l? ? ? ? ? ? ???? ??222 2212 22 21SS SS SS( ) ( ) ( )C T o t a l Model E r r o r? +25 回歸的假設(shè)檢驗 原假設(shè)：簡單線性模型擬合數(shù)據(jù) 不 比基線 模型好 b1 = 0, r = 0, |b1| 小， SS(Model) 小 備選假設(shè)：簡單線性模型擬合數(shù)據(jù)比基線 模型好 b1 ^= 0, r ^= 0, |b1| 不為零， SS(Model) 大 26 R 2RSSSSb x xY Yii2 12 22? ???((? ( )( )M o d e l )C T o t a l )A d j M S ( E r r o r )M S ( C T o t a l )Rnn pR2 21 111? ? ( )P R E S S ? ? ( ? )( )Y Yi i 227 回歸的方差分解 SS(Total) ? ? + + ???( )(? ?)(?) ( )( )Y b b XY b b Xb b X Xn Y b b Xi ii ii0 120 121 12 20 12= SS(error) + SS() + SS(Const.) 28 預(yù)測值與置信限 預(yù)測值：均值置信限( )：預(yù)測值置信限( )：? ? ??( , ) ( )?( , ) ( )( )( )Y b b xY t n ssY t n ssxx nx xs ex nx xs exxxx00020020 1 0212122 1? +? +? + +C LMC LI ??29 回歸分析計算 Analyst Analyst: Statistics Regression ? Simple . . . 30 回歸分析計算 PROC REG DATA=數(shù)據(jù)集名 。 MODEL 應(yīng)變量 =自變量 。 id=變量名 。 MODEL 應(yīng)變量 =自變量 /p cli clm r。 利用 proc reg 中的 graphics選項和 plot語句 可以繪制與擬合數(shù)據(jù)有關(guān)散點(diǎn)圖、回歸線 和置信曲線、預(yù)測區(qū)間曲線 graphics 高分辨圖， noprint 打印擬合數(shù)據(jù) p185_14 散點(diǎn)，余差， CL散點(diǎn)，置信曲線 35 回歸線作圖 PROC REG DATA=數(shù)據(jù)集名 graphics noprint。 RUN。 PROC GPLOT DATA=數(shù)據(jù)集 。 RUN。所以 , 這一檢驗結(jié)果必須小心分析。 回歸分析中變量的選擇是要在獨(dú)立變量中 找出合適的子集，用以描述模型和進(jìn)行 預(yù)報。 id=變量名 。若平等地考慮各個變量是否進(jìn)入回歸，則可用 II 型平方和及其相應(yīng)的 F 統(tǒng)計量。 RUN。 OUTPUT OUT= 數(shù)據(jù)集名 選項 。 PLOT y變量 *x變量 /選項 。 就可得到余差 預(yù)測散點(diǎn)圖 72 回歸診斷 識別異常觀測值 O u t l i e r73 回歸診斷 識別異常觀測值 在 PROC REG的 model語句加上選項 r，就會 輸出與預(yù)測值和余差有關(guān)的一些統(tǒng)計量。 Predict Value 預(yù)測值 Std Err Predict 預(yù)測值標(biāo)準(zhǔn)差 Residual 余差 Std Err Predict 余差標(biāo)準(zhǔn)差 Student Residual student化的余差 2 1 0 1 2 余差顯著性圖 Cook39。 PLOT nqq.*student.(nqq.*r.)。 MODEL 應(yīng)變量 =自變量 /r influence。 RUN。要剔除數(shù)據(jù)，應(yīng)給出必 要的描述和說明 86 回歸診斷 共線性診斷 共線性 (collinearity, multicollinearity)問題是指 獨(dú)立變量間存在線性關(guān)系 變量間的線性關(guān)系會隱蔽變量的顯著性 也會增加參數(shù)估計的方差 產(chǎn)生不穩(wěn)定的模型 只有擬合多元回歸才會發(fā)生這一問題 共線性的診斷可使用方差膨脹因子、條件指數(shù)和方差比例 87 回歸診斷 共線性診斷 VIF 方差膨脹因子 (VIF)是對由于共線性而引起的參數(shù)估計量的方差增加的一個相對度 量 r2r T O L111V I F ???rR獨(dú)立時系數(shù)方差系數(shù)方差Rr2 是 Xr關(guān)于模型中其它獨(dú)立變量回歸的 R2 一般采用 VIF 10 表明存在共線性問題 INSIGHT在擬合回歸時 自動生成 VIF Proc REG 的 Model語句加選項 VIF 88 回歸診斷 共線性診斷 條件指數(shù)和方差比例 條件指數(shù) (condition index)和 方差比例 (variance proportion)聯(lián)合使用可確認(rèn)存在 線性關(guān)系的變量組 條件指數(shù) (hi=(lmax/li)1/2) 在 1030間為 弱相關(guān) 在 30100間為 中度相關(guān) 大于 100表明有 強(qiáng)相關(guān) 大的條件指數(shù) 伴隨 方差比例 可確認(rèn)有 共線性的獨(dú)立變量子集 INSIGHT在下拉菜單中選 TablesCollonearity Diagnostics Proc REG: Model語句 加選項 collin 或 collinoint 89 回歸分析計算 PROC REG DATA=數(shù)據(jù)集名 graphics noprint。 output=數(shù)據(jù)集名 關(guān)鍵統(tǒng)計量名 =輸出名 . .
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