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正文內(nèi)容

sas中多元線性回歸(編輯修改稿)

2025-06-15 12:32 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 量所有可能子集中選出規(guī)定數(shù)目的子集,使該子集所構(gòu)成的模型的決定系數(shù) R2最大。要注意 ∶ 當(dāng)觀測點少、且模型語句中變量數(shù)目過多時 , 程序不能運行,因為過多變量使誤差項無自由度,設(shè)計矩陣不滿秩,所以最多只能從所有可能的變量中選擇觀測點數(shù)減1個變量放入模型。本法和修正 R2選擇法 (ADJRSQ)以及 Mallow‘s Cp選擇法 (CP)分別是按不同標(biāo)準(zhǔn)選出回歸模型自變量的最優(yōu)子集,這類選變量法不是從所有可能形成的變量中,而僅僅從模袖量中窮舉。 本法的局限性在于 ∶ 其一,當(dāng)樣本含量小于等于自變量(含交互作用項 )個數(shù)時,只能在一定數(shù)目的變量中窮舉,為找到含各種變量數(shù)目的最優(yōu)子集,要么增加觀測,要么反復(fù)給出不同模型;其二,選最優(yōu)子集的標(biāo)準(zhǔn)是 R2,完全沒考慮其他標(biāo)準(zhǔn)。 修正 R2選擇法 (ADJRSQ)以及 Mallow‘s Cp選擇法 (CP)與 R2選擇法 (RSQUARE)類似,只不過使用的統(tǒng)計量不同。 變量 x和 y的觀測值如下, X y 15 18 19 21 26 繪制 x和 y的散點圖。做直線回歸。 data a1。 input x y@@。 cards。 15 18 19 21 26 。 run。 輸入數(shù)據(jù)集: @@表示數(shù)據(jù)不換行,連續(xù)輸入 繪制散點圖: proc plot data=a1。 plot y*x。 run。 做直線回歸: proc reg data=a1。 model y=x。 run。 quit。 如果不加 quit語句,有時候SAS會一直保持 reg過程的執(zhí)行狀態(tài),而且讓 cpu占用率為 100%。 Sum of Squares: 離差平方和 Mean Squares: 均方 Pr F: 統(tǒng)計量 F的值位于 F分布的什么概率位置。 Df: 自由度 Intercept: 回歸方程的常數(shù)項。 3. 顯著性檢驗 ? ?? ?212121()??ny y iiniini i y yiS y y U QU y yQ y y S U???? ? ? ???? ? ? ????Syy: 樣本離差平方和 U: 回歸平方和(回歸和) Q: 剩余平方和(余和) yySUr ?)1/(/??? rnQrUF一元線性回歸 變量 x和 y的觀測值以及頻數(shù)如下, 3 2 4 1 2 試作直線回歸。 data a3。 input x y w@@。 cards。 3 2 4 1 2 proc reg。 model y=x。 freq w。 run。 程序中 freq表示這個點重復(fù)的次數(shù)。也可以用weight代替,表示權(quán)系數(shù)變量。但 freq會自動取整,而 weight接受小數(shù)部分。 下列數(shù)據(jù)是 1957年美國舊轎車價格的調(diào)查資料, x表示轎車使用年數(shù), y表示相應(yīng)的平均價格,求 y關(guān)于 x的回歸方程。
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