reg--用sas作回歸分析(編輯修改稿)
2025-02-15 08:26 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 41 平方和分解 b?? XY ? :p 預(yù)測(cè)值SSSSyyyyyySSE r r or M ode l )?()?()( T ot a l222+?+?????YXXXXIY ))((E r r o r 1 ??? SSSSSSRpnSSs T ot a l M ode l)1/(E r r or M S E?222?????42 Options: P,CLM,CLI P R E S S ? ? ( ? )( )Y Yi i 2b?? XY ? : 預(yù)測(cè)值 pM SE))((P r e d i c tE r r S t dP r e d i c t )E r r S t d(? 2/*???*? xXXx 1?ty 均值置信限 :C LMM SE))(1()?(?)?(?? 2/xXXx 1??+?*?yyVyyVty ? 預(yù)測(cè)值置信限 :C LI43 多變量線性模型的檢驗(yàn) 在多變量回歸分析輸出的回歸參數(shù)的 t 檢驗(yàn)里，都是假定其它相依變量進(jìn)入回 歸的前提下檢驗(yàn)該變量進(jìn)入的顯著性。 若模型中有兩個(gè)變量有相關(guān)，在這一檢驗(yàn) 中兩者的顯著性都可被隱蔽起來(lái)。所以 , 這一檢驗(yàn)結(jié)果必須小心分析。 刪除變量時(shí)，必須逐個(gè)刪除。并在刪除每 個(gè)變量后，注意觀測(cè)其它變量的 p值的 變化。 44 變量（模型）選擇 在回歸方程中，若遺漏了應(yīng)加入的變量， 將使所有的回歸系數(shù)估計(jì)量產(chǎn)生偏差； 若加入了不該加入的變量，將加大所有 的回歸系數(shù)估計(jì)量的方差。 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(bào)。 常用的有： 全部可能回歸方法 (更多的侯選模型 )和 逐步回歸法 (節(jié)省計(jì)算資源 )。 45 變量選擇準(zhǔn)則 (逐步回歸 ) 逐步回歸方式挑選有關(guān)的選項(xiàng)： NONE:全部進(jìn)入，不加選擇 FORWARD: 逐個(gè)加入 BACKWARD: 全部加入后逐個(gè)剔除 STEPWISE: 邊進(jìn)邊出 MAXR： 逐個(gè)加入和對(duì)換，使 R2增加最大 MINR： 逐個(gè)加入和對(duì)換，使 R2增加最小 46 變量選擇準(zhǔn)則 (逐步回歸 ) MAXR： 開(kāi)始加入使 R2增加最大的變量 以后每一步選擇模型內(nèi)外變量進(jìn)行對(duì)換， 選擇 R2增加最大的對(duì)換 選擇加入一個(gè)使 R2增加最大的新變量 MAXR： 開(kāi)始加入使 R2增加最小的變量 以后每一步選擇模型內(nèi)外變量進(jìn)行對(duì)換， 選擇 R2增加最小的對(duì)換 選擇加入一個(gè)使 R2增加最小的新變量 47 變量選擇準(zhǔn)則 (全部回歸 ) R S Q U A R E : R SQ 對(duì)不同個(gè)數(shù)自變量分別 選擇最大的模型A D J R S Q: A d j R S Q A D JR S Q選 最大的模型 ? 1 1 2[( )( ) / ( )]n j R n pC P: M SE M SE M SE選最先滿(mǎn)足 的模型C pC p N ppp p?? + ( )( ) /ful l ful lH o c k 建議： 預(yù)測(cè) 估計(jì)C p C p pp p? ? +( ) ( )， 2 1f u l l48 回歸分析計(jì)算 Analyst: Statistics ? Regression ? Linear . . 變量選擇： ? Model P 50 回歸分析計(jì)算 變量選擇 PROC REG DATA=數(shù)據(jù)集名 。 MODEL 應(yīng)變量 =自變量名列 /p cli clm r noprint selection= backward |forward| stepwise rsquare |adjrsq|cp slentry= slstay= best=個(gè)數(shù) aic sbc rmse include=n 。 id=變量名 。 output=數(shù)據(jù)集名 關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量名 =輸出名 . . .。 RUN。 Insight , Reg084_12 擬合及圖 看 SS1 52 擬合多項(xiàng)式模型 多項(xiàng)式函數(shù)是非線性函數(shù)中較為簡(jiǎn)單的一 類(lèi)，它也可通過(guò)多元線性回歸來(lái)擬合 Y=b0+b1x+b2x2+b3x3+. . . 引入新變量 xi = xi Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+. . . INSIGHT提供簡(jiǎn)便的方法擬合多項(xiàng)式并顯 示圖形 proc reg和 proc glm都可用于擬合多項(xiàng)式 53 I 型平方和 I型 (Sequential)平方和記錄回歸變量逐個(gè) 進(jìn)入回歸時(shí)，模型平方和的增加量 R n YR X X n YR X X X X XR X X X X X X X X( )( | (( | , ( , , (( | , , ( , , , ( ,截距截距) 截距)截距) 截距) 截距)截距) 截距) 截距)?? ? ? 221 12 1 2 1 13 2 1 3 2 1 2 1SSM ,SSM SSM ,SSM SSM ,SSM R X R X XR X X X( ) ( | ) ( | ,( | , ,全模型 截距 + 截距）+ 截距）? 1 2 13 2 154 I 型平方和 I型平方和可轉(zhuǎn)化為 F 統(tǒng)計(jì)量 ,用以對(duì)回歸模 型 Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+e 作如下的檢驗(yàn) : HHHH0 00 1 00 2 1 00 3 2 1 00000:: |: | ,: | , ,bb bb b bb b b b????FRdf?(. )M S E55 兩種平方和 : SS1,SS2 ebbbbbebbb+++++?+++?443322110
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