【正文】 EL Y=X1X4/SELECTION=STEPWISE SLS= SLE= STB。 逐步 (前進(jìn) ,后退 )法回歸程序模式 ? The REG Procedure ? Model: MODEL1 ? Dependent Variable: Y ? Stepwise Selection: Step 1 ? Variable X1 Entered: RSquare = and C(p) = ? Analysis of Variance ? Sum of Mean ? Source DF Squares Square F Value Pr F ? Model 1 .0001 ? Error 13 ? Corrected Total 14 ? Parameter Standard ? Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr F ? Intercept ? X1 .0001 ? Bounds on condition number: 1, 1 ? 逐步法回歸程序模式結(jié)果 ? Stepwise Selection: Step 2 ? Variable X3 Entered: RSquare = and C(p) = ? Analysis of Variance ? Sum of Mean ? Source DF Squares Square F Value Pr F ? Model 2 .0001 ? Error 12 ? Corrected Total 14 ? Parameter Standard ? Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr F ? Intercept ? X1 .0001 ? X3 逐步法回歸程序模式結(jié)果 ? Stepwise Selection: Step 3 ? Variable X2 Entered: RSquare = and C(p) = ? Analysis of Variance ? Sum of Mean ? Source DF Squares Square F Value Pr F ? Model 3 .0001 ? Error 11 ? Corrected Total 14 ? Parameter Standard ? Variable Estimate Error Type II SS F Value Pr F ? Intercept ? X1 .0001 ? X2 ? X3 ? Bounds on condition number: , 逐步法回歸程序模式結(jié)果 ? Model: MODEL1 ? Dependent Variable: Y ? Analysis of Variance ? Sum of Mean ? Source DF Squares Square F Value Pr F ? Model 3 .0001 ? Error 11 ? Corrected Total 14 ? Root MSE RSquare ? Dependent Mean Adj RSq ? Coeff Var ? Parameter Estimates ? Parameter Standard Standardized ? Variable DF Estimate Error t Value Pr |t| Estimate ? Intercept 1 0 ? X1 1 .0001 ? X2 1 ? X3 1 程序運行的主要結(jié)果 第二節(jié) 回歸方程篩選優(yōu)劣的 幾個準(zhǔn)則 1 決定系數(shù) ,2RR S Q ? 10 2 ?? R12 ?R當(dāng) 回歸方程較好 pnS S EC PP 2? 2 ??? ?PC 當(dāng) 最小且接近自變量的個數(shù) P,選擇為佳 PS S EnS S EnA I C 2)l n ( ??4. Bayesian信息量 BIC達(dá)最小， nSSEqqqPnSSEnB I C 22 ?,2)2(2)l n( ?????? 其中3．赤池信息量 AIC達(dá)最小， 第二節(jié) 回歸方程篩選優(yōu)劣的 幾個準(zhǔn)則 5. 估計均方誤差 )]?()?[()?( ????? ??? TEM S E 達(dá)最小 達(dá)最小)?(.6 ?M S En pnJ P ?? 7．均方誤差 達(dá)最小pnS S EM S E ??8．統(tǒng)計量 達(dá)最小npnSSEnS B C lnln ?? 9．多元正態(tài)假設(shè)下預(yù)測均方誤差 達(dá)最小)?( yM S EG M S E P ? 10．均方根誤差 RM SE 達(dá)最小 第一節(jié) 多重共線性 ? 六． SAS程序 /*變量篩選 */ ? data fitness。 ? datalines。 ? proc reg data=fitness outest=est。 ％因子選擇 ? proc print data=est。 第一節(jié) 多重共線性 ? Number in Estimated MSE ? Model RSquare C(p) AIC BIC of Prediction J(p) MSE ? （因子個數(shù) ）（決定系數(shù)）（ CP統(tǒng)計量） (AIC BIC信息準(zhǔn)則 ) (均方誤差 ) ? 1 ? 1 ? ? 2 ? 2 ? ? 3 ? 模型選擇比較與估計信息 ? Number in Parameter Estimates ? Model RSquare SBC Intercept x1 x2 x3 ? 1 . . ? 1 . . ? ? 2 . ? 2 . ? ?