SAS中多元线性回归

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1、用SAS进行回归分析SAS中用于回归分析的过程SAS中用于回归分析的过程reg过程一般格式为：procreg选项；model因变量=自变量/选项；weight变量；print选项；plot纵轴变量*横轴变量=“符号”；procregdata=forest;modely1-y5=x1-x7;run;reg过程的选项procreg语句的选项有data=输入数据集，simple给出简单统计数，corr给出简单相关系数等。Model语句设定线性数学模型。Weight语句给出权系数变量。Print语句打印分析结果。Plot语句作散点图。REG过程的语法格式如下：PRO

2、CREG[DATA=<数据集名>[选项]];MODEL因变量名=自变量名列/[选项];[VAR变量名列;FREQ变量名;WEIGHT变量名;BY变量名列;OUTPUT...;PLOT<纵坐标变量*横坐标变量[=绘图符号]...>/[选项];]这也不是完全的reg过程的语法，详细语法，可以参考SAS的帮助。procregdata=forestOUTEST=result1SIMPLECORR;modely1-y5=x1-x7/selection=stepwise;Ploty1*x1run;程序中全部语句中只有第一行和MODE

3、L语句是必需的，其他都可以省略。MODEL语句，必需语句，定义回归分析模型VAR语句为可选的，指定用于计算交叉积的变量PLOT语句为可选的，用于绘制变量间的散点图，还可添加回归线。【过程选项（reg语句的选项）】OUTEST=数据集名指定统计量和参数估计输出的新数据集名。NOPRINT禁止统计结果在OUTPUT视窗中输出。SIMPLE输出REG过程中所用的每个变量的基本统计量。CORR输出MODEL语句或VAR语句中所列变量的相关矩阵。ALL等价于MODEL语句加上全部选项，即输出该语句所有选项分析结果。【MODEL语句】MODEL语句定义模型中的因变量、自

4、变量、模型选项及结果输出选项。语句中的变量只能是数据集中的变量，任何形式的变换都必须先产生一个新变量，然后用于分析。如X1的二次项，不能在模型中直接指定X1*X1，而要产生另一个新变量代表X1*X1，方可引入模型。MODEL语句中常用的选项有：NOINT在模型中不拟合常数项。STB输出标准化回归系数。CLI输出个体预测值 的95%可信区间上下限。CLM输出因变量期望值(均值)的95%可信区间上下限。R输出个体预测值、残差及其标准误。P输出实际值Yi、预测值 和残差等。如已选择了CLI、CLM和R，则无需选择P。SELECTION=name来选择逐步回归的方法

5、。【OUTPUT关键字】REG过程中OUTPUT语句的用法和means过程中的用法相同，只是会用到另一些关键字。关键字用来定义需要输出到新数据集中的统计量，常用的关键字及其含义有：PREDICTED因变量预测值(简写为P)RESIDUAL残差(简写为R)L95M、U95M均数95%可信区间上下限L95、U95个体预测值95%可信区间上下限STDP期望值的标准误STDR残差的标准误STDI预测值的标准误STUDENT学生化残差(即残差与标准误之比)【PLOT语句】PLOT语句用于输出变量间的散点图，其用法和GPLOT过程中的PLOT语句非常相似。PLOT语句定

6、义的两变量可为MODEL语句或VAR语句中定义的任何变量。SYMBOL选项可定义散点图中点的标记，如SYMBOL=’*’，则每个点以“*”表示。procregdata=forestSIMPLECORR;modely1-y5=x1-x7/selection=stepwise;Ploty1*x1=‘*’run;逐步回归分析在进行逐步回归分析时，应用MODEL语句中的SELECTION=name选择项，来选择用于进行逐步回归分析时模型；其中name可以是FORWARD（或F）；BACKWARD（或B）；STEPWISE；MAXR；MINR；RSQUARE；ADJR

7、SQ；CP；NONE（使用全回归模型）。缺省时使用NONE。参考书p123~p124，逐步回归的统计量使用SELECTION=FORWARD（或F）变量增加法、BACKWARD（或B）变量减少法、STEPWISE变量增减法，会用到参数slentry与slstay。它们也可以简写为sle与sls。SLE=概率值，入选标准，规定变量入选模型的显著性水平，前进法的默认是0.5，逐步法是0.15SLS=概率值，剔除标准，指定变量保留在模型的显著水平，后退法默认为0.10，逐步法是0.15最大R2增量法(MAXR)首先找到具有最大决定系数R2的单变量回归模型,其次引入

8、产生最大R2增量的另一变量。然后对于该两变量的回归模