SAS6_11版岭回归分析程序设计及其实例分析.pdf

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1、SAS6111版岭回归分析程序设计及其实例分析41文章编号:1002-1566(2001)01-0041-05XSAS6.11版岭回归分析程序设计及其实例分析郭秀花赵连伟(中国人民解放军北京军医学院,北京100071)摘要:应用岭回归分析可以解决自变量之间存在复共线性时的回归问题。本文给出了在SAS6.11及以上版本中实现岭回归分析的程序,用具体实例说明进行岭回归的方法。关键词:岭回归分析;SAS程序;实例应用中图分类号:O212文献标识码:A《数理统计与管理》1999年第3期,田俊同志给出了利用SAS6.04版本,通过设置伪样品[1

2、]o后使用SAS中的REG过程,估计岭回归系数的岭回归程序。每次需根据岭参数K的值及o自变量个数N计算K(N+1),然后再修改程序中数据集DATD3,因此显得有些繁琐。下面给[2]出利用SAS6.11及以上版本的reg过程可以方便地实现岭回归计算的方法。本文是采用SAS6.12版本进行分析与处理。一、方法当作自变量与因变量之间的回归分析时,若自变量之间存在复共线性,结果可能出现参数的估计值将极敏感地随样本容量的变化或自变量数目的增减而发生改变,甚至其代数符号与实际情况相反,而使建立的模型极不稳定。岭回归模型是通过在自变量自相关矩阵中引

3、入一个oo很小的岭参数K(0

4、eq.3np.öridegplot;——绘制岭迹图Run;Procprintdata=rrr;—打印岭回归参数估计结果Run;X收稿日期:1999-11-2842数理统计与管理20卷1期2001年在过程步中主要的一些选项含义是:REG过程在SAS6.11及以上版本中,可完成岭回归和不完全的主成分分析,并将估计值输出到OUTEST=的数据集中;先项GRAPHICS使得PLOT语句可用高分辩率图形设备绘图;RIDGE=0.0to1.0by0.1列出了岭参数值;RIDGEPLOT生成每个系数的岭迹(即岭估计系数值对岭参数的图形,图中对应每个

5、自变量各估计值的点用直线连起来)的叠置图。为了计算岭估计参数结果并绘制岭迹图,必须在PROCREG语句中指定OUTEST=选项,而且必须在PROCREG或MODEL语句中指定RIDGE=的列表。不同的岭参数时程序输出了各自就量的回归系数,根据结果再作岭迹图,可以更直观地观察到:随着岭系数的变化,各自变量的稳定趋势,选取趋于稳定态势时的岭参数对应的各自变量的回归系数,作为最后结果。还可给出标准化变量表示为原变量的回归方程。二、实例实应[3]实例选自胡良平主编的“现代统计学与SAS应用”一书:有人在某地抽样调查了29例儿童的血红蛋白与4种

6、微量元素的含量,资料如下,试问可否用4种微量元素(单位都是Lmo1öL)钙(X1)、镁(X2)、铁(X3)、铜(X4)来较好地预测血红蛋白(Y,göL)的含量?编号YX1X2X3X4编号YX1X2X3X41135.013.7012.6880.320.1616102.517.4815.1373.350.192130.018.0917.5183.640.2617100.015.7314.4168.750.133137.513.4321.7376.180.191897.512.1612.5561.380.154140.016.1516.10

7、84.090.191995.013.0411.1558.410.135142.514.6715.4881.720.162092.513.0314.8769.550.166127.510.9010.7670.840.092190.012.4010.4559.270.147125.013.7012.6880.320.162287.515.2212.0346.350.198122.521.4918.0078.780.282385.013.3911.8352.410.219120.015.0615.7070.600.182482.512.53

8、11.9952.380.1610117.513.4814.0772.600.202580.016.3012.3355.990.1611115.015.2815.3579.830.222678.014.0712.0450.