多元线性回归分析 - 图文

回归分析

1 REG过程

—多元线性回归

?选项1中常用选择项有：GRAPHICS 高分辩率的图形方式

OUTEST=SAS数据集保存回归分析的结果

COVOUT=SAS数据集存入估计的协方差阵OUTSSCP=SAS数据集保存离差阵

RIDGE=值给出岭回归中的K值，其方式有M、M TO N、

M TO N BY I 、M1，M2 TO M3

NOPRINT 不打印输出

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回归分析

1 REG过程

—多元线性回归

?选项2中常用选择项有：CLI 每个个体预测值的95%上、下限CLM 每个观测因变量期望值的95%上、下限R 每个个体的预测值、残差及标准误P 每个个体的观测值、预测值、残差等（若选择CLI CLM R，则无需选择它）I 计算(X'X)-1XPX 计算X'X X'Y

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回归分析

1 REG过程

—多元线性回归

?选项2中常用选择项有：VIF 方差膨胀因子,它表示由于共线性的存在而使参数

估计值的方差增大的情况.STB 标准化偏回归系数CORRB 参数估计的相关阵COVB 参数估计的协方差阵COLLIN 要求进行共线性分析

INFLUENCE 要求分析观测值对参数估计和预测值的影响

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回归分析

1 REG过程

—多元线性回归

?选项2中常用选择项有：SELECTION=

?

BACKWARD 后退法SLSTAY=值（缺省值为0.1）

??????

FORWARD 向前法SLENTRY=值(缺省值为0.5)

STEPWISE 逐步回归法SLSTAY=值SLENTRY=值(缺省值均为0.15)

RSQUARE R2选择法ADJRSQ 修正.R2选择法CP Mallous Cp统计量MAXR R2最大增量法

?MINR R2最小增量法

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