第6章多元线性回归分析.ppt

第六章 回 归 分 析目录
回归分析
§ REG过程
§ 线性回归

回归参数的估计
回归方程的假设检验
自变量的选择
多重共线性识别及处理
回归诊断
综合实例
返回
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回 归 分 析
—多元线性回归
回归分析是研究变量间的依赖关系一种方法
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第6章多元线性回归分析
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回 归 分 析
—多元线性回归
提 纲
REG过程
回归分析的基本内容
回归分析实例
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回 归 分 析 —多元线性回归
REG过程的调用格式：
PROC REG DATA=SAS数据集 选项1；
MODEL 因变量=自变量名表/选项2；
PLOT Y变量*X变量/选项3；
OUTPUT OUT=数据集名 关键字=变量名….；
RUN；
必选项
1 REG过程
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回 归 分 析 —多元线性回归
1 REG过程
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 —多元线性回归
1 REG过程
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)-1
XPX 计算X'X X'Y
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回 归 分 析 —多元线性回归
1 REG过程
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 —多元线性回归
1 REG过程
选项2中常用选择项有：
SELECTION=
BACKWARD 后退法 SLSTAY=值（）
FORWARD 向前法 SLENTRY=值()
STEPWISE 逐步回归法 SLSTAY=值 SLENTRY=值()
RSQUARE R2选择法
ADJRSQ
CP Mallous Cp统计量
MAXR R2最大增量法
MINR R2最小增量法
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回 归 分 析 —多元线性回归
1 REG过程
选项3中常用选择项有：
OVERLAY 多个图在一个图上表示
SYMBOL= 用某一符号表示图形
HPLOTS=N 在同一页水平方向作N幅图
VPLOTS=N 在同一页垂直方向作N幅图
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回 归 分 析 —多元线性回归
1 REG过程
常用的统计关键词有 ：
P（PRIDICTED） 预测值
R（RESIDUAL） 残差
L95M 期望值的95%下限
U95M 期望值的95%上限
L95 个体预测值的95%下限
U95 个体预测值的95%上限
STDP 期望值的标准误
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