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proc reg

线性回(baidu)归分析
1、线性回(baidu)归的假设理论
（1）正态性假设：即所研究的变量均服从正态分布；
（2）等方差假设：即各变量总体的方差是相等的；
（3）独立性假设, 即各变量之间是相互独立的；
（4）残差项无自相关性，即误差项之间互不相关，Cov(ei,ej=0


2、线性回归模型的检验项目
（1）回归系数的检验（t检验）
（2）回归方程的检验（F检验）
（3）拟合程度判定（可决系数R2）
（4）D.W检验（残差项是否自相关）
（5）共线性检验（多元线性回归）
（6）残差图示分析（判断异方差性和残差序列自相关）


SAS过程
SAS提供的回归过程比较多，包含REG（回归）过程、rsreg（二次响应面回归）过程、orthoreg（病态数据回归）过程、nlin（非线性回归）过程、transreg（变换回归）过程、calis（线性机构方程和路径分析）过程、glm（一般线性回归）过程、genmod（广义线性回归）过程等


reg的一般格式：
PROC REG DATA=数据集 选项;
VAR 变量列表;
MODEL 因变量=自变量列表/selection=回归模型;
PRINT 输出结果;
PLOT 诊断图形;
RUN;


使用不同的线性回归模型
selection=forward为顺向选择法，将全模型中的自变项逐一加入至最佳模型
selction=backward为反向排除法，将全模型中的自变项逐一去除至最佳模型
selection=stepwise为逐步排除法，为前二者之合并


例如：
PROC REG DATA=SASUSER.SCORE;
VAR MATH ENGLISH CHINESE;
MODEL MATH=ENGLISH CHINESE;
RUN;



回归分析的步骤
1)确定因变量和影响因素（自变量）。
2)绘制散点图，观察变量的大致关系。proc plot
3)求回归系数，并建立回归模型。proc corr; proc reg
4)检验回归模型。
5)进行预测。 新的点自变量带入回归方程，得到预测点，合并入原数据集，重新回归：proc reg; model y=x/cli clm;run;得到区间估计


你好，genmod（广义线性回归）过程的多因素分析中，用selection=stepwise怎么不识别？谢谢，还看帖子吗


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