SAS線性回歸

線性回歸用于識別因變量和一個或多個獨立變量之間的關系。 提出了關系的模型，并且使用參數(shù)值的估計來形成估計的回歸方程。

然后使用各種測試來確定模型是否令人滿意。 如果是，則可以使用估計的回歸方程來預測自變量的因變量給定值的值。 在SAS中，程序PROC REG用于找到兩個變量之間的線性回歸模型。

語法

在SAS中應用PROC REG的基本語法是：

PROC REG DATA = dataset;
MODEL variable_1 = variable_2;

以下是使用的參數(shù)的描述：

• Dataset是數(shù)據(jù)集的名稱。
• variable_1和variable_2是用于查找相關性的數(shù)據(jù)集的變量名稱。

例

下面的例子顯示了使用PROC REG查找汽車的兩個變量馬力和重量之間的相關性的過程。 在結(jié)果中，我們看到可以用于形成回歸方程的截距值。

PROC SQL;
create table CARS1 as
SELECT invoice,horsepower,length,weight
 FROM 
SASHELP.CARS
WHERE make in ('Audi','BMW')
;
RUN;
proc reg data=cars1;
model horsepower= weight ;
run;

當執(zhí)行上面的代碼中，我們得到以下結(jié)果：

上面的代碼還給出了模型的各種估計的圖形視圖，如下所示。 作為一個高級SAS程序，它不會停止給予截距值作為輸出。