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文档简介

1、对第九回归分析、线性回归、曲线回归、多重共线性处理、模型诊断和优化、线性回归、一般萃取法研究一个或多个要素(参数)对某指标量(原因变量)的影响是否显着以及影响方式。模型结构、残差基本假设：独立性、方差均匀性、正则性、例1国民收入与存储数据的回归预测、回归方程与回归拟合图、线性回归、SAS实现、Proc reg data=SAS数据定径套Model变量名称(原因变量)=变量序列(参数) Output牛鼻子字=变量名称Plot Run；指定模型结构，控制模型的选择，将模型的某个分析结果输出到数据定径套，控制关于模型的某个图的描绘，控制模型的某个分析结果的印刷输出，线性回归，SAS实现，Proc r

2、eg data=SAS数据定径套Model变量名称(原因变量) Run； Model语句是必需的，其他语句是可选的，Plot语句的功能也可以通过Gplot进程在Reg进程之外实现，Print语句的功能也可以通过对Output语句的输出结果执行Print进程来实现，模型诊断和优化、模型诊断、 多重共线性问题最严重的自变量选择常用方法有：最佳子定径套法、系数行列式或自由度调整的系数行列式(拟合角度)达到最大，Cp统一校正量(预测角度)达到最小，逐步回归法、前进法、后退法、逐步回归法，例2将旅行外汇收入与第三产业数据回归模型化、 DW:自相关性性的DW检定统一量、VIF|Collin:多重共线性诊断

3、、selection=adj rsq|CP|forward|backward|stepwise 3360自身变量的选择() SAS实现，通过输出Output语句实现进一步的分析常用项目： DW、VIF、Collin、CLM、CLI等(类似于选项1 )、多重共线性的处理、 Model变量名称(原因变量)=变量数列(参数)/Ridge=值列|开始值to结束值by步长Plot/Ridgeplot； Run； Outest选项可以指定VIF的输出位置，根据输出的VIF值选择岭残奥表(VIF小于10或5 )，进行Ridgeplot输出岭跟踪图、直观的岭跟踪分析，使用例3岭回归法和主成分回归法消除旅行外汇收入和第三产业回归模型的多重共线性Run； 值栏指出了应删除的最不重要的一些主成分，主成分回归系数可以从Outest后续的数据定径套中获得，如果不确定保留一些主成分，则princomp过程可被用作参数的主成分分析法： Proc princomp data=SAS Run； 曲线回归、proc nlin数据=SAS数据定径套； Model模型式Parms残奥仪表初始值设定Der .残奥仪表=偏导数模型残奥仪表的公式Output p=变量名称r=变量名称out=SAS数据定径套。 Run； 例4理解收入和储蓄数据及拟合曲线模型、实验塔斯克、回归模型建模的一般步骤和方法，理解方差、自相关性

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