SAS/線性模型
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- proc reg
- 也可以使用proc glm
- 可以使用IML過程對最小二乘估計進行程式設計。見 IML中的最小二乘部分。
該模型指令給出模型。結果位於左側=符號。所有解釋變數都在右側。常數預設包含。
- 請注意，proc reg是一個互動式命令。因此，您必須在命令後新增quit;。
proc reg data = mylib.mydata ;
model y = x1 x2 x3;
run; quit;
- 該clb選項在模型語句給出95%置信區間。
proc reg data = data_name;
model y = x1 x2 x3 /clb;
run;
quit;
- test語句添加了對線性假設的檢驗。
- output語句建立一個包含殘差的表。
proc reg data = data-name;
model y =x1 x2 x3;
test x1=1, x1+x2 = 0;
output out=est residual=resid yhat = predicted;
run;
quit;
您還可以將引數儲存在新的資料庫中
proc reg data=data_name outest=est;
model y = x ;
run ;
quit ;
proc print data=est ;
run ;
- 輸出主要計算步驟
proc reg data = base ;
model y = x / I XPX ;
run ; quit ;
proc robustreg data=lib.ficus (where =(effec > 0 & effec < 100)) method=m (wf=huber) ;
model eff_moy = effec;
output out = robustreg weight = wgt;
run; quit ;
您可以使用“proc syslin”和“2sls”選項執行兩階段最小二乘估計。在endogenous語句中指定內生預測變數，在instruments語句中指定工具變數，在model語句中指定模型。
proc syslin data = endogen 2sls ;
endogenous x1 ;
instruments z1 ;
model y = x1 ;
run ; quit ;
- PROC TSCSREG提供了固定效應模型和隨機效應模型的選項。