线性回归我知道两种方法:
1.proc model data=data1;
parm a b;
y=a+b*x;
fit y/ols;
run;
2.proc reg data=data1;
model y= x;
run;
想问这两种方法的差异在哪?
并且对于任一种方法,我如何在回归之后能够把R-square导出,并且同原数据集合并形成:
obs x y R-square 这里R-square列都是同一个数值。
我使用了如下code,解决了自己的问题,但是还有问题求助(见程序段后)
proc reg data=data1;
model y = x;
/* Create output data set for saving data */
output OUT=work.SCORE0 RESIDUAL=_RESID;
run;
现在我的数据结构是:
obs x y residual
1
...
50
1-R-square=residual.*residual/y.*y 我要如何用sas语言实现呢?
或者还有何求1-R-square的高招呢?