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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
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2013-08-23
悬赏 1 个论坛币 未解决
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。

如获指点,万分感谢!

易丹 2013-08-23

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2013-8-23 10:51:21
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?

易丹 2013-08-23
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2013-8-23 18:58:06
可以通过ODS
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2014-8-5 00:35:58
小春1988 发表于 2013-8-23 18:58
可以通过ODS
请问一下稍微具体点好吗
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