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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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2007-12-23
在《统计学方法与数字分析引论》中的13章第13.3中,文中给出了Predicted Residual SS(预测残差平方和)的SAS实现的结果。但是,我怎么弄也得不到文中给出的输出形式,包括用在MODEL后加参数P。请教SAS高手啊,怎么编程实现啊?
如下:PRESC_RX, INCOME ,FLOOR_SP, SHOPCNTR, PARKING为5个自变量
  PRESS         VARIABLE
1   516.391       PRESC_RX
1   772.163       INCOME
1   869.668       FLOOR_SP
1   887.636       SHOPCNTR
1   907.636       PARKING
——————————————————
2   347.007       FLOOR_SP PRESC_RX
2   368.757       PRESC_RX SHOPCNTR



——————————————————————
3 370.843       FLOOR_SP PRESC_RX SHOPCNTR
......
————————————————————————————
4 。。。。。。
————————————————————————————
5 513.915       FLOOR_SP PRESC_RX PARKING SHOPCNTR INCOME
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2007-12-24 23:41:00
是PLS的话在,CV选项里面要选择一种CROSS VALIDATION方法,具体可以看HELP

[此贴子已经被作者于2007-12-24 23:41:58编辑过]

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2007-12-25 19:30:00

谢谢你的回复。不过按照你的提示,我仍然未得到相应的结果。先将具体例题给出,请你看看。

考虑由20个独立的药品公司组成的样本,并为每个公司假想一个月处方销售量VOLUME数据,总营业面积(FLOOR_SP),处方部在总营业面积的百分比PRESC_RX,公司可用的停车位数PARKING,公司是否位于一个购物中心内SHOPCNTR及周围社区的人均收入INCOME于下表。

         Obs      volume    floor_sp    presc_rx     parking    shopcntr      income

            1          22        4900           9          40           1          18
            2          19        5800          10          50           1          20
            3          24        5000          11          55           1          17
            4          28        4400          12          30           0          19
            5          18        3850          13          42           0          10
            6          21        5300          15          20           1          22
            7          29        4100          20          25           0           8
            8          15        4700          22          60           1          15
            9          12        5600          24          45           1          16
           10          14        4900          27          82           1          14
           11          18        3700          28          56           0          12
           12          19        3800          31          38           0           8
           13          15        2400          36          35           0           6
           14          22        1800          37          28           0           4
           15          13        3100          40          43           0           6
           16          16        2300          41          20           0           5
           17           8        4400          42          46           1           7
           18           6        3300          42          15           0           4
           19           7        2900          45          30           1           9
           20          17        2400          46          16           0           3

书上结果:计算PRESS统计量,以确定最优拟合回归方程。

SAS OUTPUT FOR ALL POSSIBLE SUBSET ANALYSIS PRESS STATISTIC

N=20 Regression Models for Dependent Variable:VOLUME

NUMBER IN PRESS STATISTIC VARTABLES IN MODEL

MODLE

1   516.391       PRESC_RX
1   772.163       INCOME
1   869.668       FLOOR_SP
1   887.636       SHOPCNTR
1   907.636       PARKING
——————————————————
2   347.007       FLOOR_SP PRESC_RX
2   368.757       PRESC_RX SHOPCNTR



——————————————————————
3 370.843       FLOOR_SP PRESC_RX SHOPCNTR
......
————————————————————————————
4 。。。。。。
————————————————————————————
5 513.915       FLOOR_SP PRESC_RX PARKING SHOPCNTR INCOME

请教具体实现方式。

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2011-5-25 12:19:04
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