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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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2008-10-08

    请教各位大侠,用SAS做岭回归分析时,经过standard的数据,在进行ridge后,在K=0.0 to 1.0 by 0.1得到的11组模型中,根据什么确定最适K值,然后又怎么根据标准化后得到的方程,进行原始数据的回复,以得到原始数据方程?

    哪位懂得的大侠,请不吝赐教一二,小弟在此先行谢过!!!

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2008-10-9 15:54:00
你的表述实在是很不清晰,都不知道你在说什么?好好组织下语言在来发帖!
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2008-10-9 16:45:00
以下是引用realgod5417在2008-10-9 15:54:00的发言:
你的表述实在是很不清晰,都不知道你在说什么?好好组织下语言在来发帖!
    哦,不好意思啊,可能是你不懂这个东西,才会这么认为,我说的是用SAS的DOE(design of experiment)功能进行响应面(response surface)设计3因子的中心组合实验,然后进行结果分析时,发现其中的一个因子的最优值可能超出了设计范围,然后有文献说,这种结果可以进行岭脊(ridge max)分析,而不用重新设计因子的取值范围,进行再实验。
    但是,我在做岭分析时,看别人做的模型中,选择其中一个模型说是最优模型(K从0.0 、0.1、0.2、...、1.0),我不知道分析结果中,究竟K值是哪个的时候,才是最优模型,所以才有以上疑问。
    你是搞经济学分析的吧,我是搞科学实验设计的,请问坛里有没有用这个软件做响应面的啊,请指教一下。
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2008-10-9 18:48:00

真的不懂,不过模型是否最优,应当看模型拟和指标吧-2log(ML),AIC,BIC等,不是很清楚~

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2009-5-31 22:26:00
你好,我也正做响应面分析,想请问一下,SAS做脊岭分析是怎么操作的?必须要通过编程吗?谢谢
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2009-6-2 14:32:00

好像看岭迹图的几条线趋于平稳就可以确定K值了,然后再根据K值到输出报告中查找相应的系数估计!!建议找本书看看!!

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