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CDA数据分析师学习之路（26）

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最优转换问题

表：转换类功能一览表

转换	描述
非线性拟合变换
Box-cox	只处理因变量
Pbspline	只处理自变量;依据因变量和模型进行变换，但不是OLS
Smooth	只处理自变量;依据因变量和模型进行变换，但不是OLS;相似于Pbspline
最优变换	一个变量输入，一个转换变量输出；最小误差平方标准
Linear	线性
Monotone
Mspline
Opscore	拟合总体模型时与class一致
Spline	OLS标准
Untie

ü  Spline与MSpline

变量缺失部分的变换，Spline、MSpline变换与Linear、Monotone、Opscore、Untie的变换相同。

变量非缺失部分的变换，即最优变换（Spline变换），为b-spline基向量的线性组合，而b-spline基可以精确（数量少，没有共线性）、有效（计算有效性）的替代分段多项式基（piecewise polynomial spline basis）。

MSpline在Spline基础上保持变换的单调性。

ü  Degree与knots的确定

1.一般来说，最好degree<=3,knots<=10，同时在某前提下，建议在尽量小的degree下，设定较多的knots；当然样条在拟合数据时，将产生p（degree的数量）+q（knots的数量）个参数，所以对样本量的要求是：一般回归而言，10*k（自变量数目）*（p+q）。

2.当指定nknots=q，要确定样本是否足量，每个样条q+1部分的样本量平均为n/(q+1)；如果指定knots=数值列表，确定每个区间的样本是否足量，设置结点时不宜超过变量的全距。

3.一般表达式

proc transreg data=data_anl.food_qualification;

model identity(raw_material)=

spline(auxiliary_materials3/degree=3 knots=1.1 3 3 4);

run;

如果degree=1或2或3表示拟合线性、二次曲线、三次曲线；nknots=1或2或┄表示在线性（或曲线）上增加结点从而容许样条根据情况拟合数据。

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【CDA数据分析师学习之路】CDA俱乐部活动之基于SAS的数据分析技术

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