1# peijiamei






是不是这些啊

1    title ’Patterns of Diabetes’;
2    data diabetes;
3    input Age BaseDeficit CPeptide @@;
4    logCP = log(CPeptide);
5    datalines;

NOTE: INPUT 语句到达一行的末尾，SAS 已转到新的一行。
NOTE: 数据集 WORK.DIABETES 有 43 个观测和 4 个变量。
NOTE: “DATA 语句”所用时间（总处理时间）:
      实际时间          0.70 秒
      CPU 时间          0.14 秒


21   ;
22   run;
23   title ’Patterns of Diabetes’;
24   proc gam data=diabetes;
NOTE: 正在写入 HTML Body（主体）文件: sashtml.htm
25   model logCP = spline(age) spline(BaseDeficit);
26   output out=estimates p;
27   run;

NOTE: 数据集 WORK.ESTIMATES 有 43 个观测和 7 个变量。
NOTE: “PROCEDURE GAM”所用时间（总处理时间）:
      实际时间          2.17 秒
      CPU 时间          0.45 秒


                                                        The GAM Procedure
                                                    Dependent Variable: logCP
                                  Smoothing Model Component(s): spline(Age) spline(BaseDeficit)

                                                    Summary of Input Data Set

                                            Number of Observations                  43
                                            Number of Missing Observations           0
                                            Distribution                      Gaussian
                                            Link Function                     Identity


                                              Iteration Summary and Fit Statistics

                                   Final Number of Backfitting Iterations                    5
                                   Final Backfitting Criterion                    5.542759E-10
                                   The Deviance of the Final Estimate             0.4180791576


                                 The backfitting algorithm converged.


                                                    Regression Model Analysis
                                                       Parameter Estimates

                                                      Parameter       Standard
                             Parameter                 Estimate          Error    t Value    Pr > |t|

                             Intercept                  1.48141        0.05120      28.93      <.0001
                             Linear(Age)                0.01437        0.00437       3.28      0.0024
                             Linear(BaseDeficit)        0.00807        0.00247       3.27      0.0025


                                                    Smoothing Model Analysis
                                              Fit Summary for Smoothing Components

                                                                                                     Num
                                                   Smoothing                                      Unique
                         Component                 Parameter              DF             GCV         Obs

                         Spline(Age)                0.995582        3.000000        0.011675          37
                         Spline(BaseDeficit)        0.995299        3.000000        0.012437          39


                                                     Smoothing Model Analysis
                                                       Analysis of Deviance

                                                                      Sum of
                          Source                          DF         Squares    Chi-Square    Pr > ChiSq

                          Spline(Age)                3.00000        0.150761       12.2605        0.0065
                          Spline(BaseDeficit)        3.00000        0.081273        6.6095        0.0854

请看下文,如有问题,可以联系我

顶ls，这趁火打劫的精髓你是学到家了！

不必设置论坛币，我会将其评为最佳答案，相应的100币会转给你。设置论坛币之后他人无法下载。