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創(chuàng)新互聯SAS教程：SAS線性回歸
線性回歸用于識別因變量和一個或多個獨立變量之間的關系。 提出了關系的模型，并且使用參數值的估計來形成估計的回歸方程。
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然后使用各種測試來確定模型是否令人滿意。 如果是，則可以使用估計的回歸方程來預測自變量的因變量給定值的值。 在SAS中，程序PROC REG用于找到兩個變量之間的線性回歸模型。
語法
在SAS中應用PROC REG的基本語法是：
PROC REG DATA = dataset; MODEL variable_1 = variable_2;
以下是使用的參數的描述：
- Dataset是數據集的名稱。
- variable_1和variable_2是用于查找相關性的數據集的變量名稱。
例
下面的例子顯示了使用PROC REG查找汽車的兩個變量馬力和重量之間的相關性的過程。 在結果中，我們看到可以用于形成回歸方程的截距值。
PROC SQL;
create table CARS1 as
SELECT invoice,horsepower,length,weight
FROM
SASHELP.CARS
WHERE make in ('Audi','BMW')
;
RUN;
proc reg data=cars1;
model horsepower= weight ;
run;
當執(zhí)行上面的代碼中，我們得到以下結果：
上面的代碼還給出了模型的各種估計的圖形視圖，如下所示。 作為一個高級SAS程序，它不會停止給予截距值作為輸出。
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