不用glmselect，做aic和bic的代码

如果你不想使用 `glmselect` 进行AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）模型选择，可以直接在SAS程序中计算每个模型的AIC和BIC值。这里是一个简单的示例，假设你已经有了线性回归模型，并且已知模型的残差平方和 (`RSS`) 和模型参数数(`DF")：

/* 假设你的线性回归模型名为 'my_model' */
proc reg data=your_data;
model your_response = your_predictors;
run;

/* 获取模型的RSS和DF */
ods output modelparams=my_params; /* 输出模型参数结果 */
proc summary data=my_params noobs;
var RSS DF;
run;

/* 计算AIC和BIC */
data _null_;
    set my_params;
    AIC = 2*DF + 2*log(RSS);
    BIC = log(RSS) * DF + DF * log(nrows(your_data)); /* nrow(your_data)代表样本量 */
    output;
run;

/* 打印AIC和BIC值 */
proc print data=_null_ label;
    var AIC BIC;
run;

上述代码首先运行线性回归，然后从输出中提取残差平方和和参数数。接着，它会计算每个模型的AIC和BIC，并将它们打印出来。记得替换`your_data`、`your_response`、`your_predictors`为实际的数据集和变量名称。