sas logistic回归案例

时间: 2023-07-22 10:55:00 浏览: 55
好的,以下是一个 SAS Logistic 回归的案例: 假设你有一个数据集,其中包含了一些关于顾客的信息,以及他们是否购买了一个特定的产品。你想使用 Logistic 回归来预测一个新顾客是否会购买这个产品。 首先,你需要使用 SAS 导入数据集。假设数据集的名称为“customers”,其中包含了以下变量: - Age:顾客的年龄 - Income:顾客的收入水平 - Gender:顾客的性别 - Education:顾客的教育水平 - Purchase:顾客是否购买了产品(1表示购买,0表示未购买) 下一步,你需要使用 SAS 的 Logistic 回归模型进行建模。以下是一些建模代码的示例: ``` proc logistic data=customers; model Purchase = Age Income Gender Education; run; ``` 在这个模型中,我们使用“Purchase”作为反应变量,使用“Age”、“Income”、“Gender”和“Education”作为预测变量。运行这个代码后,SAS 会输出模型的一些统计结果,如系数、标准误差、p 值等等。 最后,你可以使用这个模型来进行预测。以下是一个预测代码的示例: ``` data new_customers; input Age Income Gender Education; datalines; 35 50000 Male College 45 70000 Female High School 28 30000 Male Graduate School ; run; proc logistic inmodel=customers outmodel=mymodel; run; proc score data=new_customers score=mymodel out=predictions; run; ``` 在这个代码中,我们首先创建了一个新的数据集“new_customers”,其中包含了三个新顾客的信息。然后,我们使用之前建立的模型“customers”来建立新模型“mymodel”。最后,我们使用“mymodel”模型对“new_customers”数据集进行预测,并将结果保存在“predictions”数据集中。 这就是一个 SAS Logistic 回归的简单案例。希望可以帮助你理解这个方法的应用和实现。

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