sas logistic回归案例

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。