如何使用SAS编程来检查线性回归模型中的变量显著性并计算复相关系数？

在 SAS 中，要检查线性回归模型中变量的显著性并计算复相关系数，可以使用 `PROC REG` 和 `PROC CORR` 两个步骤。下面是一个简化的例子：

**1. 检查变量显著性（t检验）**

首先，运行 `PROC REG` 来建立回归模型，并获取回归系数（Betas）、标准误（SE）、t统计量和P值。例如：

PROC REG DATA=your_data;
MODEL your_response ~ variable1 variable2 variable3;
OUTPUT ParameterEstimates=param_out;
RUN;

在这里，`your_data` 是数据集名，`your_response` 是因变量，`variable1`, `variable2`, `variable3` 是自变量。`OUTPUT ParameterEstimates=param_out;` 将结果保存到名为 param_out 的输出数据集中，其中包含 t 值和 P 值等信息。

之后，可以使用 `PROC SGPLOT` 或 `PROC FREQ` 来查看 P 值，如果小于预先设置的显著水平（通常0.05），则认为该变量对模型有显著影响。

**2. 计算复相关系数**

对于复相关系数，`PROC CORR` 适用于单一的连续变量之间的相关性，而回归模型中通常涉及到的是自变量与因变量的单值关联。如果你需要检查模型中的自变量间的复共线性（即多重共线性），可以先将它们作为单独的变量输入到 `PROC CORR`，如下所示：

PROC CORR DATA=your_data;
VAR variable1 variable2 variable3;
RUN;

这将输出各变量之间的皮尔逊相关系数（Pearson's correlation coefficient）。

如果你想了解自变量与因变量间的复共线性，你需要通过其他方法如计算VIF（Variable Inflation Factor）或计算相关矩阵来评估。但直接从线性回归模型中获得复共线性的信息不太常见，因为它们通常是针对模型内部变量的。

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