sas logistic回归案例

好的，下面是一个简单的 SAS Logistic 回归案例。

假设你是一家电商公司的数据分析师，想要预测客户是否会购买某个产品。你有一份数据集，其中包含以下变量：

- 购买：0表示未购买，1表示购买
- 年龄：客户的年龄
- 收入：客户的收入水平
- 性别：客户的性别
- 教育程度：客户的教育程度

现在，你想使用 Logistic 回归模型建立一个预测模型。

首先，你需要导入数据集并进行数据清洗和预处理。然后，你可以使用以下代码来拟合 Logistic 回归模型：

proc logistic data=mydata;
  model 购买 = 年龄 收入 性别 教育程度;
run;

这个模型将使用年龄、收入、性别和教育程度这四个变量来预测客户是否购买产品。模型的输出将包括每个变量的系数、标准误差、p 值和置信区间，以及模型的拟合优度统计量。

接下来，你可以使用这个模型来进行预测。例如，你可以使用以下代码来预测一个年龄为 35、收入为 50000、性别为女性、教育程度为本科的客户是否会购买产品：

data newdata;
  input 年龄 收入 性别 $ 教育程度 $;
  datalines;
  35 50000 女性 本科
run;

proc logistic inmodel=model type=p;
  score data=newdata out=predictions;
run;

这个代码块将使用之前拟合的 Logistic 回归模型来预测新数据集 newdata 中每个客户的购买概率。输出将包括每个客户的购买概率和预测类别（即购买或未购买）。