logistic回归sas

以下是在SAS中执行logistic回归的步骤：

1. 读取数据集：使用`PROC IMPORT`或`DATA`语句将数据集导入SAS中。

2. 描述数据集：使用`PROC CONTENTS`或`PROC PRINT`查看数据集的描述性统计信息。

3. 分割数据集：将数据集划分为训练集和测试集，以便在模型构建和验证时使用。

4. 构建模型：使用`PROC LOGISTIC`语句构建logistic回归模型，并指定自变量和因变量。例如：

PROC LOGISTIC DATA=mydata;
CLASS categorical_var;
MODEL dependent_var = independent_var1 independent_var2 categorical_var;
RUN;

其中，`CLASS`语句用于指定分类变量，`MODEL`语句用于指定因变量和自变量。

5. 模型评估：使用`PROC LOGISTIC`中的选项来评估模型的性能，包括拟合优度、参数估计、标准误、置信区间、假设检验、模型比较等。例如：

PROC LOGISTIC DATA=mydata;
CLASS categorical_var;
MODEL dependent_var = independent_var1 independent_var2 categorical_var;
FITSTAT;
COVB;
TEST;
RUN;

6. 预测新数据：使用`PROC LOGISTIC`中的`SCORE`语句来预测新数据的概率。例如：

PROC LOGISTIC DATA=newdata;
CLASS categorical_var;
SCORE DATA=mydata OUT=predicted;
RUN;

注意，这里的`mydata`是用于构建模型的数据集，`newdata`是要预测的新数据集，`predicted`是包含预测概率的输出数据集。

7. 输出结果：使用`PROC PRINT`或`PROC EXPORT`等语句将结果输出到文件或数据集中进行保存和分析。例如：

PROC PRINT DATA=predicted;
VAR dependent_var predicted_prob;
RUN;