SAS系统回归分析程序概览：从REG到LOGISTIC

在2020年至2040年的SAS技术趋势报告中，重点讨论了版中新增的七种回归分析程序，它们分别是REG、PROBIT、LOGISTIC、ORTHOReg、RSREG、GLM和NLIN。REG程序执行普通线性回归分析，支持多种输入格式并具有诊断功能；PROBIT用于概率回归或逻辑斯谛回归，适用于包含二分类变量和连续自变量的数据；LOGISTIC是新版本引入的，用于执行逻辑斯谛回归分析，并且包含逐步回归和诊断统计。 ORTHOReg利用Gentleman-Givens算法处理标准误差较大的数据，适合这类特殊情况下的模型构建。RSREG则用于建立二项式反应面的回归模型，而GLM则具备普遍的线性分析能力，不仅可用于回归还支持变异数分析，将在第六部分的第31章详细介绍。NLIN用于非线性回归模型的建立，而在本书中，AUTOREG（时间序列数据的回归分析）和一些经济学专用程序如SYSLIN、PDLREG、以及MODEL（非线性联立方程模型）并未详细展开，读者需查阅SAS/ETS手册获取更多信息。 除了这些常用程序，还有更不常见的回归分析工具在SUGI补充库用户指南中能找到。值得一提的是，过去版本中的RSQUARE和STEPWISE功能已整合进PROC REG程序，且所有程序均支持交谈式环境操作，便于用户高效修改回归模型。 此外，报告也提及了描述性统计和制图方面的程序，如PROCMEANS、PROCSUMMARY、PROCUNIVARIATE、PROCCHART、PROCTABULATE、PROCCORR、PROCPLOT等，分别用于数据汇总、输出文件、单变量分析、图形表示、表格制作、相关性测量和一般制图。计分程序如PROCSTANDARD、PROCRANK和PROCSCORE也被简要介绍，它们用于标准化分数计算、排名处理和变量值线性组合。 这份报告全面展示了SAS系统中丰富的数据分析工具集，无论是在回归分析还是其他统计分析领域，都有相应的程序供用户选择和应用。随着技术的发展，SAS系统的灵活性和功能不断扩展，以适应日益复杂的数据分析需求。