SAS系统中ORTHOREG与GLM程序在回归分析的应用解析

"这篇文章主要介绍了SAS编程中的几种统计程序，包括PROC MEANS、PROC SUMMARY、PROC UNIVARIATE、PROC CHART、PROC TABULATE、PROC CORR、PROC PLOT、以及计分程序如PROC STANDARD、PROC RANK和PROC SCORE。文章通过实例详细解释了这些程序的功能和使用方法，旨在帮助用户进行描述性统计分析、图形绘制、相关性分析以及变量转换等任务。" 在SAS编程中，我们常常使用各种统计程序来处理和分析数据。以下是对标题和描述中提到的部分知识点的详细说明： 1. **NOINT**: 这个关键词用于定义回归模型时不包含截距项，即模型的常数项被设置为零。在某些特定的情况下，例如当我们知道数据的均值为零或者需要对某一趋势进行建模时，可能会选择不包含截距。 2. **WEIGHT指令**: 这个指令用于指定回归分析中的权重变量，当权重是观测值方差的倒数时，可以得到最佳线性无偏估计(BLUE)。使用权重可以在不同观测值之间分配不同的影响力，这对于处理非恒定方差的数据或进行加权平均很有用。 3. **BY指令**: BY语句用于根据指定的变量将数据集分组，然后对每个分组分别进行分析。在使用前，通常需要对数据按BY变量的值进行排序。PROC SORT和PROC DATASETS都可以帮助完成这一步。 4. **ORTHOREG程序**: 这是一个SAS程序，用于解决奇异矩阵问题的线性回归分析。在朗氏数据的示例中，ORTHOREG能处理GLM程序遇到的奇异矩阵问题，提供更准确的最小二乘解。 5. **PROC MEANS, PROC SUMMARY, PROC UNIVARIATE**: 这些是SAS中用于描述性统计分析的程序。PROC MEANS和PROC SUMMARY提供基本的统计量，如均值、中位数、标准差等；PROC UNIVARIATE则提供了更详细的单变量统计信息，包括分布特征、异常值检测等。 6. **PROC CHART, PROC PLOT**: 这两个程序用于数据的图形表示。PROC CHART主要用于创建质量控制图表和其他类型的统计图表；PROC PLOT则更通用，可用于创建多种类型的图形，包括单变量和多变量的图形。 7. **PROC CORR**: 用于计算变量之间的相关系数，以评估变量间的关联强度。 8. **PROC STANDARD, PROC RANK, PROC SCORE**: 这些是计分程序，PROC STANDARD用于标准化变量，使得它们具有零均值和单位方差；PROC RANK用于对变量进行排名；PROC SCORE则用于生成新的预测变量，通常是基于已估计的线性模型。 每个程序都有其特定的应用场景，理解并熟练运用这些SAS程序，可以帮助我们更有效地进行数据探索、分析和可视化，从而得出有价值的结论。在实际工作中，根据需求选择合适的程序，结合具体数据进行定制化的分析，是数据分析过程中的关键步骤。