SAS回归分析程序比较：REG、LOGISTIC、PROBIT等

"七种回归分析程序的比较-190422-st_tech_trends_report_2020-2040" 在SAS软件中，有七种常用的回归分析程序，它们分别是REG、PROBIT、LOGISTIC、ORTHOREG、RSREG、GLM和NLIN。这些程序虽然在基本输出数据上具有一些共性，但在诊断功能方面存在差异，下面将详细阐述这些程序的特点和区别。 所有这七个程序都提供了相似的基础输出信息，包括： 1. 参数估计值：通过最小二乘法估计的参数（如b0, b1）。 2. 误差变异数的估计：对模型误差变异性的度量。 3. 标准误差：参数估计的不确定性，即标准误差或方差。 4. 假设检验：如零假设H0：β=0的检验，用于判断参数是否显著不为零。 5. 预测值及其误差：基于模型的预测结果及其误差范围。 6. 模型整体有效性检验：检查整个回归公式的拟合优度。 然而，不同程序提供了额外的诊断功能，具体如下： - REG程序：提供了共线性诊断，评估自变量之间的相关性及其对模型的影响。共线性可能导致参数估计不准确。 - LOGISTIC、REG和RSREG：这三个程序提供了影响度诊断。它们可以识别观测值对模型参数估计、误差平方和（SSE）以及预测值的影响。LOGISTIC程序利用的是最大似然法进行分析。 - PROBIT和RSREG：这两个程序提供了回归模型的精度诊断。通过比较误差的变异数和其估计值来评估模型的准确性。 除了回归分析，SAS系统还包含一系列用于描述性统计、图表生成和数据分析的程序。例如： - PROCMEANS和PROCSUMMARY：这两个程序用于生成数据集的描述性统计值，如均值、中位数、标准差等，同时提供数据的摘要信息。 - PROCUNIVARIATE：专注于单变量统计分析，包括分布的可视化和统计测试。 - PROCCHART：用于创建各种统计图表，如控制图，帮助监控过程稳定性。 - PROCTABULATE：创建统计表格，用于整理和展示数据。 - PROCCORR：计算变量间的相关系数，衡量变量间的关系强度。 - PROCPLOT：提供一般性绘图功能，支持在同一页面上绘制多个图形。 - PROCSTANDARD：用于生成标准化分数，使得数据具有零均值和单位方差，便于比较。 - PROCRANK：计算变量的排名或顺序统计量。 - PROCSCORE：生成变量的线性组合，通常用于构建新的预测变量或因子得分。 每种程序都有其特定的应用场景和优势，选择哪种程序取决于研究问题的性质和分析目标。了解这些程序的功能和差异对于有效地使用SAS进行数据分析至关重要。