使用SAS的回归建模:方法、理论与计算实践
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更新于2024-07-22
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"Regression Modelling. Methods, theory, and Computation with SAS"
回归分析是一种统计方法,用于研究因变量(目标变量)与一个或多个自变量(预测变量)之间的关系。在"Regression Modeling: Methods, Theory, and Computation with SAS"这本书中,作者Michael Panik深入浅出地介绍了如何使用SAS软件进行回归分析,涵盖了各种回归技术,并针对不同类型的回归问题提供了实际解决方案。
书中的内容可能包括以下几个方面:
1. **基础理论**:首先,书中可能会介绍回归分析的基本概念,如线性回归、多元回归和逻辑回归等。理论部分会讲解如何建立回归模型,以及模型的假设,如线性关系、误差项的独立性、正态性和同方差性。
2. **模型选择与评估**:作者可能会讨论如何根据数据选择合适的回归模型,如逐步回归、岭回归、套索回归等。此外,还会介绍评估模型性能的指标,如R方、调整R方、残差图、AIC和BIC等。
3. **异常值处理与诊断**:回归分析中,异常值可能导致模型不准确。书中可能包含识别和处理异常值的方法,以及通过残差分析来检查模型假设是否被违反的技巧。
4. **非线性模型**:除了线性回归,书还可能涵盖非线性模型,如多项式回归、指数回归和对数回归,以及如何用SAS来实现这些模型。
5. **分类与回归树(CART)、随机森林与梯度提升**:这些现代机器学习方法也可能在书中有所提及,特别是它们如何与传统回归技术结合使用。
6. **时间序列分析**:对于具有时间序列数据的回归问题,书中可能包含ARIMA模型、季节性模型或其他时间序列模型的SAS实现。
7. **多层模型与混合效应模型**:当数据具有层次结构时,如在群体研究或重复测量设计中,多层模型或混合效应模型可能是必要的,书中可能会介绍如何在SAS中构建和估计这类模型。
8. **预测与应用**:回归模型不仅用于探索关系,还用于预测。书中的章节可能会讲解如何使用SAS进行预测,并评估预测的准确性。
9. **实例与案例研究**:为了帮助读者理解,书中可能包含了大量的实际例子和案例研究,以演示如何使用SAS解决现实世界的问题。
通过"Regression Modeling: Methods, Theory, and Computation with SAS",读者不仅可以学习到回归分析的理论知识,还能获得实践SAS编程的经验,这对于在统计分析、社会科学、医学研究、工程学和商业领域中运用回归模型的人员来说是一本宝贵的资源。
2024-10-24 上传
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xianyu513
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