SAS学习系列23多元线性回归Word格式文档下载.docx
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𝛽
1=…=𝛽
N=0;
H1:
N至少有一个≠0；
使用F统计量做检验，
若F值较大，则否定原假设。
二、PROCREG过程步
基本语法：
PROCREGdata=数据集;
MODEL因变量=自变量列表<
/可选项>
;
<
restrict自变量的等式约束;
>
说明：
MODEL语句用来指定因变量和自变量；
restrict语句示例：
restricta1+a2=1;
常用的输出可选项：
STB——输出标准化偏回归系数矩阵
CORRB——输出参数估计矩阵
COLLINOINT——对自变量进行共线性分析
P——输出个体观测值、预测值及残差（R/CLM/CLI包含P）
R——输出每个个体观测值、残差及标准误差
CLM——输出因变量均值95%的置信界限的上下限
CLI——对各预测值输出95%的置信界限的上下限
MSE——要求输出随机扰动项方差𝜎
2的估计
与残差分析有关的可选项
VIF——输出变量间相关性的方差膨胀系数，VIF越大，说明由于共线性存在，使方差变大；
COLLIN——输出条件数，它表示最大的特征值与每个自变量特征值之比的平方根。
一般情况下，条件数越大越可能存在共线性；
TOL——表示共线性水平的容许值，TOL越小说明其可用别的自变量解释的部分多，自然可能与别的自变量存在共线性关系；
DW——输出Durbin-Watson统计量；
influence——对异常点进行诊断，对每一观测点输出统计量（Cook’sD>
50%,defits/debetas>
2说明该点影响较大）。
交互式语句
add——向模型中增加变量；
delete——删除原拟合模型中的有关变量；
refit——重新拟合模型；
print——输出有关模型的相关信息。
绘制回归分析的图形
在PROCREG过程步加入绘图选项语句即可。
PROCREGdata=数据集PLOTS=（图形类型）;
可选的绘图类型：
FITPLOT——带回归线、置信预测带的散点图；
RESIDUALS——自变量的残差图；
DIAGNOSTICS——诊断图（包括下面各图）；
COOKSD——Cook'
sD统计量图；
OBSERVEDBYPREDICTED——根据预测值的因变量图；
QQPLOT——检验残差正态性的QQ图；
RESIDUALBYPREDICTED——根据预测值的残差图；
RESIDUALHISTOGRAM——残差的直方图；
RFPLOT——残差拟合图；
RSTUDENTBYLEVERAGE——杠杆比率的学生化残差图；
RSTUDENTBYPREDICTED——预测值的学生化残差图；
注：
残差图（RESIDUALS）和诊断图（DIAGNOSTICS）是自动生成的，根据模型也有其它默认的图形输出；
若只绘制指定的图形需要加上ONLY:
PROCREGdata=数据集PLOTS（ONLY）=（图形类型）;
例1用多元线性回归模型，来研究耗氧量的是如何依赖其它变量的。
31位成年人心肺功能的调查数据（见下表），由于回归是相关的，所以理论上还应该做共线性诊断。
age
weight
Oxygen
耗氧量
runtime
跑15英哩的时间（分）
rstpulse
休息时每分钟心跳次数
runpulse
跑步时每分钟心跳次数
Maxpulse
每分钟心跳次数最大值
44
89.47
44.609
11.37
62
178
182
40
75.07
45.313
10.07
185
85.84
54.297
8.65
45
156
168
42
68.15
59.571
8.17
166
172
38
89.02
49.874
9.22
55
180
47
77.45
44.811
11.63
58
176
75.98
45.681
11.95
70
43
81.19
49.091
10.85
64
162
170
81.42
39.442
13.08
63
174
81.87
60.055
8.63
48
186
73.03
50.541
10.13
87.66
37.388
14.03
56
192
66.45
44.754
11.12
51
79.15
47.273
10.60
164
54
83.12
51.855
10.33
50
49
49.156
8.95
69.63
40.836
10.95
57
77.91
46.672
10.00
91.63
46.774
10.25
73.37
50.388
10.08
76
39.407
12.63
79.38
46.080
11.17
165
52
76.32
45.441
9.63
70.87
54.625
8.92
146
155
67.25
45.118
11.08
39.203
12.88
73.71
45.790
10.47
59
188
59.08
50.545
9.93
148
48.673
9.40
61.24
47.920
11.50
82.78
47.467
10.50
53
代码：
datafitness;
inputageweightoxygenruntimerstpulserunpulsemaxpulse;
datalines;
4489.4744.60911.3762178182
4075.0745.31310.0762185185
4485.8454.2978.6545156168
4268.1559.5718.1740166172
3889.0249.8749.2255178180
4777.4544.81111.6358176176
4075.9845.68111.9570176180
4381.1949.09110.8564162170
4481.4239.44213.0863174176
3881.8760.0558.6348170186
4473.0350.54110.1345168168
4587.6637.38814.0356186192
4566.4544.75411.1251176176
4779.1547.27310.6047162164
5483.1251.85510.3350166170
4981.4249.1568.9544180185
5169.6340.83610.9557168172
5177.9146.67210.0048162168
4891.6346.77410.2548162164
4973.3750.38810.0876168168
5773.3739.40712.6358174176
5479.3846.08011.1762156165
5276.3245.4419.6348164166
5070.8754.6258.9248146155
5167.2545.11811.0848172172
5491.6339.20312.8844168172
5173.7145.79010.4759186188
5759.0850.5459.9349148155
4976.3248.6739.4056186188
4861.2447.92011.5052170176
5282.7847.46710.5053170172
run;
proccorrdata=fitnessPLOT=MATRIX（HISTOGRAMnvar=all）;
varoxygenageweightruntimerstpulserunpulsemaxpulse;
labeloxygen='
Oxygenconsumption'
age='
Ageinyears'
weight='
weightinkg'
runtime='
Min.torun1.5miles'
rstpulse='
Heartratewhileresting'
runpulse='
Heartratewhilerunning'
maxpulse='
Maximumheartrate'
procregdata=fitnessPLOTS（ONLY）=（DIAGNOSTICSFITPLOT）;
modeloxygen=agemaxpulserstpulserunpulseruntimeweight/ss1ss2;
/*ss1为第Ⅰ类型平方和，ss2为第Ⅱ类型平方和*/
deleterstpulse;
print;
procregdata=fitness;
modeloxygen=agemaxpulserunpulseruntimeweight;
pulse:
testmaxpulse+runpulse=0;
modeloxygen=agemaxpulserunpulseruntimeweight/ss2;
/*带restrict约束条件的回归，ss1不可用*/
restrictmaxpulse+runpulse=0;
datafitness2;
setfitness;
maxrun=maxpulse-runpulse;
procregdata=fitness2;
modeloxygen=agemaxrunruntimeweight/ss1ss2;
运行结果及说明：
（1）相关性分析
散点图矩阵中第一行的6个散点图分别表示oxygen变量作为y轴,其他六个变量作为x轴的散点图,第一列的6个散点图分别表示oxygen变量作为x轴,其他六个变量作为y轴的散点图；
对角线是该变量数值变化的直方图。
绘制散点图矩阵图是为了观察变量间的相关性。
从图中可以看出变量runpulse与maxpulse之间存在有较强的共线性，如果在回归模型中增加方差膨胀系数（vif），共线性水平的容许值（tol），条件数（collin）选项对回归进行共线性诊断，也会得到相同的结论。
另外，我们从图中还发现耗氧量oxygen与变量runtime有较强的负相关，从下面的相关系数也能得到相同的结论。
（2）回归分析
得到回归方程：
oxygen=102.238339-0.219916age+0.304735maxpulse-0.000844rstpuls
-0.373164runpulse-2.680516runtime-0.072380weight
多元线性回归模型的一个重要问题是，如何正确地缩减自变量到达最优的简化模型。
判断回归模型是否还能缩减自变量，可以通过这第Ⅰ类平方和（I型SS）和第Ⅱ类平方和（Ⅱ型SS），构造F检验（等同于这个自变量的参数t检验，因为F=t2）来比较确定。
runtime自变量的两类平方和都是最大的且占的比例很大，说明是回归模型中第一重要的自变量。
而rstpulse自变量在第一类平方和中有比较大的数值却在第Ⅰ类平方和中是最小的，这是rstpulse自变量（休息时每分钟心跳次数）应该被考虑第一个删除的主要原因。
（3）剔除不显著的回归变量，继续回归分析
自变量rstpulse和weight的回归系数的t检验的P值分别为0.9886和0.1980，都大于α=0.05，故不拒绝“系数=0”的原假设。
这里要小心地看待这些检验，因为它们都是在其他自变量都加入回归的前提下进行显著性检验的，完全可能因为自变量间存在较强的相关而掩盖他们对回归的贡献。
所以，在剔除不显著的回归变量时必须逐个进行。
另外，从自变量rstpulse的回归系数更接近于0，也提示我们应先考虑删除自变量rstpulse.
得到新的回归方程：
oxygen=102.204275-0.219621age+0.304908maxpulse
-0.373401runpulse-2.682523runtime-0.072302weight
比较剔除rstpulse前后的输出可看出，R2的变化在4位小数之后。
进入回归的变量的回归系数在剔除rstpulse后的变化都小于1％。
说明剔除自变量rstpulse后，对回归模型没有实质性的影响，这个自变量的剔除是恰当的。
（4）系数的线性组合检验
使用test语句，还可以对回归系数的线性组合进行F检验。
例如，我们看到参数估计表中，maxpulse变量的系数与runpulse变量的系数之和非常接近于0（回顾前文：
这两个自变量有很强的共线性），想要检验一下这样的系数线性组合是否有很大的可能性，如果是那样，则可以简化回归模型。
在test语句中的线性方程组只有1个，所以自由度为1，线性方程组的平方和为8.2572。
F检验的分子为均方和8.2572/1=8.2572，F检验的分母为均方误差MSE=5.176338，自由度为25。
因此，
F（1,25）=8.2572/5.176338=1.5952，P值=0.2182>
0.05，
即不能拒绝回归系数线性组合的原假设。
（5）有约束条件的回归模型
若回归模型中的回归系数有线性组合的约束条件，则可以使用restrict语句在此约束条件下重新拟合回归模型。
modeloxygen=agemaxpulserunpulseruntimeweight/ss2;
oxygen=89.487420-0.162973age+0.388260（maxpulse-runpulse）
-2.805552runtime-0.080635weight
注意到maxpulse变量的系数为0.388260,runpulse变量的系数为－0.388260,两者之和为0.同时，它们的第Ⅱ类平方和也相等为57.444946.
没有约束条件时的RSS=721.97309，增加约束条件后的RSS=713.71590，减少了8.25720，说明为了增加这个约束条件损失了回归平方和8.25720，但换来了简化的回归模型。
这个数值越小越表明这个约束条件客观存在。
所以restrict语句的第Ⅱ类平方和为8.257198，且自由度为－1（是减少不是增加）。
同时注意到这个8.25720数字就是前面线性组合检验结果中的分子值。
自变量系数存在线性组合的约束条件，本质上是指这些自变量可以通过这种组合方式转换为一个新的自变量，例如，在这个样本中产生一个新变量maxrun=maxpulse-runpulse，这个新变量maxrun加入到回归模型中，而变量maxpulse和runpulse从回归模型中删除，重新拟合回归模型。
运行结果与前面相同。
回归方程为：
oxygen=89.487420-0.162973age+0.388260maxrun
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