第三讲 统计的分析.pptxVIP

第三讲：统计分析2SLS回归中位数回归tobit回归cluster(聚类)因子分析spline回归GLS回归主要教学内容：描述统计相关系数均值中位数检验OLS回归逻辑回归logitprobit回归描述统计/*使用表m12*/data m12;set test.m12;run;proc means data=m12 n mean std max q3 median q1 min;var tc csp size lev roa purchs loan state;run; 以HTML格式数据结果：工具=选项=参数选择=结果=创建HtmL（使用work文件夹）分组描述统计proc means n data=m12;var stock;class year state;run;/*class可用by替换，但要先按by变量排序*/proc sort data=m12;by state;run;proc means mean data=m12;var csp tc;by state;run;相关系数proc corr data=m12 pearson spearman;var tc csp size lev roa purchs loan indpdt mshare state;run;proc corr data=m12 pearson;var tc csp size lev;where state=1;run;/*用where子句选择需要的样本*/独立样本的均值检验又叫T检验proc ttest data=m12; var tc csp; class state;run;独立样本的中位数检验又叫非参数检验proc npar1way data=m12 wilcoxon; class state; var tc csp;run;OLS(最小二乘)回归因变量为连续变量proc reg data=m12;model tc=csp size lev roa purchs loan indpdt mshare state year1-year3 ind1-ind11;run;/*经过行业、年度调整的回归*/报告模型估计结果(output)在数据集p中生成模型的各估计量：proc reg data=test.m12; model tc=csp size lev roa purchs loan indpdt mshare state; output out=pr=residual p=yhat stdi=stdi stdp=stdp stdr=stdr ;run;r: residualp: predicted y （yhat）stdi: 个体的预测标准误stdp:平均的预测标准误stdr: 残差标准误分组回归例：分年度回归并报告每组的回归系数proc sort data=test.m12; by year; run; /*先按by变量排序*/proc reg data=test.m12 outest=est;model tc=csp size lev roa purchs loan indpdt mshare state;by year;run;outest选项表示在数据集中报告回归系数。logistic回归逻辑回归：是研究分类观察结果(y)与一些影响因素(x)之间关系的一种多变量分析方法。即y 取某值（如y=1）的概率（p）与某影响因素（x）的关系，其中p（概率）的取值范围介于0～1之间。因变量为分类变量，取值范围在[0，1].使用数据集resdat.audit：data audit; set resdat.audit; run;logistic回归proc logistic data=audit descending;model big4=sqrcratio cratio size lev roa growth rec int rf / rsquare;where state=1 and ind3=1;run;以上程序与下面这段程序等价: (descending和event的作用)proc logistic data=audit;model big4(event=1)=sqrcratio cratio size lev roa growth rec int rf/rsquare;where state=1 and ind3=1;run;逐步回归(stepwise)proc logistic data=audit descending;model big4=sqrcratio cratio size lev roa growth rec int rf / selection=stepwise;where state=1 and ind3=1;r