第7部分最小二乘估计的改进.ppt
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1、第7章 最小二乘估计的改进,7.1 多重共线性的判别,7.2 岭估计,K的选择,岭迹的作用:,7.3 主成分估计,K的几种取法:,SAS中计算相关系数矩阵,proc corr 选项; 选语句: var 变量名表; with 变量名表; 选项除data=外,还有 pearson 缺省项 计算两两相关系数 cov 样本协方差矩阵 outp= 存放样本相关系数矩阵数据,Page 163 例7.1,data p163; input x1 x2 x3 y; cards; 149.3 4.2 108.1 15.9 161.2 4.1 114.8 16.4 171.5 3.1 123.2 19.0 175.
2、5 3.1 126.9 19.1 180.8 1.1 132.1 18.8 190.7 2.2 137.7 20.4 202.1 2.1 146.0 22.7 212.4 5.6 154.1 26.5 226.1 5.0 162.3 28.1 231.9 5.1 164.3 27.6 239.0 0.7 167.6 26.3 ; run; proc corr; run;,标准化过程在SAS中的实现,proc standard 选项; 选语句: var 变量名表; 选项除 data=外 还有out=新数据集 mean=或m= 指定新变量的均值 std= 指定新变量的标准差,Page 163 例7
3、.1 数据标准化,data p163; input x1 x2 x3 y; cards; /*数据省略*/ ; run; proc corr; run; proc standard m=0 std=1 out=std; run; proc print data=std; run;,SAS中实现共线性诊断,proc reg 选项; model y=自变量/vif collin; run; 选项vif用来输出方差膨胀因子 collin 或collinoint用来输出特征根与条件指数。 collin和collinoint的区别在于后者对模型中截距项作了校正。当截距项无显著性时,看由collin输出的
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