请问sas里面的genmod相关问题

各位前辈好，我最近在做的研究涉及10个解释变量（5个百分比数据，其他都为降雨量、海拔高度等连续数据）和1个响应变量（50次测量中的超标次数）。导师让我用广义线性模型做一下，于是就在sas里面找到了genmod模块。由于是统计小白，对统计知识和sas不是太熟悉，时间很急也来不及慢慢自己学了，烦请各位前辈告知，总共11个论坛币，卑微地砸出10个求指教：
1.响应变量为超标次数，是否适合用poisson分布做？
2.在网上看的资料拼凑的程序如下，请问我想得到总体拟合程度和各个解释变量能够解释的程度及其显著性，需要对程序进行怎么改，在输出结果中分别是哪些值能够代表拟合程度（类似R方）和显著性水平？obstats、pscale分别是什么意思呢？有个type1和type3的检验，应该怎么选呢？我能从结果里面得出哪些有用的信息呢？拜谢了！
程序：DATA P162;
INFILE 'D:\sasGLM\P162.txt';
INPUT tp far set for nat art str slop wide rain alt;
RUN;
PROC GENMOD DATA=P162;
MODEL tp = far set for nat art str slop wide rain alt/ DIST = POISSON LINK = LOG   obstats type1  type3;
RUN;

结果如下：
              Criteria For Assessing Goodness Of Fit


                     Criterion                 DF           Value        Value/DF


                     Deviance                  69        967.0024         14.0145
                     Scaled Deviance           69        967.0024         14.0145
                     Pearson Chi-Square        69        896.7709         12.9967
                     Scaled Pearson X2         69        896.7709         12.9967
                     Log Likelihood                     4814.0600




             Algorithm converged.




                                   Analysis Of Parameter Estimates


                                      Standard     Wald 95% Confidence       Chi-
       Parameter    DF    Estimate       Error           Limits            Square    Pr > ChiSq


       Intercept     1    -1727.68    350.9755    -2415.58    -1039.78      24.23        <.0001
       far               1    1730.588    350.8332    1042.968    2418.208      24.33        <.0001
       set               1    1730.781    350.8447    1043.138    2418.423      24.34        <.0001
       for               1    1730.519    350.8732    1042.820    2418.218      24.32        <.0001
       natwet         1    1730.502    350.8607    1042.828    2418.177      24.33        <.0001
       artwet          1    1727.515    350.8053    1039.949    2415.081      24.25        <.0001
       strd              1      0.7916      0.1182      0.5599      1.0233      44.84        <.0001
       slo               1     -0.7782      0.1139     -1.0014     -0.5550      46.68        <.0001
       pre              1      0.0003      0.0002     -0.0002      0.0007       1.40        0.2365
       ele               1      0.0245      0.0122      0.0006      0.0484       4.04        0.0443
       wide             1     -0.0021      0.0004     -0.0029     -0.0013      24.59        <.0001
       Scale             0      1.0000      0.0000      1.0000      1.0000



                                              LR Statistics For Type 3 Analysis

                             Source       DF    Chi-  Square  Pr > ChiSq


                             far               1      24.47        <.0001
                             set               1      24.48        <.0001
                             for               1      24.46        <.0001
                             natwet            1      24.47        <.0001
                             artwet            1      24.39        <.0001
                             strd              1      44.61        <.0001
                             slo               1      45.24        <.0001
                             pre               1       1.37        0.2410
                             ele               1       3.66        0.0558
                             wide              1      27.93        <.0001




万分感谢！！！

你做的模型没有自变量吗？怎么都是协变量，应该加class far set for nat art str slop wide rain alt；
其他参数解释可以参考SAS Help

kankan

honghejing 发表于 2011-7-8 08:54
你做的模型没有自变量吗？怎么都是协变量，应该加class far set for nat art str slop wide rain alt；
其 ...

请问大师，你怎么知道楼上的模型没有自变量，都是协变量的呢？自变量和协变量有什么区别么？谢谢了

能不能用泊松分布取决于超标天数是不是小概率事件，如果总体超标天数小于5%就可以用泊松分布，否则建议你用Logistic回归做分析。另外，模型里的分类变量要用class xx xx xx;

Scaled Pearson X2和Scaled Deviance类似于线性回归中的R^2,如果它们是在1附近的值，应该说明拟合的不错，远大于1或小于1都不好。从你的结果看来，这个值远大于1了，说明数据是overdispersion。

你好，我想问下第一个结果person卡方值是12.99还是896？

estherstat 发表于 2012-3-25 23:04
Scaled Pearson X2和Scaled Deviance类似于线性回归中的R^2,如果它们是在1附近的值，应该说明拟合的不错， ...

你好，请问卡方值是value还是value/df?

llkknnllyytt 发表于 2015-4-25 21:00
你好，请问卡方值是value还是value/df?

卡方值应该是value

拟合度不好，P远小于0.05