如何对大批量数据重复做线性回归

很简单的，特别是对这种重复性的工作，真是macro派上用途的地方。
就算是1万个，也是so easy ！

当然如果用iml的话，可能速度更快，代码可能比较简单。

crazygoing 发表于 2011-9-29 09:07
花了点时间，给你编了代码，我测试了一下应该没问题。具体你根据自己需要再改吧。

谢谢"crazygoing",太强大了!!! 十分感谢！！我运行了一下 是可以的。宏语言真是很方便,有空要多学习。

yunqingwang 发表于 2011-9-29 22:16
几千个回归，用宏处理结果也不容易
IML，模块化编程多好啊，咋就没人用

不知您说的IML程序是如何编写的呢？如果方便的话，能否根据我提供的sample数据大概给个编码嚒？对于sas的任何东西我都很想多学习学习 呵呵。 感谢。

yunqingwang 发表于 2011-9-29 22:16
几千个回归，用宏处理结果也不容易
IML，模块化编程多好啊，咋就没人用

既然你说用IML模块写好，那就请把你写的程序晒一晒呀！

鼓吹一下：SXLION是论坛里高水平的SAS使用者之一，无论是理论还是实际京剧

yunqingwang 发表于 2011-9-29 22:16
几千个回归，用宏处理结果也不容易
IML，模块化编程多好啊，咋就没人用

期待着您的IML程序

jingju11 发表于 2011-9-30 05:51
鼓吹一下：SXLION是论坛里高水平的SAS使用者之一，无论是理论还是实际操作。
我个人使用很多的宏程序。现在 ...

其实我的问题用reg的目的就是得到每个因变量的coefficent，p值，以及每个回归的r-square，adj-rsquare值。因为自变量的个数很多，几千个，如果单纯用proc reg来运算的话，结果会显示output window full，并且即使可以得到所有output，把结果一个一个复制粘贴也比较不方便。理想的是写一个程序，能直接把output中所有自变量的统计信息做一个汇总表格直接出来。“之前 crazygoing提供的code能解决这个问题。jingju11提供的用outset语句也能解决这个问题。非常感谢大家的指教！！！

/* 工作半年都没有接触IML,研究生时候用过IML */
/* 代码写的比较不专业，我仍觉得IML比较强大 */
/* 完全可以脱离macro，IML高手都很低调*/
/* 没有IML权限，没法调试，有误的可能性大*/
data a1;
input date $       ticker $        return        smb        hml;
cards;
19930104        AC        0.0298        -0.003        0.0023
19930105        AC        0.0334        0.0037        0.0026
19930106        AC        0.0432        0.0041        0.0025
19930107        AC        0.0256        0.0066        0.0017
19930108        AC        0.0355        0.0002        -0.0019
19930109        AC        0.056        0        0.003
19930110        AC        0.025        -0.0029        0.0018
19930111        AC        0.0345        0.001        0.009
19930112        AC        0.0435        0.0019        0.003
19930104        BDF        0.0435        0.0019        0.0018
19930105        BDF        0.0298        0.0016        0.009
19930106        BDF        0.0334        -0.0005        0.003
19930107        BDF        0.0432        0.0025        0.0003
19930108        BDF        0.0256        0.0062        0.0027
19930109        BDF        0.0355        -0.0019        0.0025
19930110        BDF        0.056        0.002        0.0026
19930111        BDF        0.025        -0.003        0.0023
19930112        BDF        0.0345        0.0037        0.0026
;
run;
/*根据ticket读到数据集，IML也可以实现，IML不熟悉，忘了怎么处理*/
proc sql;
create table t1 as
   select distinct ticker
   from a1;
quit;

proc sql noprint;
  select count(*) into: numrows
  from t1;
  %let nn=&numrows;
  select ticker into: ticker1- :ticker&nn
  from t1;
quit;

%macro one;
%do i = 1 %to &nn;
  data b&i;
   set a1;
   where ticker = "&&ticker&i";
   run;
%end;
%mend;
%one;


%macro two;
proc iml;

/*自定义回归模块，X为自变量矩阵，y为因变量向量*/
start reg(x,y);
      n=nrow(x);                      /* number of observations */
      k=ncol(x);                         /* number of variables */
      xpx=x`*x;                               /* cross-products */
      xpy=x`*y;  
      xpxi=inv(xpx);                   /* inverse crossproducts */
      b=xpxi*xpy;                        /* parameter estimates */
      yhat=x*b;                             /* predicted values */
      resid=y-yhat;                                /* residuals */
      sse=resid`*resid;                /* sum of squared errors */
      dfe=n-k;                      /* degrees of freedom error */
      mse=sse/dfe;                        /* mean squared error */
      rmse=sqrt(mse);                /* root mean squared error */
      covb=xpxi#mse;                 /* covariance of estimates */
      stdb=sqrt(vecdiag(covb));              /* standard errors */
      t=b/stdb;                        /* ttest for estimates=0 */
      probt=1-probf(t#t,1,dfe);     /* significance probability */
   finish reg;

free re;
  %do i= 1 %to &nn;
   proc iml;
   use b&i;read all var _num_ into c;
   call reg(C[,2:3],c[,1]);
   re=re//(b||RESID||sse||t||probt); /*保存每次回归的结果R-sqare可以公式自己在REGmodule加上去，*/
  %end;

create table result from re;append from re;
quit;
%mend;
%two;

嗯，我对IML很感兴趣，可惜不会。正好学习一下。

嗯，我对IML很感兴趣，可惜不会。正好学习一下。