SAS 怎么做累计残差检验图？

菜鸟求教：我想用SAS做累计残差检验图，可是总说
ERROR: Unable to load the Java Virtual Machine. Please see the installation instructions or system administrator.
看到有帖子上说下载j2sdk-1_4_1_02-windows-i586.exe安装在WIN系统，我下载也安装了，怎么还不行。。
我的是SAS 9.1.3，它有ODS Grap hics 模块吗？是不是非得下载SAS 9.3 才行，不能用9.1.3来做么？
求助啊啊啊~

以第一个程序为例：
proc genmod data=accident;
  model tar=x2 x5 x6 x8/dist=negbin
  offset=ln;
  output out=res pred=pred xbeta=x;
  run;

  data  plot;
  set res;
  retain sum 0;
  res=tar-pred;/*累积残差*/
  sum+res;
  keep sum pred;
  proc sort ;
  by pred;
  run;
  symbol i=join v=dot c=blue;
  proc gplot data=plot;
  plot sum*pred;
  run;
  quit;
还有一点，tar值是连续的，分布却设为negative binomial分布，个人觉得不合理

求问啊！

看错误提示应该是JRE没有正确安装
就是java runtime environment
重装下SAS看看

至于看已安装SAS模块
运行下述代码就好了

1. proc setinit noalias;
   
2. run;

复制代码

调用gplot画也可以，这个图应该不难画

playmore 发表于 2013-1-17 18:54
至于看已安装SAS模块
运行下述代码就好了

SAS 9.1.3应该是没问题的，这几个模块都有：
Product expiration dates:
---Base Product                                                            14SEP2005
---SAS/STAT                                                                14SEP2005
---SAS/GRAPH                                                               14SEP2005
---SAS/ETS                                                                 14SEP2005
---SAS/FSP                                                                 14SEP2005
---SAS/OR                                                                  14SEP2005
---SAS/AF                                                                  14SEP2005
---SAS/IML                                                                 14SEP2005
---SAS/QC                                                                  14SEP2005
---SAS/SHARE                                                               14SEP2005
---SAS/LAB                                                                 14SEP2005
---SAS/ASSIST                                                              14SEP2005
---SAS/CONNECT                                                             14SEP2005
---SAS/INSIGHT                                                             14SEP2005
---SAS/EIS                                                                 14SEP2005
---SAS/GIS                                                                 14SEP2005
---SAS/SPECTRAVIEW                                                         14SEP2005
---SAS/SHARE*NET                                                           14SEP2005
---MDDB Server common products                                             14SEP2005
---SAS/Secure Windows                                                      14SEP2005
---OR OPT                                                                  14SEP2005
---OR PRS                                                                  14SEP2005
---OR IVS                                                                  14SEP2005
---OR LSO                                                                  14SEP2005
---SAS/ACCESS Interface to DB2                                             14SEP2005
---SAS/ACCESS Interface to ORACLE                                          14SEP2005
---SAS/ACCESS Interface to SYBASE                                          14SEP2005
---SAS/ACCESS Interface to PC Files                                        14SEP2005
---SAS/ACCESS Interface to ODBC                                            14SEP2005
---SAS/ACCESS Interface to OLE DB

ziyenano 发表于 2013-1-17 19:27
调用gplot画也可以，这个图应该不难画

请问您能给个话累计残差检验图的程序模版吗，我在SAS Help里找不到o(︶︿︶)o 唉

能不能把你写的程序贴上来~

ziyenano 发表于 2013-1-17 20:03
能不能把你写的程序贴上来~

下面是我本来的程序，但是只能给出表格，不能给出直观的图形。我想加点什么，做出像最上面提问中的那样直观的累计残差检验图，但是完全不会编。。还请您指点指点啊，我都没找到类似的程序小样儿。。
data accident;
  input tar vot x2 x5 x6 x8;
  ln=log(vot);
datalines;
0.18         4.11         0.21         -1.25         0.856        0.81
1.00         4.11         0.32         -2.70         1.325        0.81
1.18         4.11         0.37         -2.34         1.291        0.81
2.72         4.11         0.96         -3.34         1.355        0.81
5.28         4.11         0.53         -3.85         1.538        0.81
1.64         4.11         0.46         -2.48         2.277        0.81
0.54         4.11         0.66         -1.70         2.838        0.81
3.36         4.11         0.36         -4.02         4.026        0.81
5.54         4.11         0.54         -3.42         5.026        0.81
8.36         4.11         0.91         -3.16         5.054        0.81
12.34         4.11         0.06         -3.95         6.695        0.81
28.76         4.11         0.94         -3.31         5.614        0.81
45.28         4.11         0.54         -2.53         7.944        0.81
3.36         4.20         0.21         -1.25         0.856        0.74
4.46         4.20         0.32         -2.70         1.325        0.74
3.08         4.20         0.37         -2.34         1.291        0.74
8.00         4.20         0.96         -3.34         1.355        0.74
7.10         4.20         0.53         -3.85         1.538        0.74
2.82         4.20         0.46         -2.48         2.277        0.74
2.36         4.20         0.66         -1.70         2.838        0.74
5.08         4.20         0.36         -4.02         4.026        0.74
13.06         4.20         0.54         -3.42         5.026        0.74
28.08         4.20         0.91         -3.16         5.054        0.74
37.32         4.20         0.06         -3.95         6.695        0.74
55.20         4.20         0.94         -3.31         5.614        0.74
39.62         4.20         0.54         -2.53         7.944        0.74
3.82         4.24         0.21         -1.25         0.856        0.73
3.54         4.24         0.32         -2.70         1.325        0.73
7.08         4.24         0.37         -2.34         1.291        0.73
13.26         4.24         0.96         -3.34         1.355        0.73
16.48         4.24         0.53         -3.85         1.538        0.73
4.28         4.24         0.46         -2.48         2.277        0.73
1.90         4.24         0.66         -1.70         2.838        0.73
6.72         4.24         0.36         -4.02         4.026        0.73
10.36         4.24         0.54         -3.42         5.026        0.73
13.26         4.24         0.91         -3.16         5.054        0.73
19.18         4.24         0.06         -3.95         6.695        0.73
20.18         4.24         0.94         -3.31         5.614        0.73
17.76         4.24         0.54         -2.53         7.944        0.73
;
proc genmod data=accident;
  model tar=x2 x5 x6 x8/dist=negbin
  offset=ln;
proc genmod data=accident;
  k = .14;
  a = _MEAN_;
  y = _RESP_;
  variance var = a+k*a*a;
if (y>0) then d = 2 * (y*log(y/a)-(1+k*y)/k *
                               log((1+k*y)/(1+k*a)));
else if (y=0) then d = 2 * log(1+k*a)/k;
  deviance dev = d;
  model tar=x2 x5 x6 x8 / offset = ln noscale link = log
  type1
  type3;
run;