求助，sas如何做岭回归

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在模型构建的时候发现变量之间存在多重共线性问题。查了相关资料说岭回归能够解决这一问题，求大神们帮忙，岭回归是否可以解决多重共线性？如何做岭回归？ 10分感谢

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关键词：岭回归 多重共线性问题 多重共线性 多重共线 模型构建 如何

路过

多重共线性你可以看变量之间的相关性呀，岭回归主程序是 proc nlin data
,网上资料一大把

现在网络这么发达，遇到问题可以先baidu，google一下。许多简单的问题很快就能找到答案。另外，软件自身的帮助也可以！

在研究问题 的自变量之间存在共线性关系时，此时如果再用经典的回归分析方法，即最小二乘法估计，这时会使均方误差变得很大，会导致参数的估计很不好，因此出于这一点，用岭回归估计代替最小二乘估计，岭回归中的关键核心问题是k值得确定问题，至于具体程序主要是在程序步的model语句选项中加入‘ridge’来确定k值，楼主可以看一下高惠璇老师编写的教材，记得上面很详细具体的，祝好！

Yes. There are several ways. Here is a ridge regression to deal with 多重共线性问题 in SAS reg

data acetyl;
   input x1-x4 @@;
   x1x2 = x1 * x2;
   x1x1 = x1 * x1;
   label x1  = 'reactor temperature(celsius)'
         x2  = 'h2 to n-heptone ratio'
         x3  = 'contact time(sec)'
         x4  = 'conversion percentage'
         x1x2= 'temperature-ratio interaction'
         x1x1= 'squared temperature';
   datalines;
1300  7.5 .012 49   1300  9   .012  50.2 1300 11 .0115 50.5
1300 13.5 .013 48.5 1300 17   .0135 47.5 1300 23 .012  44.5
1200  5.3 .04  28   1200  7.5 .038  31.5 1200 11 .032  34.5
1200 13.5 .026 35   1200 17   .034  38   1200 23 .041  38.5
1100  5.3 .084 15   1100  7.5 .098  17   1100 11 .092  20.5
1100 17   .086 29.5
;

ods graphics on;

proc reg data=acetyl outvif
         outest=b ridge=0 to 0.02 by .002;
   model x4=x1 x2 x3 x1x2 x1x1;
run;

proc print data=b;
run;

是风啊 发表于 2013-9-27 19:00
在研究问题 的自变量之间存在共线性关系时，此时如果再用经典的回归分析方法，即最小二乘法估计，这时会使均 ...

非常感谢

岭回归分析用于解决线性回归分析中自变量共线性的研究算法。岭回归通过引入k个单位阵，使得回归系数可估计；单位阵引入会导致信息丢失，但同时可换来回归模型的合理估计。针对岭回归：其研究步骤共为2步,分别是结合岭迹图寻找最佳K值；输入K值进行回归建模。网页版SPSSAU可以做岭回归，操作比较简单。