急求：SAS多元回归程序 非常感谢！！！

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各位高人：本人现在有两组自变量X和R，每组自变量有3个备选自变量X1、X2、X3以及R1、R2、R3。现在想从每组自变量中选取一个变量做回归，需要做出很多的多元回归模型，最后选择一个最优的回归模型。请问该如何编程，因为本人刚接触SAS，请高人帮忙，谢谢！！！
（事实上，备选自变量更多，我就以这个为例吧）
数据如下：

y（因变量）	X1	X2	X3	R1	R2	R3
0.053512831	36787.89	201708.14	29.51	0.5448	1.7736	2.0016
0.436636199	38246.97	221445.81	32.35	0.5652	1.8473	2.0026
-0.009960103	39080.58	229397.93	29.94	0.404	1.5324	1.5044
0.040347052	38904.85	240580	24.56	0.8854	2.3058	3.2539
0.347239889	41854.41	243821.9	20.87	0.5771	2.1079	1.9134
0.294396789	44628.17	266621.54	21.19	0.8442	2.7495	2.6993
-0.007090292	44845.22	266255.48	15	1.0052	2.7672	2.6239
-2.756333925	44477.8	274662.57	13.1	1.7002	2.3788	6.1126
-0.207187766	50748.46	289847.7	7.9	1.3099	1.1715	5.2577
0.231135137	49284.64	287526.17	4.7	2.1676	1.7262	11.9007
0.273730023	54659.77	308664.23	6.5	2.877	3.1508	16.4656
-0.016245517	55460.52	310898.29	11.9	1.24	1.1932	7.1747
-0.117192584	54063.91	313499.82	9.1	2.4496	2.7486	14.6027
0.162745971	56492.53	312330.34	8.9	2.5517	3.3287	15.3785
-0.135014223	58574.44	337291.05	9.3	3.1358	3.9195	19.7635
-0.147120947	58329.3	327683.74	5.4	0.5448	0.3484	3.6143
-0.01030496	36787.89	201708.14	29.51	3.6107	6.0881	16.4323
-0.025558316	38246.97	221445.81	32.35	0.8316	3.4968	4.4755
-0.039304509	39080.58	229397.93	29.94	-6.3568	-4.2724	-76.4189
0.055595692	38904.85	240580	24.56	-0.5796	1.839	-4.4034
0.100514905	41854.41	243821.9	20.87	4.8836	7.3595	22.1667
0.032450952	44628.17	266621.54	21.19	0.5609	3.1777	2.7753
-0.004289522	44845.22	266255.48	15	-6.204	-3.7892	-60.4365
0.051862107	44477.8	274662.57	13.1	-2.5156	0.0208	-15.3524
0.026745104	50748.46	289847.7	7.9	-0.4748	2.3313	-1.8062
0.103358936	49595.74	277998.11	4.4	-3.69	-1.44	-25.5257
0.013302743	49284.64	287526.17	4.7	-1.221	0.948	-5.6106
0.125716971	53433.49	286788.21	7.3	8.6437	12.5563	22.6234

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关键词：多元回归 非常感谢 多元回归模型 回归模型 自变量 自变量 程序

为什么不试试逐步回归呢
比如使用Forward法筛选自变量语句为：
proc reg data=MYLIB.multcollinearity（这个是你自己建立的文件）;                                                                                                   
   model Y = X1 X2 X3 X4 X5 / selection=forward sle=0.05;                                                                              
run;
其中selection可以是forward也可以是backward还可以是Stepwise