请高手来帮忙！跪求

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

我安装的SAS V9.0安装过程按照http://www.pinggu.org/bbs//thread-165838-1-1.html上的说的，基本上相同。但是安装好了以后 不能做回归分析

data two;
input x y @@;
cards;
13 3.54 11 3.01 9 3.09 6 2.48 8 2.56 10 3.36 12 3.18 7 2.65
;
proc reg;
model y=x /stb p cli clm;
run;

运行以后提示我：
ERROR: =

在别人的SAS就能做出来结果。这是怎么回事啊？郁闷死了

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：thread pinggu cards Input Error 回归分析 ERROR

这种情况就需要重新安装,安装过程要保证你的杀毒软件不要开着,建议不要联网,这样有利于防毒

2# 爱萌
谢谢，我再试试

SAS 系统                   2010年03月26日 星期五 上午11时24分10秒   1

                                                        The REG Procedure
                                                          Model: MODEL1
                                                     Dependent Variable: y

                                             Number of Observations Read           8
                                             Number of Observations Used           8


                                                      Analysis of Variance

                                                             Sum of           Mean
                         Source                   DF        Squares         Square    F Value    Pr > F

                         Model                     1        0.81343        0.81343      20.97    0.0038
                         Error                     6        0.23276        0.03879
                         Corrected Total           7        1.04619


                                      Root MSE              0.19696    R-Square     0.7775
                                      Dependent Mean        2.98375    Adj R-Sq     0.7404
                                      Coeff Var             6.60107


                                                      Parameter Estimates

                                           Parameter       Standard                           Standardized
                      Variable     DF       Estimate          Error    t Value    Pr > |t|        Estimate

                      Intercept     1        1.66167        0.29700       5.59      0.0014               0
                      x             1        0.13917        0.03039       4.58      0.0038         0.88177

                                                            SAS 系统                   2010年03月26日 星期五 上午11时24分10秒   2

                                                        The REG Procedure
                                                          Model: MODEL1
                                                     Dependent Variable: y

                                                        Output Statistics

                   Dependent    Predicted       Std Error
            Obs     Variable        Value    Mean Predict          95% CL Mean             95% CL Predict         Residual

              1       3.5400       3.4708          0.1271       3.1597       3.7819       2.8972       4.0445       0.0692
              2       3.0100       3.1925          0.0832       2.9888       3.3962       2.6693       3.7157      -0.1825
              3       3.0900       2.9142          0.0713       2.7398       3.0886       2.4016       3.4267       0.1758
              4       2.4800       2.4967          0.1271       2.1856       2.8078       1.9230       3.0703      -0.0167
              5       2.5600       2.7750          0.0832       2.5713       2.9787       2.2518       3.2982      -0.2150
              6       3.3600       3.0533          0.0713       2.8789       3.2277       2.5408       3.5659       0.3067
              7       3.1800       3.3317          0.1031       3.0795       3.5839       2.7877       3.8756      -0.1517
              8       2.6500       2.6358          0.1031       2.3836       2.8880       2.0919       3.1798       0.0142


                                          Sum of Residuals                           0
                                          Sum of Squared Residuals             0.23276
                                          Predicted Residual SS (PRESS)        0.34220