求助：关于多元线性回归问题

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proc glm data=nv ;class age bmi bp gene;
model hcy=age bmi bp gene/clparm solution;run;

用glm做多元回归，age bmi bp gene 是分类变量 hcy是连续变量。
例如age分为6类  40~45  age=0
                            45~50 age=1
                           55~60 age=2 。。。。
希望是比较的结果为   age=0 为参照  age=1 age=2 。。。 与之比较 得出beta值，可是现在结果是 age=6为参照，求大家给予解答


我做的结果如下：
                                      Standard
Parameter           Estimate             Error    t Value    Pr > |t|
Intercept        10.98616981 B      1.96260949       5.60      <.0001
age1      1      -2.12957094 B      1.55774683      -1.37      0.1733
age1      2      -1.81773212 B      1.26059910      -1.44      0.1511
age1      3      -1.18207668 B      1.21860317      -0.97      0.3333
age1      4      -0.41424944 B      1.19890217      -0.35      0.7301
age1      5      -0.73198881 B      1.20901696      -0.61      0.5456
age1      6       0.00000000 B       .                .         .
bmi1      1       0.20623883 B      0.59168677       0.35      0.7278
bmi1      2       0.08767152 B      0.57658498       0.15      0.8793
bmi1      3       0.00000000 B       .                .         .

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关键词：多元线性回归 线性回归 Intercept Parameter Standard 求助 线性回归

首先想到的是40~45时 让  age的值最大。

等高手出招...

1# syh002008

Are you using the newest version of SAS (9.22) by chance? If that, you can try proc GLMSELECT, which fills out the gaps where CLASS statement in proc GLM does not include effect selection methods. I believe that is exactly what you are expecting.
JingJu

谢谢，我用的是9.1，我找到别的方法了，使用proc genmod 可以对class进行设置。非常感谢jingju。

对啊，要不用genmod，class后面加括号，要不在proc glm前，用if把age=0变成age=9，sas默认最高数字，最高字母为base

syh002008 发表于 2010-9-15 08:57
谢谢，我用的是9.1，我找到别的方法了，使用proc genmod 可以对class进行设置。非常感谢jingju。

Genmod and GLM are not simply identical, you may know that. One is MLE and the other least squared method. Ｉam very surprised you would get the exactly same result, I mean, about std or p values. JingJu

seeing  professor  again!