共享:一段广义线性模型的程序

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这是我做项目的时候自己开发的一段广义线性模型的程序,本来想放到我的书<SAS编程与数据挖掘商业案例>中,但是要等到机械出版社的再版合约.暂时和大家分享一下吧:

proc genmod data =test;
P=&p.;
A=_mean_;
Y=_RESP_;
VARIANCE VAR=A**P;
DEVIANCE DEV=2*((Y**(2-P)-Y*A**(1-P))/(1-P)-(Y**(2-P)-A**(2-P))/(2-P));
class &u._flag ;
model target_var=&u._flag /scale=Pearson type3 ;
fwdlink link=(A**(1-p))/(1-p);
invlink link=((1-p)*_xbeta_)**(1/(1-p));
run;

注意:该段程序的目标变量须要符合Tweedie分布才适用.
另外,刚开发出一个超维度的降维算法(不是什么SVD,PCA之类的),但是代码实在太长,还是想着再版的时候放到我的书里面去.
希望各位批评指正!

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关键词：广义线性模型 线性模型 variance pearson Target 出版社 机械 程序 模型 开发

呵呵，拜读了您的书，感觉受益匪浅，我现在主要在研究您的书了；另外顺便请教一个问题：若某时点对一群人进行不同量表评价，计算各量表的权重，不知道如何去做？十分感谢

我见过有人用nlimixed做过。在genmod里直接做少见。令人佩服。不过既然属于generalized linear model，方向不错。值得好好研究一番。

牛人，正研究你的书。

好东西
值得学习

降维方法很多，请问是什么方法

哦, 是我自己用SET/SET语句开发的,书上没有这种算法.其实超维度也是相对的,目前只能用SAS做到2万维,超大维度可能需要用Hadoop做. Hadoop需要软硬件的支持.

支持呀。。。。高手

楼主，牛逼，我也是研究过您的大作