如何用SAS进行非线性回归

shiyiming

正在处理数据，可不会用SAS，哪位高手帮忙一下，谢谢


[code:abfe6]x1            x2             x3           Y
70         1        2        9.36
90        1        2        15.66
70        3        2        10.32
90        3        2        12.62
70        2        1        13.6
90        2        1        10.61
70        2        3        12.36
90        2        3        17.66
80        1        1        9.88
80        3        1        9.74
80        1        3        12.37
80        3        3        10.18
80        2        2        12.82
80        2        2        10.73
80        2        2        11.21[/code:abfe6]

shiyiming

总得有个非线性函数的具体形式吧

shiyiming

低维的，还可以做图先看一下他可能是哪种关系！

shiyiming

I can tell you the result will be awful.

Please take a look at your data first. There are only 3 levels for each IV. I doubt if you can get a good nonlinear solution.

shiyiming

同意楼上

shiyiming

试试三元二次方程,估计你是在做响应面的分析.
程序如下,(还有画图的程序,要否?)
[code:6e110]data ex;
input x1 x2 x3 y;
cards;
x1            x2             x3           Y
70         1        2        9.36
90        1        2        15.66
70        3        2        10.32
90        3        2        12.62
70        2        1        13.6
90        2        1        10.61
70        2        3        12.36
90        2        3        17.66
80        1        1        9.88
80        3        1        9.74
80        1        3        12.37
80        3        3        10.18
80        2        2        12.82
80        2        2        10.73
80        2        2        11.21
proc sort ;
by x1-x3;
proc rereg;
model y=x1-x3/lackfit;
run;[/code:6e110]

shiyiming

能否把画图的程序传上来
谢谢！！！！！！

shiyiming

proc rereg;好像应该是proc rsreg吧？
我也想要图，谢谢！ <!-- s:) --><img src="{SMILIES_PATH}/icon_smile.gif" alt=":)" title="Smile" /><!-- s:) -->

shiyiming

在SAS帮助里不是说非线形回归是只做一元的吗?"The NLIN procedure performs univariate nonlinear regression using the least squares method"楼上说的多元多次方程拟和是在哪个过程里实现啊?

shiyiming

data ex;
input x1 x2 x3 y;
cards;
x1            x2             x3           Y
70    1   2   9.36
90   1   2   15.66
70   3   2   10.32
90   3   2   12.62
70   2   1   13.6
90   2   1   10.61
70   2   3   12.36
90   2   3   17.66
80   1   1   9.88
80   3   1   9.74
80   1   3   12.37
80   3   3   10.18
80   2   2   12.82
80   2   2   10.73
80   2   2   11.21
proc sort ;
by x1-x3;
proc rsreg;
model y=x1-x3/lackfit;
run;