感谢hopewell，最后一个问题。。。

shiyiming

再次感谢hopewell！
看了他解答我的两个问题，收益匪浅。呵呵，不过第二个程序实在太复杂了，看不懂了，现在我的一系列问题我自已用了非常笨的办法都解决了，只剩下最后一步，把这个问题解决了，就一切OK了！
最后的问题是这样的（其余都不管）：现在数据集里还有三个变量syl（股票收益率）、szzzsyl（上证综指收益率）、sjid（事件id），sjid变量每隔70个相同，现在要生成两个变量a和b，分别对应syl=a*szzzsyl+b回归方程中的a和b，难点在于a和b每隔70个会发生变化，也就是说不同的sjid对应不同的a和b（不过在每隔70个观测里面，sjid、a、b都是相同的）。
数据集的大概样子如下：
syl    szzzsyl   sjid
0.2   0.2          3
0.3   0.2          3
0.1   0.5          3
...............（sjid=3的观测有70个）
0.1   0.2          3
0.5   0.1          3
0.4   0.3          15
0.3   0.4          15
0.1   0.3          15
...............（sjid=15的观测有70个）
0.1   0.2          15
0.2   0.1          31
0.3   0.5          31
0.5   0.2          31
................（sjid=31的观测有70个）
0.4   0.1          31
0.4   0.2          31
0.5   0.3          40
0.1   0.2          40
................（以下雷同）

请求高手帮忙，呵呵，可能到了这里问题已经比较简单了，可是自己还是解决不了 。。。皑皑 。。。

shiyiming

也就是每个sjid做一次回归。

shiyiming

没时间了,就在原来基础上改了改,不知道数对不
其实一直不太清楚,对这样的大量回归计算,怎么去做方程检验呢,请高人指点一下
[code:vujxrccj]data raw;
        input syl szzzsyl sjid;
datalines;
0.2 0.2 3
0.3 0.2 3
0.1 0.5 3
0.1 0.2 3
0.5 0.1 3
0.4 0.3 15
0.3 0.4 15
0.1 0.3 15
0.1 0.2 15
0.2 0.1 31
0.3 0.5 31
0.5 0.2 31
0.4 0.1 31
0.4 0.2 31
0.5 0.3 40
0.1 0.2 40
;

%macro create_syl(in_ds);
        options nomprint nosymbolgen;
        %macro create_reg(id);
                ods _all_ close;
                ods output Reg.MODEL1.Fit.syl.ParameterEstimates=_temp_reg;
                proc reg data=&in_ds(where=(sjid=&id));
                        model syl=szzzsyl;
                run;
                quit;
                ods _all_ close;
                ods listing;

                data _null_;
                        set _temp_reg;
                        if _n_=1 then call symput('a',put(estimate,best8.));
                        if _n_=2 then call symput('b',put(estimate,best8.));
                run;

                data &in_ds;
                        set &in_ds;
                        if sjid=&id then do;
                                a=&a;
                                b=&b;
                        end;
                run;
        %mend;

        proc sql;
                create table _temp_sjid_list as
                        select distinct sjid from &in_ds;
        quit;

        %let dsid=%sysfunc(open(_temp_sjid_list));
        %syscall set(dsid);
        %let nobs=%sysfunc(attrn(&dsid,nobs));
        %do inb_obs=1 %to &nobs;
                %let rc=%sysfunc(fetchobs(&dsid,&inb_obs));
                %create_reg(&sjid)
        %end;
        %let rc=%sysfunc(close(&dsid));

        proc datasets library=work nolist nodetails;
                delete _temp: /memtype=data;
        run;
        quit;  
%mend;

%create_syl(raw)[/code:vujxrccj]

shiyiming

[code:gp5vzv3u]data raw;
   input syl szzzsyl sjid;
datalines;
0.2 0.2 3
0.3 0.2 3
0.1 0.5 3
0.1 0.2 3
0.5 0.1 3
0.4 0.3 15
0.3 0.4 15
0.1 0.3 15
0.1 0.2 15
0.2 0.1 31
0.3 0.5 31
0.5 0.2 31
0.4 0.1 31
0.4 0.2 31
0.5 0.3 40
0.1 0.2 40
;
run;
proc sort data=raw;
        by sjid;
run;
proc reg data=raw outest=reg(keep=sjid szzzsyl Intercept rename=(szzzsyl=a Intercept=b)) noprint;
        model syl=szzzsyl;
        by sjid;
run;
data result;
        merge raw reg;
        by sjid;
run;[/code:gp5vzv3u]

shiyiming

谢谢byes指点,我又冒傻气了...
再看到离谱的地方一定告诉我一声昂!

shiyiming

恩 ，感谢 byes。
我原来没有用过model y=x; by variable;这种语句，主要是不知道reg里可以跟by语句；
我同样是用了 一个非常笨的办法解决了这个问题 ，我写下来，给大家献丑 ：
我用Analyst打开数据集，然后simple regression，选择好因变量和自变量，在对话框中的variable中选择group by “sjid"，生成Htm文件，生成后用excel打开，利用index函数读取我想要的a、b和sjid，然后生成SAS数据集，在利用sjid变量merge两个数据集，此时有syl、szzzsyl，a、b，就能估算syl'了，然后用syl减去syl'就得到了我想要的结果。
整个过程不像是SAS解决方案，呵呵，不过还蛮有效的