分组回归

shiyiming

data A: code        Time        day        r        _n
600001        20060524        20060531        -0.008281157        -5
600001        20060525        20060531        -0.026505991        -4
600001        20060526        20060531        0.065703898        -3
600001        20060529        20060531        0.086088239        -2
600001        20060530        20060531        0.03979086        -1
600001        20060531        20060531        0.107274286        0
600001        20060601        20060531        0.059430877        1
600001        20060602        20060531        -0.038942064        2
600001        20060605        20060531        -0.051635697        3
600001        20060606        20060531        0.038702317        4
600001        20060607        20060531        -0.062411551        5
600001        20060608        20060531        -0.017669674        6
600001        20060609        20060531        0.013122828        7
600001        20060612        20060531        0.016912312        8
600001        20060613        20060531        -0.051505329        9
600001        20060614        20060531        -0.038340433        10
600003        20070226        20070305        0.015148111        -5
600003        20070227        20070305        -0.056897604        -4
600003        20070228        20070305        0.034666183        -3
600003        20070301        20070305        0.112772922        -2
600003        20070302        20070305        -0.01225781        -1
600003        20070305        20070305        0.086679702        0
600003        20070306        20070305        -0.051920234        1
600003        20070307        20070305        -0.010350856        2
600003        20070308        20070305        -0.015317982        3
600003        20070309        20070305        -0.019223534        4
600003        20070312        20070305        -0.002773618        5
600003        20070313        20070305        0.014388151        6
600003        20070314        20070305        -0.008704821        7
600003        20070315        20070305        -0.002119721        8
600003        20070316        20070305        -0.029184168        9
600003        20070319        20070305        -0.022995407        10
600007        20060425        20060509                -5
600007        20060426        20060509                -4
600007        20060427        20060509                -3
600007        20060428        20060509        0.114413478        -2
600007        20060508        20060509        0.042151868        -1
600007        20060509        20060509        0.069974391        0
600007        20060510        20060509        0.018565172        1
600007        20060511        20060509        -0.008876887        2
600007        20060512        20060509        -0.008373075        3
600007        20060515        20060509        -0.050114431        4
600007        20060516        20060509        0.017978201        5
600007        20060517        20060509        0.026904472        6
600007        20060518        20060509        -0.015287463        7
600007        20060519        20060509        -0.030309676        8
600007        20060522        20060509        0.07694451        9
600007        20060523        20060509        -0.02235848        10
要求找出_n=1, 2-3, 4-10的r值分别做因变量， _n=-5--3(-5到-3天) 和_n=-2-0的r值做2个自变量， 做3次 2元回归， 计算回归系数。 请教如何计算？

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要求找出_n=1, 2-3, 4-10的r值分别做因变量， _n=-5--3(-5到-3天) 和_n=-2-0的r值做2个自变量， 做3次 2元回归， 计算回归系数。 请教如何计算？

你这里的R值作为因变量，是每一个R值还是2-3对应R值的均值还是什么呢？

shiyiming

对2-3的R值，是它们的和， 其他依此 类推

shiyiming

我就说说想法，手边没有SAS。

先按照_n分组
data yourdata;
set yourdata;
if -5<=_n<=-3 then group='n1';
if -2<=_n<=0 then group='n2';
if _n<=1 then group='n3';
if 2<=_n<=3 then group='n4';
if 4<=_n<=5 then group='n5';
if group ne '';
run;
proc sort data=yourdata; by code group; run;
proc means data=yourdata noprint; by code group; var r; output out=sumdata (drop=_type_ _freq_) sum=; run;
proc transpose data=sumdata out=resultdata; by code; id group; var r; run;

proc reg data=resultdata; model n3=n1 n2; quit;

大概这么个思路吧，具体的_n那里你改改试试吧。

shiyiming

谢谢凳子，数据整理好了， 但是回归         proc reg data=resultdata; model n3=n1 n2; quit;
我想知道 系数 和R square, F统计量， 这步没显示

shiyiming

在下面这个回归里， 如果截踞项为0， 回归程序应该怎么写？请问？
proc reg data=resultdata; model n3=n1 n2; quit;

shiyiming

to vcvi
有显示的，具体你可以查查如何看reg output，其实你只要把output页面往上翻翻，大概在FitStatistics和Analysis of Variance那一块吧。

shiyiming

en ,谢谢， 我看到了，