regression

glm

#set_regression

Descripción

Se utiliza para ajustar modelos de regresión lineal utilizando el método de mínimos cuadrados.

regression.glm <result=results> <status=rc> / alpha=double, attributes={{format="string", formattedLength=integer, label="string", name="variable-name", nfd=integer, nfl=integer}, {...}}, byLimit=64-bit-integer, class={{countMissing=TRUE | FALSE, descending=TRUE | FALSE, ignoreMissing=TRUE | FALSE, levelizeRaw=TRUE | FALSE, maxLev=integer, order="FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL", param="BTH" | "EFFECT" | "GLM" | "ORDINAL" | "ORTHBTH" | "ORTHEFFECT" | "ORTHORDINAL" | "ORTHPOLY" | "ORTHREF" | "POLYNOMIAL" | "REFERENCE", ref="FIRST" | "LAST" | double | "string", split=TRUE | FALSE, vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2">}}, {...}}, classGlobalOpts={countMissing=TRUE | FALSE, descending=TRUE | FALSE, ignoreMissing=TRUE | FALSE, levelizeRaw=TRUE | FALSE, maxLev=integer, order="FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL", param="BTH" | "EFFECT" | "GLM" | "ORDINAL" | "ORTHBTH" | "ORTHEFFECT" | "ORTHORDINAL" | "ORTHPOLY" | "ORTHREF" | "POLYNOMIAL" | "REFERENCE", ref="FIRST" | "LAST" | double | "string", split=TRUE | FALSE}, classLevelsPrint=TRUE | FALSE, clb=TRUE | FALSE, code={casOut={caslib="string", compress=TRUE | FALSE, indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2">}, label="string", lifetime=64-bit-integer, maxMemSize=64-bit-integer, memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD", name="table-name", onDemand=TRUE | FALSE, promote=TRUE | FALSE, replace=TRUE | FALSE, replication=integer, tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE", threadBlockSize=64-bit-integer, timeStamp="string", where={"string-1" <, "string-2">}}, comment=TRUE | FALSE, fmtWdth=integer, indentSize=integer, intoCutPt=double, iProb=TRUE | FALSE, labelId=integer, lineSize=integer, noTrim=TRUE | FALSE, pCatAll=TRUE | FALSE, tabForm=TRUE | FALSE}, collection={{details=TRUE | FALSE, name="string", vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2">}}, {...}}, display={caseSensitive=TRUE | FALSE, exclude=TRUE | FALSE, excludeAll=TRUE | FALSE, keyIsPath=TRUE | FALSE, names={"string-1" <, "string-2">}, pathType="LABEL" | "NAME", traceNames=TRUE | FALSE}, freq="variable-name", inputs={{format="string", formattedLength=integer, label="string", name="variable-name", nfd=integer, nfl=integer}, {...}}, maxParameters=integer, model={addlaststopstep=TRUE | FALSE, clb=TRUE | FALSE, depVars={{name="variable-name"}, {...}}, effects={{interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE", maxInteract=integer, nest={"string-1" <, "string-2">}, vars={"string-1" <, "string-2">}}, {...}}, entry="variable-name", include=integer | {{effect-1} <, {effect-2}>}, informative=TRUE | FALSE, noint=TRUE | FALSE, ridge={<double-1 <, double-2>>}, ss3=TRUE | FALSE, start=integer | {{effect-1} <, {effect-2}>}, stb=TRUE | FALSE, tol=TRUE | FALSE, vif=TRUE | FALSE, xpx=TRUE | FALSE, xpxScaled=TRUE | FALSE, xpxUnscaled=TRUE | FALSE}, multimember={{details=TRUE | FALSE, name="string", noEffect=TRUE | FALSE, stdize=TRUE | FALSE, vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2">}, weight={"variable-name-1" <, "variable-name-2">}}, {...}}, nClassLevelsPrint=integer, nominals={{format="string", formattedLength=integer, label="string", name="variable-name", nfd=integer, nfl=integer}, {...}}, output={casOut={caslib="string", compress=TRUE | FALSE, indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2">}, label="string", lifetime=64-bit-integer, maxMemSize=64-bit-integer, memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD", name="table-name", promote=TRUE | FALSE, replace=TRUE | FALSE, replication=integer, tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE", threadBlockSize=64-bit-integer, timeStamp="string", where={"string-1" <, "string-2">}}, cooksD="string", copyVars="ALL" | "ALL_MODEL" | "ALL_NUMERIC" | {"variable-name-1" <, "variable-name-2">}, covRatio="string", dffits="string", h="string", lcl="string", lclm="string", likeDist="string", pred="string", press="string", resid="string", role="string", rStudent="string", stdi="string", stdp="string", stdr="string", student="string", ucl="string", uclm="string"}, outputTables={groupByVarsRaw=TRUE | FALSE, includeAll=TRUE | FALSE, names={"string-1" <, "string-2">} | {key-1={casouttable-1} <, key-2={casouttable-2}>}, repeated=TRUE | FALSE, replace=TRUE | FALSE}, parmEstLevDetails="NONE" | "RAW" | "RAW_AND_FORMATTED", partByFrac={seed=integer, test=double, validate=double}, partByVar={name="variable-name", test="string", train="string", validate="string"}, polynomial={{degree=integer, details=TRUE | FALSE, labelStyle={expand=TRUE | FALSE, exponent="string", includeName=TRUE | FALSE, productSymbol="NONE" | "string"}, mDegree=integer, name="string", noSeparate=TRUE | FALSE, standardize={method="MOMENTS" | "MRANGE" | "WMOMENTS", options="CENTER" | "CENTERSCALE" | "NONE" | "SCALE", prefix="NONE" | "string"}, vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2">}}, {...}}, selection={adaptive=TRUE | FALSE, bestSubsetOptions={best=integer, computeBeta=TRUE | FALSE, displayAIC=TRUE | FALSE, displayBIC=TRUE | FALSE, displayGMSEP=TRUE | FALSE, displayJP=TRUE | FALSE, displayMSE=TRUE | FALSE, displayPC=TRUE | FALSE, displayRMSE=TRUE | FALSE, displaySBC=TRUE | FALSE, displaySP=TRUE | FALSE, displaySSE=TRUE | FALSE, sigma=double}, candidates=integer | "ALL", choose="ADJRSQ" | "AIC" | "AICC" | "CP" | "CV" | "DEFAULT" | "NONE" | "PRESS" | "RSQUARE" | "SBC" | "VALIDATE", competitive=TRUE | FALSE, details="ALL" | "NONE" | "STEPS" | "SUMMARY", elasticNetOptions={absFConv=double, fConv=double, gConv=double, lambda={<double-1 <, double-2>>}, mixing={<double-1 <, double-2>>}, numLambda=integer, rho=double, solver="ADMM" | "BFGS" | "LBFGS" | "NLP"}, enscale=TRUE | FALSE, ensteps=integer, fcpSelectionOptions={alpha=double, bigM=double, coefTol=double, intTol=double, lambda=double, lambdaGrid="DEFAULT" | "LINSPACE" | "LOGSPACE", maxAlpha=double, maxIterAlpha=integer, maxIterLambda=integer, maxLambda=double, maxTime=double, minAlpha=double, minLambda=double, scale=TRUE | FALSE, solver="DEFAULT" | "MILP" | "NLP"}, gamma=double, hierarchy="DEFAULT" | "NONE" | "SINGLE" | "SINGLECLASS", kappa={<double-1 <, double-2>>}, L2=double, L2HIGH=double, L2LOW=double, lsCoeffs=TRUE | FALSE, maxEffects=integer, maxSteps=integer, method="BACKWARD" | "BESTSUBSET" | "ELASTICNET" | "FORWARD" | "FORWARDSWAP" | "LAR" | "LASSO" | "MCP" | "NONE" | "SCAD" | "STEPWISE", minEffects=integer, orderSelect=TRUE | FALSE, plots=TRUE | FALSE, relaxed=TRUE | FALSE, select="ADJRSQ" | "AIC" | "AICC" | "CP" | "DEFAULT" | "RSQUARE" | "SBC" | "SL", slEntry=double, slStay=double, stop="ADJRSQ" | "AIC" | "AICC" | "CP" | "CV" | "DEFAULT" | "NONE" | "PRESS" | "RSQUARE" | "SBC" | "SL" | "VALIDATE", stopHorizon=integer}, spline={{basis="BSPLINE" | "TPF_DEFAULT" | "TPF_NOINT" | "TPF_NOINTANDNOPOWERS" | "TPF_NOPOWERS", dataBoundary=TRUE | FALSE, degree=integer, details=TRUE | FALSE, knotMax=double, knotMethod={equal=integer, list={<double-1 <, double-2>>}, listWithBoundary={<double-1 <, double-2>>}, multiscale={endScale=integer, startScale=integer}, rangeFractions={<double-1 <, double-2>>}}, knotMin=double, name="string", naturalCubic=TRUE | FALSE, separate=TRUE | FALSE, split=TRUE | FALSE, vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2">}}, {...}}, ss3=TRUE | FALSE, store={caslib="string", compress=TRUE | FALSE, indexVars={"variable-name-1" <, "variable-name-2">}, label="string", lifetime=64-bit-integer, maxMemSize=64-bit-integer, memoryFormat="DVR" | "INHERIT" | "STANDARD", name="table-name", promote=TRUE | FALSE, replace=TRUE | FALSE, replication=integer, tableRedistUpPolicy="DEFER" | "NOREDIST" | "REBALANCE", threadBlockSize=64-bit-integer, timeStamp="string", where={"string-1" <, "string-2">}}, table={caslib="string", computedOnDemand=TRUE | FALSE, computedVars={{format="string", formattedLength=integer, label="string", name="variable-name", nfd=integer, nfl=integer}, {...}}, computedVarsProgram="string", dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2>}, groupBy={{format="string", formattedLength=integer, label="string", name="variable-name", nfd=integer, nfl=integer}, {...}}, groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE", importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}, name="table-name", orderBy={{format="string", formattedLength=integer, label="string", name="variable-name", nfd=integer, nfl=integer}, {...}}, singlePass=TRUE | FALSE, vars={{format="string", formattedLength=integer, label="string", name="variable-name", nfd=integer, nfl=integer}, {...}}, where="where-expression", whereTable={casLib="string", dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}, importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}, name="table-name", vars={{format="string", formattedLength=integer, label="string", name="variable-name", nfd=integer, nfl=integer}, {...}}, where="where-expression"}, target="string", weight="variable-name";
Parámetros
ParámetroDescripción
alphaEspecifica el nivel de significancia a utilizar para la construcción de todos los intervalos de confianza. El valor predeterminado es 0.05 y el rango es (0, 1).
attributesCambia los atributos de las variables utilizadas en esta acción. Actualmente, los atributos especificados en los parámetros 'inputs' y 'nominals' se ignoran. Consulte el parámetro 'casinvardesc' para más detalles.
byLimitEspecifica que el análisis no se realizará si el número de grupos BY excede el valor especificado. El valor mínimo es 1.
classNombra las variables de clasificación a utilizar como variables explicativas en el análisis. Consulte el parámetro 'classStatement' para más detalles.
classGlobalOptsEnumera las opciones que se aplican a todas las variables de clasificación. Consulte el parámetro 'classopts' para más detalles.
classLevelsPrintCuando se establece en 'FALSE', suprime la visualización de los niveles de clase. El valor predeterminado es 'TRUE'.
clbCuando se establece en 'TRUE', muestra los límites de confianza superiores e inferiores para las estimaciones de los parámetros. El valor predeterminado es 'FALSE'.
codeEscribe código de paso de datos SAS para calcular los valores predichos del modelo ajustado. Consulte el parámetro 'aircodegen' para más detalles.
collectionDefine un conjunto de variables que se tratan como un único efecto que tiene múltiples grados de libertad.
displayEspecifica una lista de tablas de resultados para enviar al cliente para su visualización. Consulte el parámetro 'displayTables' para más detalles.
freqNombra la variable numérica que contiene la frecuencia de ocurrencia de cada observación.
inputsEspecifica las variables a utilizar para el análisis. Consulte el parámetro 'casinvardesc' para más detalles.
maxParametersEspecifica que los modelos no se ajustarán si el número de parámetros excede el valor especificado. El valor mínimo es 0.
modelNombra la variable dependiente, los efectos explicativos y las opciones del modelo.
multimemberUtiliza una o más variables de clasificación especificadas en el parámetro 'vars' de tal manera que cada observación puede asociarse con uno o más niveles de la unión de los niveles de las variables de clasificación. Consulte el parámetro 'multimember' para más detalles.
nClassLevelsPrintLimita la visualización de los niveles de clase. El valor 0 suprime todos los niveles. El valor mínimo es 0.
nominalsEspecifica las variables nominales a utilizar para el análisis. Consulte el parámetro 'casinvardesc' para más detalles.
outputCrea una tabla en el servidor que contiene estadísticas por observación, que se calculan después de ajustar el modelo.
outputTablesEnumera los nombres de las tablas de resultados a guardar como tablas CAS en el servidor. Consulte el parámetro 'outputTables' para más detalles.
parmEstLevDetailsEspecifica si se deben agregar valores brutos y formateados de las variables de clasificación en la tabla 'ParameterEstimates'. El valor predeterminado es 'RAW'.
partByFracEspecifica las fracciones de los datos a utilizar para la validación y las pruebas.
partByVarNombra la variable y sus valores utilizados para dividir los datos en roles de entrenamiento, validación y prueba.
polynomialEspecifica un efecto polinomial. Todas las variables especificadas deben ser numéricas. Se genera una columna de matriz de diseño para cada término del polinomio especificado. Por defecto, cada uno de estos términos se trata como un efecto separado a efectos de la construcción del modelo.
selectionEspecifica el método y las opciones para realizar la selección del modelo.
splineExpande las variables en bases spline cuya forma depende de los parámetros especificados.
ss3Cuando se establece en 'TRUE', realiza un análisis de varianza del modelo basado en sumas de cuadrados de tipo III. El valor predeterminado es 'FALSE'.
storeAlmacena modelos de regresión en un objeto binario grande (BLOB). Consulte el parámetro 'casouttable' para más detalles.
tableEspecifica la tabla de datos de entrada. Consulte el parámetro 'castable' para más detalles.
targetEspecifica la variable objetivo a utilizar para el análisis.
weightNombra la variable numérica a utilizar para realizar un análisis ponderado de los datos.

Ejemplos

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