regression

glm

#set_regression
Tabla de contenidos

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
alpha Especifica 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).
attributes Cambia 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.
byLimit Especifica que el análisis no se realizará si el número de grupos BY excede el valor especificado. El valor mínimo es 1.
class Nombra las variables de clasificación a utilizar como variables explicativas en el análisis. Consulte el parámetro 'classStatement' para más detalles.
classGlobalOpts Enumera las opciones que se aplican a todas las variables de clasificación. Consulte el parámetro 'classopts' para más detalles.
classLevelsPrint Cuando se establece en 'FALSE', suprime la visualización de los niveles de clase. El valor predeterminado es 'TRUE'.
clb Cuando se establece en 'TRUE', muestra los límites de confianza superiores e inferiores para las estimaciones de los parámetros. El valor predeterminado es 'FALSE'.
code Escribe código de paso de datos SAS para calcular los valores predichos del modelo ajustado. Consulte el parámetro 'aircodegen' para más detalles.
collection Define un conjunto de variables que se tratan como un único efecto que tiene múltiples grados de libertad.
display Especifica una lista de tablas de resultados para enviar al cliente para su visualización. Consulte el parámetro 'displayTables' para más detalles.
freq Nombra la variable numérica que contiene la frecuencia de ocurrencia de cada observación.
inputs Especifica las variables a utilizar para el análisis. Consulte el parámetro 'casinvardesc' para más detalles.
maxParameters Especifica que los modelos no se ajustarán si el número de parámetros excede el valor especificado. El valor mínimo es 0.
model Nombra la variable dependiente, los efectos explicativos y las opciones del modelo.
multimember Utiliza 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.
nClassLevelsPrint Limita la visualización de los niveles de clase. El valor 0 suprime todos los niveles. El valor mínimo es 0.
nominals Especifica las variables nominales a utilizar para el análisis. Consulte el parámetro 'casinvardesc' para más detalles.
output Crea una tabla en el servidor que contiene estadísticas por observación, que se calculan después de ajustar el modelo.
outputTables Enumera los nombres de las tablas de resultados a guardar como tablas CAS en el servidor. Consulte el parámetro 'outputTables' para más detalles.
parmEstLevDetails Especifica si se deben agregar valores brutos y formateados de las variables de clasificación en la tabla 'ParameterEstimates'. El valor predeterminado es 'RAW'.
partByFrac Especifica las fracciones de los datos a utilizar para la validación y las pruebas.
partByVar Nombra la variable y sus valores utilizados para dividir los datos en roles de entrenamiento, validación y prueba.
polynomial Especifica 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.
selection Especifica el método y las opciones para realizar la selección del modelo.
spline Expande las variables en bases spline cuya forma depende de los parámetros especificados.
ss3 Cuando se establece en 'TRUE', realiza un análisis de varianza del modelo basado en sumas de cuadrados de tipo III. El valor predeterminado es 'FALSE'.
store Almacena modelos de regresión en un objeto binario grande (BLOB). Consulte el parámetro 'casouttable' para más detalles.
table Especifica la tabla de datos de entrada. Consulte el parámetro 'castable' para más detalles.
target Especifica la variable objetivo a utilizar para el análisis.
weight Nombra la variable numérica a utilizar para realizar un análisis ponderado de los datos.

Ejemplos

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