1、用这个过程步就可以了，首先你得确认数据中有时间这个维度的变量PROC FORECAST DATA = WORKTMP1TempTableNewTimeID OUT=WORKFCS0Forecast_N_DISLABEL=quot“work_N_DIS”的预测quotOUTALL METHOD=STEPAR *STEPAR表示。

2、在sas中，哑变量的设置需要另外写程序，但是在回归程序中，则比较简单eg因变量y，自变量x1，x2，哑变量组x31 x32 x33，proc regmodel y=x1 x2 x31 x32 x33 selection=stepwiserun即，把哑变量组用括。

3、由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量是用来做预测的你可以用eviews或者spss都可以，多元线性回归模型算是比较基础的了步骤包括变量设置数据采集数据拟合检验预测等。

4、步骤4 将p值与可接受的显着性值α有时称为α值进行比较 如果p lt=α，观察到的效果是统计学显着的，则排除零假设，并且替代假设是有效的SAS编程语言具有执行各种类型的假设测试的特征，如下所示。

5、可以通过以下步骤使用SAS参数写出模型表达式1 首先，定义模型中的变量和参数例如，可以使用以下代码定义两个变量x和y以及一个参数a```let x = var1let y = var2let a = 05```2 然后，使用SAS的宏。

6、它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果 2研究实质通过处理预测目标本身的时间序列数据，获得事物随时间过程的演变特性与规律，进而预测事物的未来发展它不研究事物之间相互依存的因果关系 3假设基础惯性。

7、对SashelpClass数据集中，按性别对年龄求均值并输出到A数据集，平均值变量名 为Age_MeanProc Summary Data=SashelpClass NwayClass SexVar AgeOutput Out=ADrop=_ Mean=Age_MeanRunProc PrintRunSAS。

8、标准的线性回归模型的假设之一是因变量方差齐性，即因变量或残差的方差不随自身预测值或其他自变量的值变化而变化但是有时候，这种情况会被违反，称为异方差性，比如因变量为储蓄额，自变量为家庭收入，显然高收入。

9、提示您会新生成四个变量 ERR误差序列 从时间序列中移除季节因素长期趋势和循环变动之后留下的序列，也就是原始序列中的不规则变动构成的序列 SAS季节因素校正后序列 是移除原始序列中的季节因素后的校正序列 SAF季节因。

10、小二乘回归sas筛选变量法，是岭回归分析法，主成分回归法和偏最小二乘回归法组成，关键词回归SASSTAT共线性筛选变量岭回归主成分回归其中偏最小二乘回归方法就是前进法。

11、1从输出结果的标题可以知道，下面表格的每一格的上一行表示Pearson相关系数，下一行表示对应的p值从p值的大小可以判断出i变量ru和变量ganzongke都线性无关变量ke和变量zong也是线性无关的p值005 ii。

12、1 对于多重判定系数有一点特别重要的需要说明自变量个数的增加将影响到因变量中被估计的回归方程所解释的变量数量当增加自变量时，会使预测误差变得较小，从而减小残差平方和 SSESSE自然就会是 SSRSSR变大自然就会是 R2R2变。

13、sas中变量在等号前后都可以的，如需为变量赋值，变量就在等号前面，如a=5如需变量作为值传给另一个变量，则变量可以在等号后面如b=a两种写法都是正确的。

14、比方说 a=10，b=5，c=15那么a位于b，与c之间，具体的句法如下ab*ac。

15、Spss and sas procedures for estimating indirecteffects in simple mediation models Behavior Research Methods， Instruments Computers， 36 4， p717731 二多重中介 一Process插件法model4 结果解读与一般中介一致。

16、当我们在做demographic表的时候通常是把所有需要的分类变量都列出来进行汇总，比如性别用药分组等等，但是往往会有部分分类变量没有数据出现计数为0的情况，如何将“0”呈现在输出的汇总表中这里列举几种解决方法proc。