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SAS

[SAS] sas proc glm 2

by SASBIGDATA김진휘 2014. 2. 14.

sas의 proc glm에서 독립변수는 2가지 종류의 형태로 구분할수가 있다.

분류변수(class변수) - 분산분석 모형에서 처리효과(effects)를 나타냄

연속변수 - 회귀분석 모형에서 사용됨

 

proc glm은 분산분석과 회귀분석을 결합하여 처리함으로 독립변수가 분류변수임을 나타내기 위해 반드시 class문장에 미리 선언되어야 한다. class변수는 숫자형, 문자형 모두 가능하다.

class 문장에 선언하지 않고 사용하는 모든 연속인 독립변수는 공변수(covariate)로 처리된다.

 

처리효과(effects)를 나타내는 연산자

 

   

    *

    crossing- 교호작용효과를 알아보고자 하는 인자들이 있을 경우 사용 

 

 

    ()

    nesting - 포개어진 효과를 알아보고자 할 때 사용, ()안에 상위 인자를 표시

 

  

    |

    bar operator - 모든 효과들의 완전한 형태를 축약하는 형식으로 사용.

    ex) A B A*B를 나타내고 싶을 경우 A|B로 표현하면 됨

 

 

 

위의 내용을 바탕으로 실제 사용예를 알아보자.

 

독립변수의 형태 예시

 

a, b, …  분류변수(class 문장에 미리 선언되어야 함)

x1, x2, … 연속변수(class 문장이 필요없음)

 

 

 

 

 

proc glm;


/*모형표기예시*/             /*모형의 종류*/


model y=x1;                   /* 단순회귀분석모형 */ simple regression

model y=x1 x2;              /* 다중회귀분석모형 */ multiple regression

model y=x1 x1*x1;         /* 다항회귀분석모형 */ polynomial regression

model y1 y2=x1 x2;        /* 다변량회귀분석모형 */ multivariate regression

/*--------------------------------------------------------------*/

model y=a;                    /* 일원분산분석모형 */ one-way ANOVA

model y=a b c;               /* 주효과 모형 */ main effects model

model y=a b a*b;            /* 완전한 이원 분산분석모형 */ factorial model (with interaction)

model y=a b(a) c(b a);    /* 포개어진 모형 */ nested model

model y1 y2=a b;            /* 다변량 분산분석모형 */ multivariate analysis of variance(MANOVA)

/*----------------------------------------------------------*/

model y=a x1;                /* 공분산분석모형 */ analysis-of-covariance model

/*-------------------------------------------------------------*/

model y=a x1(a);            /* 분리된 기울기 모형 */ separate-slopes model

model y=a x1 x1*a;         /* 동질적 기울기 모형 */ homogeneity-of-slopes model

 

 

 

 

 

www.sasbigdata.com 김진휘

 

 

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