如何用得到的回归参数做预测？

tangtang

请大虾指点。

我现在的情况是用100个参考数据加nlmixed模块得到了mixed-logit model中的回归参数。

我希望用这些参数和已经建立的模型来预测新的1000各其他地方的数据应该怎么做呀。

想了很久都不知道.

amitywei

我不太清楚你想做的到底是什么？以我初步的理解，我觉得SAS的proc score过程步可以实现你想要的功能。下面的例子就是先建回归模型，然后利用它对新的数据进行预测。

proc reg data=Fitness outest=RegOut;

OxyHat: model Oxygen=Age Weight RunTime RunPulse RestPulse;

title 'REGRESSION SCORING EXAMPLE';

run;

proc print data=RegOut;

title2 'OUTEST= Data Set from PROC REG';

run;

proc score data=Fitness score=RegOut out=RScoreP type=parms;

var Age Weight RunTime RunPulse RestPulse;

run; /*预测Oxygen*/

proc print data=RScoreP;

title2 'Predicted Scores for Regression';

run;

proc score data=Fitness score=RegOut out=RScoreR type=parms;

var Oxygen Age Weight RunTime RunPulse RestPulse;

run; /*预测Oxygen，并计算预测值和真实值的残差*/

proc print data=RScoreR;

title2 'Negative Residual Scores for Regression';

run;

tangtang

谢谢，我试试先。

amitywei

proc score data=(这里可以写你要预测的新数据集)。刚才忘了说清楚了，sorry。

好清风

请教一下，score是做什么用的，依据的数学原理

rtist

ｐｒｏｃ　ｎｌｍｉｘｅｄ本身就有ｐｒｅｄｉｃｔ　ｓｔａｔｅｍｅｎｔ的。

http://support.sas.com/91doc/getDoc/statug.hlp/nlmixed_sect18.htm

ｐｒｏｃ　ｓｃｏｒｅ资料可以看ｓａｓ网站：

http://support.sas.com/91doc/getDoc/statug.hlp/score_index.htm