jthu 这个就不叫非线性吧？线性是对系数而言。 [quote]引用第0楼zxm0405于2007-08-04 16:43发表的“如何用SAS做多元非线性回归分析”: 请假如何用SAS做多元非线性回归分析，要编程吗？如果要的话能不能给个范例看看。我要的回归分析如下图所示[/quote]
robustreg 首先，严格地说不算非线性回归，其次，模型形式上为什么不包括高阶交互作用项所对应的低阶项（即使此低阶项无统计学意义，btw，统计学意义是指statistically significant的中文翻译，不是字面上的意义，本人不赞成用显著来翻译significant，而倾向于用“有意义的”作为significant的翻译），最后，就你直接的提问来说，可以看作一个线性的multiple regression来做，如何排除那些高阶项，在统计计算上不难，只是，模型形式是否要这么复杂，专业上如何解释得到的各项，可能不简单，，， 简单地说，统计建模非常复杂麻烦，你为什么关注形式这么复杂的模型呢？来简单点不能近似么？一个好的模型，要注意参数节俭，形式简洁，太复杂了，那些个参数表示什么专业含义您清楚么？如果不清楚，纯粹就为拟合，还可以搞的更复杂，看上去拟合的更好
robustreg 加三次或者更高阶甚至到非参数样条都是可以的，问题是，如果用参数方法，很高的阶数您如何解释参数的专业意义？不知道您的分析目的是什么，建立基于参数的线性或者非线性模型都可以，但这种模型形式的提出最好有专业意义，如果是探索性的，可以考虑数据驱动的非参数或者半参数方法，了解一下generalized addactive model看看
robustreg 如果问题就是归结于您说的要推导出关系式的话，就不建议用非参数了，至于参数方法，建议先单个变量看看每个X与Y的散点关系，猜测一下各X单独与Y的函数形式，然后在有一定专业意义的前提下加上一些高阶项看看，，，建模的问题比较复杂，如果困扰较大而数据分析是您的主要工作内容，建议找一个专业的统计人员合作来研究
