glm过程_glm过程sas结果解读

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       下面将有我来为大家聊一聊glm过程的问题，希望这个问题可以为您解答您的疑问，关于glm过程的问题我们就开始来说说。

1.proc logistic过程步整理

2.数据分析实践的概念有哪些？

3.如图所示，质量为m1和m2的两个小球固定在长为2l的轻杆两端，m1＜m2．杆的中点是一水平转轴O，系统可在竖

4.真性近视如何治疗

proc logistic过程步整理

       proc logistic data=Adpasi outest=betas covout;

        class SEX DSACTST CMMTXFL CMAPTFL;

        model AVALC(event='Y')= AGE SEX BMIBL PROGCLS DSACTST BSABL CMMTXFL CMAPTFL

        /selection=stepwise slentry=0.05 slstay=0.1 details lackfit;

        output out=pred p=phat lower=lcl upper=ucl predprob=(individual crossvalidate);

        ods output Association=Association;

        run;

        1、data= ： 指示输入数据集名称

        2、outest= ：给出系数矩阵

        指示后面的model语句中模型中变量，有哪些是字符型的分类变量。该语句必须在model之前生效。class语句后面可以跟参数，参数有两种表达方式。第一种是跟在每一个变量后面，如此不同的变量可以跟不同的参数，以参数missing，变量var为例，形如：class var1 missing var2 var3 missing;第二种是跟在所有变量后面，作为通用的参数。形如：class var1 var2 var3/missing；

        class语句可以在各个过程步通用。

        1、param= ：该参数有若干可选项

        GLM： 该取值作用目前不得而知，但是它是后面使用 lsmeans 语句的前提，只有该选项设定后 lsmeans语句才会执行。

        model语句中的主体是一个等式，它是多过程步公用的语句。等式的左边（AVALC）是反应变量，右边是用来预测的控制变量（AGE SEX BMIBL PROGCLS DSACTST BSABL CMMTXFL CMAPTFL）。

        1、event= ：在AVALC后面的(event='Y')作用是指示把AVALC中的哪个值作为分析的目标类别。event=除了直接设置值外，还有两种选项：event=first和event=last，分别表示选取AVALC中排序在第一个的那个值和最后一个值。event选项只能在反应变量是二分类的情况下使用。

        2、selection= ：用来设定把变量加入模型的方法。当等式右边的控制变量不是一个的时候，简单的说，就会涉及到一个问题：哪个变量先进模型？因为一般来说自变量越少，对结果的解释力度就越弱，所以简单的想法是尽量多的在等号右边加入变量。然而，变量虽多，但每个变量对最终解释力度的贡献不同，有些甚至可能完全没有贡献，所以需要对变量要有个筛选。

        选项有5个，对应的是五种筛选方法，括号里是选项简写：

        （1）BACKWARD（B）：向后剔除法。将所有变量（AGE SEX BMIBL PROGCLS DSACTST BSABL CMMTXFL CMAPTFL）全部放到模型中检验，检查解释力度最低的那个变量，然后和事先设定的 剔除的检验水准 进行比较，进行剔除。然后重复上述过程，知道没有可以剔除的变量为止。

        （2）FORWARD（F）：向前剔除法。与向后剔除法相反，先选择其中一个变量进入模型中，检查该变量的解释力度，如果符合进入的检验水准则加入模型，然后重复上述过程，知道新变量对总体解释力度没有贡献为止。

        （3）NONE（N）：SAS的默认方法。

        （4）STEPWISE?（S）：逐步回归法。是对向后剔除法和向前剔除法的综合应用。先用向前剔除法加入变量 ，然后再用向后剔除法排除不合适的变量。这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止。以保证最后所得到的解释变量集是最优的。

        （5）SCORE：最优子集法。顾名思义，遍历了所有可能的变量组合，因此筛选出的特征必定是最优的。但缺点是计算量非常大。

        3、slentry= ：只有当 selection= 选项为STEPWISE和FORWARD的时候才能用，用来设定进入的检验水准。可简写成 sle=。

        4、slstay= ：只有当 selection= 选项为STEPWISE和BACKWARD的时候才能用，用来设定剔除的检验水准。可简写成?sls=。

        5、details ：显示逐步选择过程，但是当SELECTION=NONE的时候无效

        6、lackfit ：执行Hosmer和Lemeshow拟合优度检验。

        lsmeans 语句的语法lsmeans 变量1 变量2 ....... /参数1 参数2；他的使用需要class中使用 param=GLM 才能使用。该语句可以在一个过程步中重复使用，这样有一个好处，因为斜杠后面参数是所有变量共享的，如果想给每个变量定制个性化参数就不能只用一个lsmeans语句。lsmeans语句参数有：

        1、ilink ：用来设置生成均值，均值标准误。

        2、cl： 用来设置上下限，包括均值上下限，均值标准误的上下限。

        3、pdiff： 用来生成差分表，设置该参数会增加一个差分表。

数据分析实践的概念有哪些？

       解答：解：（1）m1从B到C的过程：EP=μm1gL

       m2从B到C的过程：EP＝μm2gL+

1

2

m2

v

2C

       联立解得：vC=4m/s

       （2）碰后交换速度，小球以vC=4m/s向上运动，假设能到高点，从C到D的过程：

1

2

m2

v

2D

?

1

2

m2

v

2C

＝?m2g?2R

       解得：vD=0m/s

       对D点：N+m2g-k（l0-R）=0

       解得：N=8N，求解结果的合理性，说明假设是正确的，小球可以通过最高点

       （3）假设能到高点，最高点弹力：N'+m2g-k'（l0-R）=0

       解得：N=-1N，求解结果的不合理，说明假设是错误的，小球不可以通过最高点）

       小球离开轨道时的位置E和O'连线与竖直方向的夹角θ，此时小球速度vE

       由动能定理：

1

2

m2

v

2E

?

1

2

m2

v

2C

＝?m2g(R+Rcosθ)

       对E点：m2gcosθ?k′(l0?R)＝m2

v 2E

R

       联立解得：cosθ＝

5

6

，

       即：θ＝arccos

5

6

       答：（1）物块m2到C点时的速度大小vC4m/s

       （2）若小球的质量也为m2，若物块与小球碰撞后交换速度，小球能通过最高点D．轨道最高点对小球的弹力N为8N；

       （3）若将拴着小球的弹簧换为劲度系数k'=10N/m，小球不能通过最高点D．夹角为arccos

5

6

如图所示，质量为m1和m2的两个小球固定在长为2l的轻杆两端，m1＜m2．杆的中点是一水平转轴O，系统可在竖

       1、数据分析实践的概念?描述性分析

       让我们从最基本的描述性分析数据分析方法开始。描述性分析的目的是分析历史趋势，量化相关规律，从而对人们的行为有一个清晰的认识。描述性分析包括回答?过去发生了什么?这个问题。这是最广泛和最简单的数据分析方法，用来帮助公司大致了解他们的日常运作。

       描述使用基本统计和计算方法来捕捉关键指标的直观历史趋势的模型。描述模型的主要目的不是评估价值，而是洞察潜在的行为。常用的描述性分析工具有MS EXCEL, SPSS和STATA。

       对于银行业务，典型的应用程序是用户集群。通过挖掘历史数据，分析客户的消费习惯和消费能力，从而进行针对性的精准营销。这些模型是实现用户配置文件的强大工具，但是它们预测相似组中个体成员行为的能力非常有限。

       2、数据分析实践的概念?预测分析

       预测模型使用统计模型来确定未来事件发生的可能性。它可以回答?未来会发生什么?.

       预测模型是基于描述性模型的，因为它们不仅限于使用历史数据，而且经常使用来自不同来源的结构化和非结构化数据。它提供未来可能发生的事件的浓缩报告，使决策者能够作出知情的决定。涵盖了随机森林、GM、SVM、GLM、博弈论等各种高级统计模型和复杂数学概念。

       预测模型是基于描述性模型来预测未来行为的。然而，与只有粗略描述的描述性模型不同，预测模型关注的是预测，对吧?个人顾客的行为。

       此外，用于运行预测模型的工具会随着模型的复杂性而变化，但是常见的工具如RapidMiner、R、Python、SAS、Matlab、Dataiku DSS以及其他许多工具都可以在Coursera上使用。

       高级动态分析是银行业的一个经典例子。它可以帮助预测客户对给定市场报价的反应，从而增加交叉销售和扩大产品销售的可能性。另一个例子是预测信用卡欺诈的可能性。

       3、数据分析实践的概念?规则分析

       规则分析最复杂的分析方法，使用随机优化和模拟探索一系列可能的解决方案，并为给定的情况给出最佳的解决方案。它回答了?如何?这是个问题。

       规则模型超越了描述性模型?它们只处理正在发生的事情，比预测模型更强大?并且只有在它们继续提供关于未来应该做什么的建议时，它们才能告诉我们将会发生什么。它们量化未来行动对关键业务指标的影响，并提供最佳行动方针。

       规则模型将大数据与业务规则相结合，通过复杂的算法比较一系列行动后最有可能出现的结果，选择最佳的行动计划，从而促进业务目标的实现。最高级的规则模型遵循一个模拟的过程，在这个过程中，模型通过持续和自动地学习当前数据来改进其智能。

       这些模型通常非常复杂，而且由于它们难以控制，只能由具有强大技术技能的大公司使用。然后，当模型被正确地实现时，它会对公司决策的有效性产生巨大的影响。

       这意味着超级计算机、云计算、Hadoop HDFS、Spark、数据库运行机制、MPP架构等方面的进步，使得将结构化和非结构化规则模型部署为数据源变得更加容易。但是，运行规则模型和预测模型等工具除了需要高级基础设施之外，在其他方面也非常相似。

       规则模型在零售银行中的常见应用?例如，优化银行各分行的销售人员分布，使新客户数量最大化。该模型通过整合各分公司的地理位置信息、业绩和潜力水平，得出各分公司最优销售人员的最优分配方案。

       有哪些数据分析实践的概念?不会这个的数据分析师都转行了，描述模型使用基本的统计和计算方法来获得关键指标的直观历史趋势。描述模型的主要目的不是估算值，而是洞察潜在的行为，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。

真性近视如何治疗

       A、两球及杆组成的系统在运动过程中只有重力做功，系统机械能守恒，故A正确；

       B、在运动过程中球m1重力势能增加，动能增加，机械能增加，机械能不守恒，故B错误；

       C、两球做圆周运动的轨道半径相同、角速度相同，线速度大小相等，在整个过程中，由动能定理得：

       m2gL-m1gL=

1

2

（m1+m2）v2-0，两球的速度：v=

2(m2?m1)gL m1+m2

，故C正确；

       D、在竖直位置，已经求出球的速度、小球做圆周运动的轨道半径，杆的作用力与球的重力的合力提供球做圆周运动的向心力，由牛顿第二定律可以求出杆对球的作用力，O点对杆的作用力大小等于杆对球的作用力，故D正确；

       故选：ACD．

       成功案例如下图：

       想知道怎么恢复视力，需要先了解近视的原理。

       以青少年近视为例，青少年近视多数是晶状体变厚，睫状肌痉挛导致，如下图左，晶状体是凸透镜，有汇聚光线的作用，凸透镜变厚，汇聚光线的能力变强，平行光线进入眼睛后，由于汇聚能力变强，焦点落在视网膜之前。（如下图）

       框架眼镜，不改变眼球内部功能，在外部加一个发散光线的凹透镜，以抵消由于晶状体变厚导致的汇聚作用，孩子在18岁之前，眼球一直在发育，所以眼镜的度数会随着年龄的增长而增长。

       中医认为，“目者，宗脉之所聚也，五脏六腑之气皆注于目为之精”；眼睛之所以能看到万物，辨别颜色，全赖人体精气的滋养，才能维持正常的功能。

       《黄帝内经》曰：通则明，不通则障。经络不通，精气不能上大于目，眼睛就会出现各种有形和无形的病态反应。

       中医按摩，通过按摩疏通经络，改善眼部的血液循环和营养供给，提升和恢复晶状体和睫状肌自身的调节能力，从根本上提升和恢复视力。对于青少年假性近视、真性近视、弱视、散光都有很好的效果。（如上图）

       好了，关于“glm过程”的话题就到这里了。希望大家通过我的介绍对“glm过程”有更全面、深入的认识，并且能够在今后的实践中更好地运用所学知识。