sas计算回归 分析时，多元变量在sas或spss 回归中的线性如何做？如何使用sas用于多元回归时间序列分析具体来说就是根据你的数据写程序 。sas多元回归如何规定一个变量必须进入模型回归 分析涉及的变量往往分为自变量和因变量，SAS聚类分析or回归-3/，在此基础上如何进行Logistic回归分析 。
1、在SAS能否用多元 回归的方法判定两组数据是否具有显著性差异【sas em 回归分析,简单相关与回归的SAS分析】如果有显著差异，使用方差分析 。判断两组数据是否相关，相关性可以是分析，如果相关系数符合要求，曲线可以是回归 。两组数据，直接做t检验 。这个地方只有两个变量 。怎么可以用多元回归赖分析？除此之外，无法判断两者之间是否存在显著差异 。回归 分析只能判断变量之间是否存在相关性 。
2、SAS聚类 分析或 回归 分析,或模糊评价,需要一个数据,一个程序和运行结果的...为了研究大脑老化的严重程度 ， 有人测量了60名不同年龄的正常男性的10项相关指标的数据 。变量的含义如下:AGE是年龄 ， TJ是图片记忆，SG是数字跨度记忆，TS是图形顺序记忆，XX是心算位数，XS是心算时间，CK是规定时间内穿刺的次数，BJ是步幅，JJ是行走时下肢之间的角度，bs是步速 。尝试按变量分析对这些指标进行聚类 。
3、用SAS进行主成分 分析完后,在此基础上如何进行logistic 回归 分析?主成分分析后面不是有分数吗？我的疑问是，可以用主成分得分排序分成等份再计算OR值吗？提取主成分后，要计算归一化因子得分 。每个因素的标准化分数应该用来代替所有原始研究变量的观察值 。最后，将各因子得分由低到高排序，分成3 ~ 4等份(视样本量而定) 。以4等份(Q1 ~ Q4)为例，Q4所包含的人群属于对应因子的最佳拟合人群，Q3次之，Q2较弱，Q1是该因子的控制人群 。将Q1 ~ Q4作为自变量引入Logistic 回归后，主要观察OR值(Q4/Q1)是否具有统计显著性，如果有，说明该因子对相应变量有贡献 。
4、 sas计算 回归 分析的时,F值为
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