结果: 程序 1.sas

MODEL 过程

Model 过程

模型汇总

变量计数


模型汇总
模型变量	1
参数	6
方程	1
语句数	1

模型变量


模型变量	rxba
参数	b0 b1 b2 b3 b4 b5
方程	rxba

要估计的方程


要估计的方程
rxba =	F(b0(1), b1(y_lag_1), b2(f_lag_1), b3(f_lag_2), b4(f_lag_3), b5(f_lag_4))

OLS 估计

收敛状态


NOTE: 在 OLS 迭代 1 满足 CONVERGE=0.001 准则.

MODEL 过程

OLS估计汇总

数据集选项


数据集选项
DATA=	FOR_REG

最小汇总


最小汇总
估计参数个数	6
方法	Gauss
迭代	1

最终收敛准则


最终收敛准则
R	2.75E-11
PPC	7.22E-10
RPC(b0)	257588.4
对象	0.993807
Trace(S)	0.572399
目标值	0.5677

处理的观测


处理的观测
读取	731
已求解	731

MODEL 过程

非线性“OLS”残差误差汇总


非线性OLS残差误差汇总
方程	自由度模型	自由度误差	SSE	MSE	均方根误差	R 方	调整 R 方
rxba	6	725	415.0	0.5724	0.7566	0.8656	0.8647

非线性“OLS”参数估计


非线性OLS 参数估计
参数	估计	近似标准误差	t 值	近似 Pr > \|t\|
b0	26.01653	21.0117	1.24	0.2160
b1	4.679587	4.5696	1.02	0.3061
b2	0.131127	0.1014	1.29	0.1962
b3	0.241303	0.0934	2.58	0.0100
b4	0.404267	0.0793	5.10	<.0001
b5	0.194247	0.0634	3.06	0.0023

估计汇总统计量


观测数		系统的统计量
已用	731	目标	0.5677
缺失	0	目标*N	414.9890

MODEL 过程

拟合诊断图

面板 1

面板 2

MODEL 过程

Model 过程

模型汇总

变量计数


模型汇总
模型变量	1
参数	6
方程	1
语句数	1

模型变量


模型变量	rxba
参数	b0 b1 b2 b3 b4 b5
方程	rxba

要估计的方程


要估计的方程
rxba =	F(b0(1), b1(F1_lag), b2(F13_lag), b3(F3_lag), b4(F4_lag), b5(F8_lag))

OLS 估计

收敛状态


NOTE: 在 OLS 迭代 1 满足 CONVERGE=0.001 准则.

MODEL 过程

OLS估计汇总

数据集选项


数据集选项
DATA=	FOR_REG

最小汇总


最小汇总
估计参数个数	6
方法	Gauss
迭代	1

最终收敛准则


最终收敛准则
R	0
PPC	0
RPC(b0)	95016.07
对象	0.959593
Trace(S)	3.936254
目标值	3.899638

处理的观测


处理的观测
读取	646
已求解	646
已用	645
缺失	1

MODEL 过程

非线性“OLS”残差误差汇总


非线性OLS残差误差汇总
方程	自由度模型	自由度误差	SSE	MSE	均方根误差	R 方	调整 R 方
rxba	6	639	2515.3	3.9363	1.9840	0.0541	0.0467

非线性“OLS”参数估计


非线性OLS 参数估计
参数	估计	近似标准误差	t 值	近似 Pr > \|t\|
b0	9.596724	0.0797	120.36	<.0001
b1	0.013166	0.2656	0.05	0.9605
b2	-0.00712	0.1870	-0.04	0.9697
b3	-1.61059	0.3030	-5.32	<.0001
b4	0.821409	0.3278	2.51	0.0125
b5	0.669321	0.4767	1.40	0.1607

估计汇总统计量


观测数		系统的统计量
已用	645	目标	3.8996
缺失	1	目标*N	2515

MODEL 过程

拟合诊断图

面板 1

面板 2

MODEL 过程

Model 过程

模型汇总

变量计数


模型汇总
模型变量	1
参数	4
方程	1
语句数	1

模型变量


模型变量	rxba
参数	b0 b1 b2 b3
方程	rxba

要估计的方程


要估计的方程
rxba =	F(b0(1), b1, b2, b3(deltaSent))

OLS 估计

收敛状态


NOTE: 在 OLS 迭代 1 满足 CONVERGE=0.001 准则.

MODEL 过程

OLS估计汇总

数据集选项


数据集选项
DATA=	FOR_REG

最小汇总


最小汇总
估计参数个数	4
方法	Gauss
迭代	1

最终收敛准则


最终收敛准则
R	0
PPC	0
RPC(b0)	96774.91
对象	0.966655
Trace(S)	3.358368
目标值	3.335207

处理的观测


处理的观测
读取	672
已求解	672
已用	580
缺失	92

MODEL 过程

非线性“OLS”残差误差汇总


非线性OLS残差误差汇总
方程	自由度模型	自由度误差	SSE	MSE	均方根误差	R 方	调整 R 方
rxba	4	576	1934.4	3.3584	1.8326	0.2187	0.2146

非线性“OLS”参数估计


非线性OLS 参数估计
参数	估计	近似标准误差	t 值	近似 Pr > \|t\|
b0	9.774366	0.0761	128.42	<.0001
b1	4.052541	0.3305	12.26	<.0001
b2	-3.70805	0.3307	-11.21	<.0001
b3	0.441218	0.5083	0.87	0.3857

估计汇总统计量


观测数		系统的统计量
已用	580	目标	3.3352
缺失	92	目标*N	1934

MODEL 过程

拟合诊断图

面板 1

面板 2

REG 过程

模型: MODEL1

因变量: rx_2

Reg 过程

MODEL1

拟合

rx_2

观测数


读取的观测数	580
使用的观测数	580

方差分析


方差分析
源	自由度	平方和	均方	F 值	Pr > F
模型	3	3729.11327	1243.03776	3129.31	<.0001
误差	576	228.80115	0.39722
校正合计	579	3957.91442

拟合统计量


均方根误差	0.63026	R 方	0.9422
因变量均值	9.99920	调整 R 方	0.9419
变异系数	6.30308

参数估计


参数估计
变量	自由度	参数估计	标准误差	t 值	Pr > \|t\|
Intercept	1	-4.52671	0.55425	-8.17	<.0001
CP	1	1.33394	0.01609	82.89	<.0001
BW	1	-0.04073	0.03100	-1.31	0.1894
LN	1	0.19437	0.05536	3.51	0.0005

REG 过程

模型: MODEL1

因变量: rx_2

Observation-wise 统计量

rx_2

诊断图

拟合诊断

残差图

面板 1

REG 过程

模型: MODEL1

因变量: rx_3

Reg 过程

MODEL1

拟合

rx_3

观测数


读取的观测数	580
使用的观测数	580

方差分析


方差分析
源	自由度	平方和	均方	F 值	Pr > F
模型	3	2526.12396	842.04132	1455.12	<.0001
误差	576	333.31618	0.57867
校正合计	579	2859.44014

拟合统计量


均方根误差	0.76071	R 方	0.8834
因变量均值	9.91400	调整 R 方	0.8828
变异系数	7.67305

参数估计


参数估计
变量	自由度	参数估计	标准误差	t 值	Pr > \|t\|
Intercept	1	-3.01823	0.66897	-4.51	<.0001
CP	1	1.06426	0.01942	54.79	<.0001
BW	1	0.09874	0.03742	2.64	0.0085
LN	1	0.16120	0.06682	2.41	0.0162

REG 过程

模型: MODEL1

因变量: rx_3

Observation-wise 统计量

rx_3

诊断图

拟合诊断

残差图

面板 1

REG 过程

模型: MODEL1

因变量: rx_4

Reg 过程

MODEL1

拟合

rx_4

观测数


读取的观测数	580
使用的观测数	580

方差分析


方差分析
源	自由度	平方和	均方	F 值	Pr > F
模型	3	1666.63154	555.54385	538.61	<.0001
误差	576	594.10498	1.03143
校正合计	579	2260.73653

拟合统计量


均方根误差	1.01559	R 方	0.7372
因变量均值	9.76201	调整 R 方	0.7358
变异系数	10.40354

参数估计


参数估计
变量	自由度	参数估计	标准误差	t 值	Pr > \|t\|
Intercept	1	-0.04058	0.89312	-0.05	0.9638
CP	1	0.86838	0.02593	33.49	<.0001
BW	1	0.08804	0.04995	1.76	0.0785
LN	1	0.04591	0.08921	0.51	0.6070

REG 过程

模型: MODEL1

因变量: rx_4

Observation-wise 统计量

rx_4

诊断图

拟合诊断

残差图

面板 1

REG 过程

模型: MODEL1

因变量: rx_5

Reg 过程

MODEL1

拟合

rx_5

观测数


读取的观测数	580
使用的观测数	580

方差分析


方差分析
源	自由度	平方和	均方	F 值	Pr > F
模型	3	964.06563	321.35521	211.84	<.0001
误差	576	873.75713	1.51694
校正合计	579	1837.82276

拟合统计量


均方根误差	1.23164	R 方	0.5246
因变量均值	9.46645	调整 R 方	0.5221
变异系数	13.01059

参数估计


参数估计
变量	自由度	参数估计	标准误差	t 值	Pr > \|t\|
Intercept	1	1.72132	1.08311	1.59	0.1126
CP	1	0.65332	0.03145	20.77	<.0001
BW	1	0.08975	0.06058	1.48	0.1390
LN	1	0.04912	0.10819	0.45	0.6500

REG 过程

模型: MODEL1

因变量: rx_5

Observation-wise 统计量

rx_5

诊断图

拟合诊断

残差图

面板 1