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我有一个像这样的数据集

我计划计算多个百分位数，包括两个非标准百分位数（第 2.5 和第 97.5）。我使用 proc stdize 执行此操作，如下所示

比较 proc 意味着

但是，与 SAS 如何将缺失值标记为 -inf 有关，当我将上面的结果与 excel 和 proc 中产生的结果进行比较时，意味着它们没有对齐，有人可以确认哪个是正确的吗？

我正在尝试将相关矩阵转换为一个长列向量，以便我具有以下结构

我有以下代码，它输出name1和 corr; 但是，我正在努力获得name2！

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我正在获取一个复制以下内容的数据集

我像这样对这个数据集进行逻辑回归，

我得到的输出是预测概率，但我想得到的是预测 y_hat 是“1”还是“0”——这可以在 SAS 中实现吗？

我正在寻找一个带有 4 个漂亮图表的 pdf，用于不同的分析。我的问题是，如何仅输出逻辑回归的 ROC 曲线？

我使用以下代码

并且可以使用这个来想象一个虚拟数据集

谢谢

编辑：为了明确起见，我只想输出 ROC 曲线图，没有其他内容，即包含 somers' D 等的表格。

PROC STDIZE METHOD = RANGE 如何工作？

我认为它会像这样工作：

但是，范围是 [1,100] 并且永远不会有 0，即当您从分子上的自身减去最小观测值时。

我尝试阅读 SAS 文档并在 Excel 工作簿中运行一些试验

预期范围 [0,100]，找到范围 [1,100]

我正在使用 proc transreg 来测试 sashelp.baseball 数据集中的不同转换。我要求所有绘图，有时我可以看到曲线拟合图，有时我看不到。如果我想用下面的代码输出回归拟合，我是否遗漏了什么？

为清楚起见，回归拟合图是一个散点图，估计的回归线通过

我试图在针图中绘制不同水平的工资，我想要一条参考线。下面的代码提供了这条参考线，但是这条线和针的颜色一样，而且太细了。有没有办法改变这个？

所以我在 SAS 中生成一个 SAS 条形图，其数据集如下所示：

注意，转换不是

但实际上回归的转变

现在我使用以下代码，由 SAS 任务为条形图生成：

我的问题是：

我可以以某种方式存储或保存输入以创建此直方图吗？即包含 25 个等间距箱的默认值、var1、square_var1、cubic_var1 的平均值的表？

这样做的前提是所有输入都在不同的比例上，所以我想标准化输入然后绘制图表

注意：我可以花时间自己编写分箱代码，但这确实是一个懒惰的程序员的把戏！

我正在使用 Proc HPBIN 将我的数据拆分为等间距的桶，即每个桶在变量的总范围中具有相等的比例。

我的问题是当我的数据非常偏斜且范围很大时。几乎我所有的数据点都放在一个桶中，而在极端情况下散布着一些观察结果。

我想知道是否有一种方法可以强制 PROC HPBIN 考虑每个 bin 中值的比例，并确保一个 bin 中至少有 5% 的观察值并将其他值分组？

我希望看到 proc hpbin 或其他方法将空的 bin 组合在一起并允许每个桶至少占 5% 的比例的方式。但是，在这种情况下，我不打算使用百分位数（这是我的 pdf 中的另一个图），因为我希望看到传播。

我正在使用具有多重插补的逻辑回归。如何使用 PROC MIANALYZE 输出（组合参数估计）来预测测试测试标签？

我的 proc mianalyze 代码如下；