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SAS逐步回归分析摘要：通过设定0.10的引入/剔除标准，对包含x1-x4自变量的数据集进行变量筛选。分析显示初始最优模型包含x1、x2、x4，但最终剔除x4后，保留x1和x2的二元回归模型为最优解（需补充具体R2值）。该过程通过REG过程的stepwise选项实现，演示了变量动态筛选机制，平衡了模型简洁性与解释力。诊断图显示模型拟合情况良好（需补充残差分布特征）。结果表明x1和x2是预测y的关键变量。

【SAS求解多元回归方程】REG多元回归分析-多元二次回归

摘要：本文通过SAS的REG过程演示了多元线性回归分析。示例使用8组观测数据，建立y与x1-x3的回归模型。分析内容包括参数估计（含p值检验）、方差分析（回归平方和、残差平方和）、模型显著性检验，以及决定系数、复相关系数等统计量。当p值显示某些自变量不显著时，需进行变量筛选优化模型。最终输出了回归方程、拟合诊断及各项统计指标，全面评估了模型的解释力和拟合效果。