https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Model-is-not-full-rank-Least-squares-solutions-for-the/m-p/939162#M46858 如果你限制 CommA + CommB = 0，那么有：CommB = -CommA，也就是说，CommB 可以完全使用 CommA 表示。因此，模型语句中无需再出现 CommB。 Wed, 14 Aug 2024 02:11:19 GMT whymath 2024-08-14T02:11:19Z https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Model-is-not-full-rank-Least-squares-solutions-for-the/m-p/939156#M46857 <DIV>你好</DIV><DIV>&nbsp;</DIV><DIV>在 SAS 中编写 proc reg 语句后，输出中会写到：</DIV><DIV>&nbsp;</DIV><DIV>注意：模型不是满排名。参数的最小二乘解不是唯一的。一些统计数据可能会产生误导。报告的 DF 为 0 或 B 表示估计值有偏差。</DIV><DIV>&nbsp;</DIV><DIV>注意：以下参数已设置为 0，因为变量是其他变量的线性组合，如图所示。</DIV><DIV><PRE><CODE class="">Proc Reg data=HFA.SHEET1; Model ML = CommA CommB EnvA EnvB HFAA HFAB / HCC tol vif collin; restrict CommA + CommB = 0; restrict EnvA + EnvB = 0; run; quit;</CODE></PRE></DIV><DIV>ML：质量损失（有4个研究级别）</DIV><DIV>CommA、CommB 、EnvA、EnvB 、HFAA 和 HFAB 是等于 1 或 0 的虚拟变量。</DIV><DIV>&nbsp;</DIV><DIV>模型中的虚拟变量数量有问题吗？</DIV><DIV>非常感谢您的帮助。</DIV> Wed, 14 Aug 2024 01:06:11 GMT https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Model-is-not-full-rank-Least-squares-solutions-for-the/m-p/939156#M46857 SUMMER2024 2024-08-14T01:06:11Z https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Model-is-not-full-rank-Least-squares-solutions-for-the/m-p/939162#M46858 如果你限制 CommA + CommB = 0，那么有：CommB = -CommA，也就是说，CommB 可以完全使用 CommA 表示。因此，模型语句中无需再出现 CommB。 Wed, 14 Aug 2024 02:11:19 GMT https://communities.sas.com/t5/Statistical-Procedures/Model-is-not-full-rank-Least-squares-solutions-for-the/m-p/939162#M46858 whymath 2024-08-14T02:11:19Z