R SAS：如何将所有数据集变量包含到模型中

我想知道SAS是否可以将所有数据集变量都包含到回归模型中，而不必全部键入它们。我以前用过R，我想要的是：

model <- lm(y ~ ., data = d)

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model据我所知，SAS没有一种简单的方法来做到这一点

您可以将所有自变量放入宏变量中，然后在模型语句中引用宏变量：

proc sql;
select name into :ivars separated by ' '
from dictionary.columns
where libname eq 'WORK'      /*library name        */
  and memname eq 'YOURDATA'  /*data set name       */
  and name    ne 'DEPVAR'    /*exlude dep variable */ ;
quit;

proc reg;
  model DEPVAR = &ivars;
run;

还有一种方法，但我还没有试过

proc reg data=d;
model y = _all_;
run;

由于回归模型在默认情况下只能使用数值变量来构建，所以您可以使用它

proc reg data=d;
model y = _num_;
run;

如果您有字符变量，请将它们转换为证据权重转换变量，以便将它们转换为数字，然后您可以使用上述代码。
我认为如果它们都按顺序排列，您可以使用变量列表：例如，
firstvar--lastvar
有时您可以使用冒号，如下所示：
（drop=\）
将删除所有以下划线开头的变量。在某些情况下，我知道
\u all
用于引用所有变量，因此可能值得一试。
\u all
将被允许在任何允许变量列表的地方使用（
model
语句确实允许此操作），但它不起作用，因为因变量会作为自变量包含进来。这就是我要做的。如上所述，您需要从列表中排除因变量