Sas 更改或解释PROC GLMSELECT中伪变量的类编码

我使用这个简化示例来拟合SAS中使用PROC GLMSELECT的一些回归模型：

PROC GLMSELECT DATA = WORK.Bla1 TESTDATA = WORK.Bla2;
    class catvar;
    MODEL
        y = 
        x
        catvar / selection = none stb showpvalues;
RUN;

分类变量catvar有3个值a、b和c。安装模型后：

catvar = c

始终具有估计值0和缺少的p值。我认为这与上述使用标准“REF编码”这一事实有关（参见）：

---

catvar=c是参考等级。我是否可以防止这种行为，以获得catvar每个值的估计值和p值？如果不是，我如何解释catvar=c？如有任何反馈，将不胜感激。谢谢。

默认值不是REF，而是GLM。您的输出应该显示所使用的设计矩阵。这是一个解释问题，而不是得到一个实际的估计。通过设计，你不会得到估计，因为一切都与基准面有关。这不是SAS问题，而是统计问题，应该交叉验证。这里有一个更好的方法来分类你的变量@Reeza-谢谢，我知道这更多的是一个统计问题，但我想知道SAS的细节。默认值不是REF，而是GLM。您的输出应该显示所使用的设计矩阵。这是一个解释问题，而不是得到一个实际的估计。通过设计，你不会得到估计，因为一切都与基准面有关。这不是SAS问题，而是统计问题，应该交叉验证。这里有一个更好的方法来分类你的变量@Reeza-谢谢，我知道这更多的是一个统计问题，但我想知道SAS的具体情况。

catvar = a => 1 0
catvar = b => 0 1
catvar = c => 0 0