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SAS通过AIC选择顶级logit型号

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SAS通过AIC选择顶级logit型号,sas,regression,logistic-regression,model-comparison,Sas,Regression,Logistic Regression,Model Comparison,我的SASproc logistic有问题 当我进行OLS回归时，我使用了以下程序，一切正常： proc reg data = input_data outest = output_data; model y = x1-x25 / selection = cp aic stop = 10; run; quit; 在这里，我希望SAS使用25个回归器（x1-x25）的组合来估计所有可能的回归，包括模型中不超过10个回归器 基本上，我想做同样的事情（估计所有可能的模型，其中有25个回归器，一个模型

我的SAS
proc logistic
有问题

当我进行OLS回归时，我使用了以下程序，一切正常：

proc reg data = input_data outest = output_data;
model y = x1-x25 / selection = cp aic stop = 10;
run;
quit;
在这里，我希望SAS使用25个回归器（
x1-x25
）的组合来估计所有可能的回归，包括模型中不超过10个回归器

基本上，我想做同样的事情（估计所有可能的模型，其中有25个回归器，一个模型中包含的回归器不超过10个，并在一个数据集中输出具有相应AIC的顶级模型），但使用逻辑回归

我也知道我可以在
Proc Logistic
中使用
selection=score
，但我不确定如何使用
outest=
，也不确定score卡方检验是否真的是
Proc reg
中cp和AIC的可靠替代品

到目前为止，我知道如何进行逐步/向后/向前逻辑回归，但这些方法不太适合我，顺便说一句，它们在输出数据集中只显示top-1模型，而我至少需要top-100

任何帮助或建议都将不胜感激

还有一个问题：我如何让SAS根据回归系数估计所有可能的模型，并根据AUROC选择最上面的模型（在ROC曲线下）？得分卡方是否是Cp和AIC的可靠替代方案是一个问题。您是否尝试过创建变量组合的宏？