求广义可加模型的程序:SAS程序或R程序

广义可厅液加模型可用SAS软件扮丛物的gam过程来实现，具体代码如下：

ods graphics on

proc gam data=ds plots=components(clm)

model y=spline(x1,df) loess(x2) spline2(x3,x4) param(x5)/郑饥method=gcv

run

ods graphics off

：模型

财务羡衡正常公司：

Y=-504.89552-11.21762X1+7.83665X2+0.21150X3+0.77499X4+0.36059X5-5.85931X6-1.72308X7+7.58422X8+12.21601X9

财务困境公司：

Y=-619.35520-11.35101X1+5.60132X2+0.22330X3+0.79989X4+0.27322X5-5.99456X6-1.70626X7+8.85152X8+13.63997X9

2：检验

y=3.67805*prin1+2.21392*prin2+1.12608*prin3+ 0.78198*prin4+0.52051*prin5

在进行观测归类时，结果很好，分类错误的比率为0。因为哪个公司到底有困境，哪个正常我都是事先知道的，可是在进行主成分分析时，陷入财务困境危险的公司其得分值较高，而财务健康的公司其得分值较低或者不明显，下面是指标得分值。

问题大概就是这样了，如果你还没看明白，请说明，毕竟自己花了不少时间写的文章，不想轻易粘上去（而且文章也太长了估计复制不上去）。

模型和检验都在上面，至于程吵派裂序由于分析升闭指标太多，因此滤去了观测数据，下面。

1：一般判别分析模型

data solvency

input type x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9@@

cards

XXXXXXXXXX

XXXXXXXXXX

XXXXXXXXXX

class type

var x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9run

proc discrim pool=test slpool=0.05 list

class type

priors'1'=0.6 '0'=0.4run

proc discrim method=npar k=2 list

class type

run

2：主成分分析模型

data solvency

input type x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9@@

cards

XXXXXXX

XXXXXX

XXXXXXXX

proc princomp out=out1

var x1-x9run

data a

set out1

y=3.67805*prin1+2.21392*prin2+1.12608*prin3+ 0.78198*prin4+0.52051*prin5

run

proc sortby yrun

proc print

var type y

run

中间打XXXXXX的是观测数据

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