SAS回归程序是指用于在SAS（Statistical Analysis System）软件中执行回归分析的一系列命令和过程。SAS提供了多种回归分析方法，包括一元线性回归、二元线性回归、多元线性回归以及逻辑回归等。以下是几种常见的SAS回归程序示例：
一元线性回归分析
```sas
data example；
input x y @@；
cards；
1 2
3 4
5 6
run；
proc reg；
model y = x；
run；
```
二元线性回归分析
```sas
data example；
input x1 x2 y @@；
cards；
1 2 3
4 5 6
7 8 9
run；
proc reg；
model y = x1 x2；
run；
```
多元线性回归分析
```sas
data example；
input x1 x2 x3 y @@；
cards；
1 2 3 4
5 6 7 8
9 10 11 12
run；
proc reg；
model y = x1 x2 x3；
run；
```
逻辑回归分析
```sas
data example；
input id y $；
cards；
1 0
2 1
3 1
4 0
5 1
run；
proc reg；
model y = id；
run；
```
建议
数据准备：确保数据格式正确，变量命名清晰，并且数据中没有缺失值或异常值。
模型选择：根据研究目的选择合适的回归模型，例如一元回归用于分析两个变量之间的关系，多元回归用于分析多个变量对因变量的影响。
结果解读：仔细解读回归分析的结果，包括回归系数、截距、R平方、F统计量等，以了解自变量对因变量的影响程度和显著性。
通过以上步骤和示例代码，可以在SAS中有效地进行回归分析，从而得出有意义的统计推断和预测结果。