在SAS中，可以使用`PROC REG`过程来拟合线性回归模型，并直接获取回归方程的截距和斜率。以下是一个简单的示例，展示如何在SAS中编写代码以求回归方程的截距：
基本语法
```sas
proc reg data=your_dataset；
model y = x；
run；
```
在这个例子中，`y`是因变量，`x`是自变量。`proc reg`命令会拟合一个线性回归模型，并输出回归方程的参数，包括截距和斜率。
输出结果
运行上述代码后，SAS会生成一些输出，包括回归方程的参数估计。截距（Intercept）通常列在输出结果的第一行，斜率（Coefficient for `x`）列在第二行。
示例数据集
假设你有一个名为`cars1`的数据集，其中包含`horsepower`和`weight`两个变量，你可以使用以下代码来拟合回归模型并获取截距：
```sas
proc reg data=cars1；
model horsepower = weight；
run；
```
查看截距
在输出结果中，截距（Intercept）通常显示为`a`，斜率（Coefficient for `horsepower`）显示为`b`。例如，输出可能类似于以下内容：
```
Regression Analysis for horsepower and weight
Model: horsepower = weight
Coefficients for horsepower
Interceptb 0.0002
weight a 3.5759
Residual sum of squares = 0.0024
R-square = 0.9801
Adjusted R-square = 0.9796
F-statistic = 1411.12
```
在这个例子中，截距（Intercept）`a`为0.0002，斜率（Coefficient for `horsepower`）`b`为3.5759。
建议
确保你的数据集已经正确加载到SAS中，并且变量名称与你在`MODEL`语句中指定的名称匹配。
使用`proc reg`时，可以通过添加`/cli`选项来计算置信区间，这样你可以更准确地了解回归方程的参数估计。
如果你需要拟合多元回归模型，可以在`MODEL`语句中包含多个自变量，例如`model y = x1 + x2 + x3；`。
通过以上步骤和示例代码，你应该能够在SAS中成功求出回归方程的截距。