Question

我估计数据的局部线性模型，其中包含一个连续因变量和多个解释变量（连续和二分）。

是否可以为每组解释变量估计此函数的导数并将其保存以供进一步使用？如何在SAS中做到这一点？

原则上，我想在简单的参数回归中得到某种类似于参数估计的模拟。但是现在我不会有一个单点估算器，而是每个变量的分布。

感谢您的任何建议，意见和澄清。

更新：

例如，如果我使用SAS数据样本“ExperimentA”并运行本地线性模型，那么如何在估算之后得到每行数据的每个indep.variable的导数？

data ExperimentA;
    format Temperature f4.0 Catalyst f6.3 Yield f8.3;
    input Temperature Catalyst Yield @@;
datalines;
80  0.005 6.039  80 0.010 4.719  80 0.015 6.301
80  0.020 4.558  80 0.025 5.917  80 0.030 4.365
80  0.035 6.540  80 0.040 5.063  80 0.045 4.668
80  0.050 7.641  80 0.055 6.736  80 0.060 7.255
80  0.065 5.515  80 0.070 5.260  80 0.075 4.813
80  0.080 4.465  90 0.005 4.540  90 0.010 3.553
90  0.015 5.611  90 0.020 4.586  90 0.025 6.503
90  0.030 4.671  90 0.035 4.919  90 0.040 6.536
90  0.045 4.799  90 0.050 6.002  90 0.055 6.988
90  0.060 6.206  90 0.065 5.193  90 0.070 5.783
90  0.075 6.482  90 0.080 5.222 100 0.005 5.042
100 0.010 5.551 100 0.015 4.804 100 0.020 5.313
100 0.025 4.957 100 0.030 6.177 100 0.035 5.433
100 0.040 6.139 100 0.045 6.217 100 0.050 6.498
100 0.055 7.037 100 0.060 5.589 100 0.065 5.593
100 0.070 7.438 100 0.075 4.794 100 0.080 3.692
110 0.005 6.005 110 0.010 5.493 110 0.015 5.107
110 0.020 5.511 110 0.025 5.692 110 0.030 5.969
110 0.035 6.244 110 0.040 7.364 110 0.045 6.412
110 0.050 6.928 110 0.055 6.814 110 0.060 8.071
110 0.065 6.038 110 0.070 6.295 110 0.075 4.308
110 0.080 7.020 120 0.005 5.409 120 0.010 7.009
120 0.015 6.160 120 0.020 7.408 120 0.025 7.123
120 0.030 7.009 120 0.035 7.708 120 0.040 5.278
120 0.045 8.111 120 0.050 8.547 120 0.055 8.279
120 0.060 8.736 120 0.065 6.988 120 0.070 6.283
120 0.075 7.367 120 0.080 6.579 130 0.005 7.629
130 0.010 7.171 130 0.015 5.997 130 0.020 6.587
130 0.025 7.335 130 0.030 7.209 130 0.035 8.259
130 0.040 6.530 130 0.045 8.400 130 0.050 7.218
130 0.055 9.167 130 0.060 9.082 130 0.065 7.680
130 0.070 7.139 130 0.075 7.275 130 0.080 7.544
140 0.005 4.860 140 0.010 5.932 140 0.015 3.685
140 0.020 5.581 140 0.025 4.935 140 0.030 5.197
140 0.035 5.559 140 0.040 4.836 140 0.045 5.795
140 0.050 5.524 140 0.055 7.736 140 0.060 5.628
140 0.065 6.644 140 0.070 3.785 140 0.075 4.853
140 0.080 6.006
;
run;

ods graphics on;
ods output ScoreResults=PredLOESS;
proc loess data=ExperimentA;
    model Yield = Temperature Catalyst
                  / scale=sd select=gcv degree=2;
    score;
run;

局部线性模型（SAS）导数的估计量

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