Proc Logisticの使い方

SASあるあるで日本語記事が少なく、英語記事は毎回探して読むのが面倒なのでまとめます。
誤り等ありましたらご指摘をお願いいたします。

##基本

proc logistic data = ;
    model y = x ;
run;

##詳細

PROC LOGISTIC < options >;
    BY variables ;
    CLASS variable <(v-options)> <variable <(v-options)>... > < / v-options >;
    CONTRAST ’label’ effect values <,... effect values>< =options >;
    FREQ variable ;
    MODEL response = < effects >< / options >;
    MODEL events/trials = < effects >< / options >;
    OUTPUT < OUT=SAS-data-set > < keyword=name:::keyword=name > / < option >;
    < label: > TEST equation1 < , ::: , < equationk >>< /option >;
    UNITS independent1 = list1 < ::: independentk = listk >< /option > ;
    WEIGHT variable </ option >;
RUN;

###classステートメント
自動的に説明変数のダミー変数を生成。（＝数量値は指定しなくてOK）
CLASSステートメントで PARAM=オプションを指定することでダミー変数の生成方法を指定できる。
PARAMオプションにはREF, EFFECT, GLM等色々あるので参考文献参照。

proc logistic data = Neuralgia ;
 class Treatment Sex / param=effect ;
 model Pain = Treatment Sex ;
run;

###modelステートメント
####モデルの推定結果の出力
上から順に、2値、2値（逆）、名義
※modelステートメントは一回のプロシジャ実行に付き一つしか記述できません。
下のコードは例であり、このままだとエラーになります。

model y(event='1') = <your model effects>;
model y(order=data) = <your model effects>;
model y(order=data descending) = <your model effects>;
model y(ref='1') = <your model effects>;

####Stepwise法

model remiss(event='1')=cell smear infil li blast temp
                / selection=stepwise
                  slentry=0.3
                  slstay=0.35
                  details
                  lackfit;

変数をモデルに入れるには0.3の有意水準が必要で (SLENTRY=0.3)、変数がモデルに残るには0.35の有意水準が必要です (SLSTAY=0.35)。slentryはselection entryの略だろうか。
変数選択プロセスの詳細な説明は、DETAILS オプションを指定することで要求されます。最終的に選択されたモデルのHosmer and Lemeshow適合度検定は、LACKFITオプションを指定することによって要求されます。

###estimateステートメント
工事中

###strataステートメント
工事中

###byステートメント
byで指定するとその変数ごとにそれぞれ回帰する。

###予測

*やり方1;
OUTPUT OUT=out P=predict;

*やり方2;
/* 推定したモデルの情報をデータセットMODELに出力 */
   PROC LOGISTIC DATA=A OUTMODEL=model;
     MODEL <モデル式の記述>;
   RUN;
/* データセットBに対する予測値を算出 */
   PROC LOGISTIC INMODEL=model;
     SCORE DATA=B OUT=out;
   RUN;

##参考文献
公式マニュアル（英語）: https://www.math.wpi.edu/saspdf/stat/chap39.pdf
https://www.sas.com/offices/asiapacific/japan/service/technical/faq/list/body/stat089.html
https://www.sas.com/offices/asiapacific/japan/service/technical/faq/list/body/stat083.html
https://www.yukms.com/biostat/takahasi/rec/archive/semi22.pdf
class:https://www.sas.com/content/dam/SAS/ja_jp/doc/event/sas-user-groups/usergroups14-a-03.pdf
Stepwise法: https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_logistic_examples01.htm
参考: https://www.croit.com/wp_croit2/wp-content/uploads/2018/12/04_01.pdf