SAS軟件與數(shù)學(xué)建模PPT課件

1、統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)生物物理化學(xué)經(jīng)濟(jì)保險(xiǎn)心理教育管理第1頁(yè)/共129頁(yè)內(nèi)容簡(jiǎn)介模塊簡(jiǎn)介模塊簡(jiǎn)介SAS與與Excel的通訊的通訊常用過(guò)程常用過(guò)程SAS的學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)曲線擬合非線性規(guī)劃神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多元統(tǒng)計(jì)矩陣運(yùn)算回歸分析第2頁(yè)/共129頁(yè)模塊簡(jiǎn)介模塊簡(jiǎn)介SAS系統(tǒng)的組成 SAS數(shù)據(jù)庫(kù)部分：其模塊為SAS/BASE。它也是其它模塊的基礎(chǔ)，即其它模塊是建立在其基礎(chǔ)之上的 SAS分析核心：這一部分包括了許多模塊： SAS/STAT：統(tǒng)計(jì)分析模塊：回歸分析、方差分析、屬性數(shù)據(jù)分析、多變量分析、判別和聚類分析、殘存分析、心理測(cè)驗(yàn)分析和非參數(shù)分析等8類40多個(gè)過(guò)程。 SAS/ETS：經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)或時(shí)間序列分析模塊。

2、如實(shí)用預(yù)測(cè)（逐步回歸、指數(shù)平滑等）序列相關(guān)校正回歸、分布滯后回歸、ARIMA模型、狀態(tài)空間方法、譜分析和互譜分析等。 SAS/OR：運(yùn)籌學(xué)和工程管理模塊：可進(jìn)行線性和非線性規(guī)劃，還包括項(xiàng)目管理，時(shí)間安排和資源分配等問(wèn)題的一整套方法。 SAS/QC：質(zhì)量控制和試驗(yàn)設(shè)計(jì)模塊。 SAS/IML：矩陣運(yùn)算模塊。 SAS/LAB：菜單驅(qū)動(dòng)的面向任務(wù)的解釋引導(dǎo)式數(shù)據(jù)分析模塊。 SAS/INSIGHT：可視化數(shù)據(jù)探索工具模塊。 SAS/SPECTRAVIEW：多維數(shù)據(jù)觀測(cè)、分析、研究的交互式立體可視化工具模塊第3頁(yè)/共129頁(yè)模塊簡(jiǎn)介模塊簡(jiǎn)介SAS系統(tǒng)的組成 SAS開發(fā)及呈現(xiàn)工具： SAS/AF：應(yīng)用開發(fā)工

3、具。采用面向?qū)ο蟮募夹g(shù)，開發(fā)用戶自己的圖形用戶界面（GUI）的應(yīng)用系統(tǒng)。 SAS/EIS：行政管理系統(tǒng)或個(gè)人的信息系統(tǒng) SAS/GRAPH：圖形軟件包 SAS/GIS：集地理信息系統(tǒng)功能與空間數(shù)據(jù)的顯示分析于一體的軟件 SAS對(duì)分布處理模式的支持及其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)： SAS/ACCESS：與外部數(shù)據(jù)庫(kù)文件的接口模塊。 SAS/CONNECT：在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，使各平臺(tái)上的SAS系統(tǒng)建立內(nèi)在聯(lián)系模塊。實(shí)現(xiàn)分布處理，從而有效地利用各平臺(tái)數(shù)據(jù)和機(jī)器資源 SAS/SHARE：實(shí)行SAS系統(tǒng)中數(shù)據(jù)庫(kù)的并發(fā)控制的模塊 第4頁(yè)/共129頁(yè)SAS與與Excel的通訊的通訊SAS中數(shù)據(jù)Excel第5頁(yè)/共129頁(yè)第6

4、頁(yè)/共129頁(yè)第7頁(yè)/共129頁(yè)第8頁(yè)/共129頁(yè)第9頁(yè)/共129頁(yè)第10頁(yè)/共129頁(yè)第11頁(yè)/共129頁(yè)第12頁(yè)/共129頁(yè)第13頁(yè)/共129頁(yè)第14頁(yè)/共129頁(yè)第15頁(yè)/共129頁(yè)第16頁(yè)/共129頁(yè)第17頁(yè)/共129頁(yè)第18頁(yè)/共129頁(yè)第19頁(yè)/共129頁(yè)第20頁(yè)/共129頁(yè)第21頁(yè)/共129頁(yè)第22頁(yè)/共129頁(yè)第23頁(yè)/共129頁(yè)第24頁(yè)/共129頁(yè)第25頁(yè)/共129頁(yè)第26頁(yè)/共129頁(yè)第27頁(yè)/共129頁(yè)第28頁(yè)/共129頁(yè)第29頁(yè)/共129頁(yè)第30頁(yè)/共129頁(yè)第31頁(yè)/共129頁(yè)第32頁(yè)/共129頁(yè)第33頁(yè)/共129頁(yè)第34頁(yè)/共129頁(yè)第35頁(yè)/共129頁(yè)第36頁(yè)/共

5、129頁(yè)第37頁(yè)/共129頁(yè)xdxxfxPxF)()(第38頁(yè)/共129頁(yè)第39頁(yè)/共129頁(yè)第40頁(yè)/共129頁(yè)第41頁(yè)/共129頁(yè)第42頁(yè)/共129頁(yè)1216iiUX222sin1ln222cos1ln21RRXRRX)(*seedrannor第43頁(yè)/共129頁(yè)第44頁(yè)/共129頁(yè)第45頁(yè)/共129頁(yè)other 01xh )1/()1 (2hx0 /2)(hxhxxf第46頁(yè)/共129頁(yè)第47頁(yè)/共129頁(yè)第48頁(yè)/共129頁(yè)第49頁(yè)/共129頁(yè)第50頁(yè)/共129頁(yè)第51頁(yè)/共129頁(yè)第52頁(yè)/共129頁(yè)第53頁(yè)/共129頁(yè)第54頁(yè)/共129頁(yè)第55頁(yè)/共129頁(yè)第56頁(yè)/共129頁(yè)第5

6、7頁(yè)/共129頁(yè)第58頁(yè)/共129頁(yè)第59頁(yè)/共129頁(yè)第60頁(yè)/共129頁(yè)第61頁(yè)/共129頁(yè)第62頁(yè)/共129頁(yè)第63頁(yè)/共129頁(yè)第64頁(yè)/共129頁(yè)第65頁(yè)/共129頁(yè)第66頁(yè)/共129頁(yè)第67頁(yè)/共129頁(yè)第68頁(yè)/共129頁(yè)第69頁(yè)/共129頁(yè)第70頁(yè)/共129頁(yè)第71頁(yè)/共129頁(yè)第72頁(yè)/共129頁(yè)第73頁(yè)/共129頁(yè)第74頁(yè)/共129頁(yè)第75頁(yè)/共129頁(yè)第76頁(yè)/共129頁(yè)第77頁(yè)/共129頁(yè)第78頁(yè)/共129頁(yè)第79頁(yè)/共129頁(yè)第80頁(yè)/共129頁(yè)連接第81頁(yè)/共129頁(yè)連接第82頁(yè)/共129頁(yè)連接第83頁(yè)/共129頁(yè)連接第84頁(yè)/共129頁(yè)連接第85頁(yè)/共129頁(yè)合并

7、第86頁(yè)/共129頁(yè)合并第87頁(yè)/共129頁(yè)合并第88頁(yè)/共129頁(yè)合并本章目錄第89頁(yè)/共129頁(yè)合并第90頁(yè)/共129頁(yè)第91頁(yè)/共129頁(yè)第92頁(yè)/共129頁(yè)第93頁(yè)/共129頁(yè)第94頁(yè)/共129頁(yè)MEANS過(guò)程1 1 描述性統(tǒng)計(jì)及描述性統(tǒng)計(jì)及SASSAS相關(guān)過(guò)程相關(guān)過(guò)程MEANS過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明 1.格式PROC MEANS 選擇項(xiàng)； VAR 變量表； BY 變量表； CLASS 變量表； FREQ 變量表； WEIGHT 變量； ID 變量表； OUTPUT OUT=SAS數(shù)據(jù)集 統(tǒng)計(jì)量關(guān)鍵詞=變量名表必需的語(yǔ)句可選擇語(yǔ)句第95頁(yè)/共129頁(yè)MEANS過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明 2.語(yǔ)

8、句說(shuō)明 選擇項(xiàng) vDATA=SAS數(shù)據(jù)集名，指明進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)集名，其缺省值為最近建立的SAS數(shù)據(jù)集。vNOPRINT不打印任何描述性統(tǒng)計(jì)量。此選項(xiàng)多用在將描述性統(tǒng)計(jì)量輸出到SAS數(shù)據(jù)集時(shí)。 缺省時(shí)的規(guī)定輸出描述統(tǒng)計(jì)量，即PRINT選項(xiàng)。vMAXDEC=n指定輸出結(jié)果小數(shù)部分的最大位數(shù)，n的取值范圍為08，缺省值為n=2vALPHA=值,指定顯著性水平的值。vVARDEF=除數(shù) 指定計(jì)算方差所用的除數(shù)。除數(shù)可以用以下關(guān)鍵字表示： 1. DF 用自由度（N-1）做除數(shù)，這是缺省設(shè)置。 2. N 用觀測(cè)數(shù)做除數(shù)。 3. WEIGHT | WGT 用權(quán)重和做除數(shù)。 4. WDF 用權(quán)重和減1做除數(shù)。

9、第96頁(yè)/共129頁(yè)MEANS過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明 2.語(yǔ)句說(shuō)明 選擇項(xiàng) v統(tǒng)計(jì)量用關(guān)鍵詞表示： N、mean、std、min、max、Nmiss、range、sum、var、uss、css、cv、stderr、t、prt、sumwgt、skewness、krutosis、clm、lclm、uclm等，其中前五個(gè)統(tǒng)計(jì)量為缺省時(shí)的值.要得到這些統(tǒng)計(jì)量，只需給出相關(guān)的關(guān)鍵詞即可.這此關(guān)鍵詞亦可用于OUTPUT語(yǔ)句中。clm是計(jì)算置信上限和下限；lclm計(jì)算置信下限；uclm計(jì)算置信上限。第97頁(yè)/共129頁(yè)MEANS過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明 2.語(yǔ)句說(shuō)明 VAR 變量表 規(guī)定要進(jìn)行計(jì)算的數(shù)值變量及順序

10、。該語(yǔ)句缺省時(shí)，除由BY、CLASS、FREQ和WEIGHT指定的變量外，其余的數(shù)值變量均進(jìn)行計(jì)算。 BY 變量表 根據(jù)BY后指定的變量表形成多個(gè)觀測(cè)組，然后對(duì)每組分別計(jì)算相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量，不過(guò)在使用該語(yǔ)句之前，應(yīng)對(duì)BY后面指定的變量表進(jìn)行過(guò)排序。 CLASS 變量表 此語(yǔ)句的作用與BY語(yǔ)句類似，其不同之處是它不要求事先對(duì)CLASS的變量表進(jìn)行排序，且在輸出時(shí)，按CLASS變量的不同取值，以單頁(yè)輸出。 第98頁(yè)/共129頁(yè)MEANS過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明 2.語(yǔ)句說(shuō)明 FREQ 變量 指定其后的變量代表的是頻數(shù)，此語(yǔ)句當(dāng)數(shù)據(jù)集是頻數(shù)表資料時(shí)才使用。 用ID后面指定的變量表的值來(lái)標(biāo)識(shí)輸出的觀測(cè)。 ID

11、 變量表 指定其后的變量代表權(quán)重。該變量的值應(yīng)大于零，若某值小于零或缺失，則取該值為0。 WEIGHT 變量 例如，設(shè)變量X，其一組觀測(cè)值為 ，用WEIGHT語(yǔ)句規(guī)定權(quán)重變量為W，相應(yīng)的值為 ，( )， 則加權(quán)均值 和加權(quán)方差 為： ，其中除數(shù)由任選項(xiàng)VARDEF=確定。 nxxx,.,21nwww,.,210iwwxws2niiniiiwwxwx11/niiiwdxxws122/)(第99頁(yè)/共129頁(yè)MEANS過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明 2.語(yǔ)句說(shuō)明 該語(yǔ)句將結(jié)果輸出到某SAS數(shù)據(jù)集，其中OUT=SAS數(shù)據(jù)集指明將結(jié)果保存的數(shù)據(jù)集，若要?jiǎng)?chuàng)建永久數(shù)據(jù)集則要用兩級(jí)命名。統(tǒng)計(jì)量關(guān)鍵詞見選擇項(xiàng)中的說(shuō)明

12、OUTPUT OUT=SAS數(shù)據(jù)集 統(tǒng)計(jì)量關(guān)鍵詞=變量名表 規(guī)定統(tǒng)計(jì)量并命名的形式有以下三種： OUTPUT OUT=SAS數(shù)據(jù)集 統(tǒng)計(jì)量關(guān)鍵詞=變量名表 關(guān)鍵詞=；或關(guān)鍵詞（變量表）=；表示輸出的數(shù)據(jù)集中計(jì)算由關(guān)鍵詞指定的 統(tǒng)計(jì)量，其名字仍為原變量名。前者要計(jì)算的變量和順序由VAR語(yǔ)句指 定，而后者則由關(guān)鍵詞括號(hào)中的變量表指定。關(guān)鍵詞=名字列表；表示輸出的統(tǒng)計(jì)量的名字為等號(hào)右邊的名字列表指定， 計(jì)算的變量和順序也是由VAR語(yǔ)句指定。關(guān)鍵詞（變量表）=名字列表；這結(jié)合前面兩者的優(yōu)點(diǎn)，既可控制要計(jì)算的 變量及順序，也可按自已的要求給計(jì)算的統(tǒng)計(jì)量取名字。 第100頁(yè)/共129頁(yè)MEANS過(guò)程的格式

13、及語(yǔ)句說(shuō)明 3.例子 對(duì)120個(gè)爐鋼中的SI含量進(jìn)行檢驗(yàn)，得數(shù)據(jù)如下：0.86 0.78 0.83 0.84 0.77 0.84 0.81 0.84 0.81 0.81 0.80 0.81 0.79 0.74 0.82 0.78 0.82 0.78 0.81 0.80 0.81 0.74 0.87 0.780.82 0.75 0.78 0.79 0.80 0.85 0.81 0.78 0.87 0.74 0.81 0.710.77 0.88 0.78 0.82 0.77 0.76 0.78 0.85 0.77 0.73 0.77 0.780.77 0.81 0.71 0.79 0.95 0.7

14、7 0.78 0.78 0.81 0.81 0.79 0.870.80 0.83 0.77 0.65 0.76 0.64 0.82 0.78 0.80 0.75 0.82 0.820.84 0.80 0.79 0.80 0.90 0.77 0.82 0.81 0.79 0.75 0.82 0.830.79 0.90 0.86 0.80 0.76 0.85 0.78 0.81 0.83 0.77 0.75 0.780.82 0.82 0.78 0.84 0.73 0.85 0.83 0.84 0.81 0.82 0.81 0.850.83 0.84 0.89 0.82 0.81 0.85 0.8

15、6 0.84 0.82 0.78 0.82 0.78給出這組數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)量,樣本均值,樣本方差,標(biāo)準(zhǔn)差,標(biāo)準(zhǔn)誤差,極差,變異系數(shù)，偏度系數(shù),峰度系數(shù)等 第101頁(yè)/共129頁(yè)MEANS過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明 3.例子 data stat;input x;cards;0.86 0.78 0.83 0.84 0.77 0.84 0.81 0.84 0.81 0.81 0.80 0.810.79 0.74 0.82 0.78 0.82 0.78 0.81 0.80 0.81 0.74 0.87 0.780.82 0.75 0.78 0.79 0.80 0.85 0.81 0.78 0.87 0.74

16、 0.81 0.710.77 0.88 0.78 0.82 0.77 0.76 0.78 0.85 0.77 0.73 0.77 0.780.77 0.81 0.71 0.79 0.95 0.77 0.78 0.78 0.81 0.81 0.79 0.870.80 0.83 0.77 0.65 0.76 0.64 0.82 0.78 0.80 0.75 0.82 0.820.84 0.80 0.79 0.80 0.90 0.77 0.82 0.81 0.79 0.75 0.82 0.830.79 0.90 0.86 0.80 0.76 0.85 0.78 0.81 0.83 0.77 0.75

17、 0.780.82 0.82 0.78 0.84 0.73 0.85 0.83 0.84 0.81 0.82 0.81 0.850.83 0.84 0.89 0.82 0.81 0.85 0.86 0.84 0.82 0.78 0.82 0.78;proc means data=stat mean var std stderr range cv skewness kurtosis;var x;run;演示第102頁(yè)/共129頁(yè)univariate過(guò)程UNIVARIATE過(guò)程與MEANS過(guò)程一樣，能計(jì)算各種描述統(tǒng)計(jì)量，但它的功能比MEANS過(guò)程還要強(qiáng)大，除了可完成MEANS過(guò)程的基本統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算

18、外，還能計(jì)算眾數(shù)和分位數(shù)，生成頻率表，以及進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)和繪制正態(tài)概率圖、莖葉圖和盒形圖等方面的功能（關(guān)于這部分的功能下章再說(shuō)明）。 第103頁(yè)/共129頁(yè)Univariate過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明1.格式PROC UNIVARIATE 選擇項(xiàng); VAR 變量表; BY 變量表; FREQ 變量; WEIGHT 變量; ID 變量表; OUTPUT OUT=輸出數(shù)據(jù)集 統(tǒng)計(jì)量關(guān)鍵詞=變量名表 必需的語(yǔ)句可選語(yǔ)句univariate過(guò)程UNIVARIATE過(guò)程與MEANS過(guò)程一樣，能計(jì)算各種描述統(tǒng)計(jì)量，但它的功能比MEANS過(guò)程還要強(qiáng)大，除了可完成MEANS過(guò)程的基本統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算外，還能計(jì)算眾數(shù)和

19、分位數(shù)，生成頻率表，以及進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)和繪制正態(tài)概率圖、莖葉圖和盒形圖等方面的功能（關(guān)于這部分的功能以后再說(shuō)明）。 第104頁(yè)/共129頁(yè)Univariate過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明2.語(yǔ)句說(shuō)明選擇項(xiàng)常用的幾個(gè)選項(xiàng)如下：DATA=數(shù)據(jù)集 給出要計(jì)算的目標(biāo)數(shù)據(jù)集NOPRINT 要求不在OUTPUT窗中輸出.PLOT 給出三種圖形：莖葉圖、盒式圖、正態(tài)概率圖。FREQ 給出頻數(shù)分布表，表中包括變量值、頻數(shù)、百分?jǐn)?shù)、累計(jì)百分?jǐn)?shù)等項(xiàng)；NORMAL 進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的原假設(shè)是：數(shù)據(jù)來(lái)自正態(tài)總體。VARDEF=DF | WGT | N | WDF 規(guī)定計(jì)算方差的除數(shù)OUTPUT語(yǔ)句 OUTPUT語(yǔ)句建立包

20、括UNIVARIATE過(guò)程分析結(jié)果的輸出數(shù)據(jù)集，其格式與MEANS過(guò)程的格式相同，但該語(yǔ)句必須與VAR語(yǔ)句聯(lián)用。 第105頁(yè)/共129頁(yè)Univariate過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明2.語(yǔ)句說(shuō)明OUTPUT語(yǔ)句 下面列出其統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞 （1）系統(tǒng)給出的統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞 N、NOBS、NMISS、MEAN、STDERR、SUM、STD、VAR、CV、USS、CSS、MAX、MIN、RANGE、SKEWNESS、KURTOSIS、SUMWGT、MODE、T、PRT。 百分位數(shù)關(guān)鍵字： Q3 上四分位數(shù)（第75百分位數(shù)） Q1 下四分位數(shù)（第25百分位數(shù)） QRANGE Q3-Q1四分位距 MEDIAN 中位數(shù)（

21、第50百分位數(shù)） P1 第1百分位數(shù)， P5 第5百分位數(shù)， P10 第10百分位數(shù) P90 第90百分位數(shù)， P95 第95百分位數(shù) ， P99 第99百分位數(shù)其它：SIGNRANK 符號(hào)秩統(tǒng)計(jì)量； PROBS 大于中心的符號(hào)統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值的概率MSIGN 符號(hào)統(tǒng)計(jì)量； PROBM 大于符號(hào)秩統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值的概率NORMAL 正態(tài)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量（W、ProbD）。PROBN 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自正態(tài)分布假設(shè)的概率值。 第106頁(yè)/共129頁(yè)Univariate過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明OUTPUT語(yǔ)句 下面列出其統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞 （2）自定義分位數(shù)的選項(xiàng) PCTLPTS=百分位數(shù)值表 如PCTLPTS=55 66.

22、7 即要求計(jì)算第55、和第66.7百分位數(shù)。若不指定這2個(gè)百分位數(shù)的變量名，則系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)地給出其變量名分別為55、和66_7。小數(shù)點(diǎn)用“_代替,若指定的百分位數(shù)有兩位小數(shù),給出的變量名截成一位 PCTLNAME=后綴名列表 給出要輸出的百分位數(shù)變量名的后綴 PCTLPRE=前綴名列表 給出要輸出的百分位數(shù)變量名的字頭 自定義的百分位數(shù)的名字由定義的變量前綴和后綴確定或缺省名連接起來(lái)形成。以上三項(xiàng)常聯(lián)合起來(lái)使用，其效果見下例：PROC UNIVARIATE； VAR X Y Z; OUTPUT OUT=TESTOUT PCTLPTS=55 66.7 PCTLPRE=A B C PCTLNAME=

23、P55 P66_7; run;第107頁(yè)/共129頁(yè)Univariate過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明2.語(yǔ)句說(shuō)明OUTPUT語(yǔ)句 下面列出其統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞 （2）自定義分位數(shù)的選項(xiàng) 此例中要求給出由VAR語(yǔ)句中規(guī)定的三個(gè)變量X，Y，Z的第55%和66.7%百分位數(shù)，則在輸出數(shù)據(jù)集中產(chǎn)生的變量AP55 AP66_7表示X的第55和66.7百分位數(shù); 變量BP55,BP66_7表示Y的第55和66.7百分位數(shù);變量CP55 CP66_7表示Z的第55 66.7百分位數(shù)。 3.例子例 數(shù)據(jù)同上例，下面我們用UNIVARIATE過(guò)程給出另外的幾個(gè)描述性統(tǒng)計(jì)量，中位數(shù)，眾數(shù)，上四分位數(shù)，下四分位數(shù)，四分位距 pro

24、c univariate data=stat;var x;run; 第108頁(yè)/共129頁(yè)Univariate過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明3.例子輸出結(jié)果為:Univariate ProcedureVariable=X Moments （I）N120Sum Wgts120Mean0.80275Sum96.33Std Dev0.044777Variance 0.002005Skewness-0.33182Kurtosis2.287141USS77.5675CSS0.238593CV5.57795Std Mean 0.004088T:Mean=0196.3885Pr|T|0.0001Num =0 120N

25、um0120M(Sign)60Pr=|M|0.0001Sgn Rank3630Pr=|S|0.0001第109頁(yè)/共129頁(yè)Univariate過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明輸出結(jié)果為: Quantiles(Def=5) （II） 100% Max 0.95 99% 0.9 75% Q3 0.83 95% 0.87 50% Med 0.81 90% 0.85 25% Q1 0.78 10% 0.75 0% Min 0.64 5% 0.735 1% 0.65 極差 0.31 Q3-Q1 0.05 眾數(shù) 0.78 Extremes（III） Lowest Obs Highest Obs 0 . 6 4 (

26、6 6 ) 0.88( 38) 0 . 6 5 ( 6 4 ) 0.89( 111) 0.71( 51) 0.9( 77) 0.71( 36) 0.9( 86) 0 . 7 3 ( 1 0 1 ) 0.95( 53) 第110頁(yè)/共129頁(yè)Univariate過(guò)程的格式及語(yǔ)句說(shuō)明N：觀測(cè)的個(gè)數(shù)Sum Wgts：觀測(cè)的加權(quán)和Mean：均值 Sum：觀測(cè)值的總和Std Dev：標(biāo)準(zhǔn)差 Variance：方差Skewness：偏度 Kurtosis：峰度USS：觀測(cè)值平方和 CSS：離均差平方和CV：變異系數(shù) Std Mean：標(biāo)準(zhǔn)誤差（即均值的標(biāo)準(zhǔn)差）T:Mean=0：均值為0的假設(shè)下的T值 Pr

27、|T|：大于T絕對(duì)值的概率Num =0：非零觀測(cè)的個(gè)數(shù) Num0：觀測(cè)值中大于零的個(gè)數(shù)M(Sign)：中位數(shù)為0的假設(shè)下符號(hào)統(tǒng)計(jì)量M的值 Pr=|M|：不小于M絕對(duì)值的概率Sgn Rank：中位數(shù)為0的假設(shè)下符號(hào)秩和統(tǒng)計(jì)量S的值 Pr=|S|：不小于S絕對(duì)值的概率。*W:Normal：正態(tài)性檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量W的值 PrF 0.0001表明y與x1,x2,x3,x4之間的線性關(guān)系成立參數(shù)檢驗(yàn)：（結(jié)果表明每個(gè)參數(shù)均不顯著）Variable Prob |T|INTERCEP 0.891X1 2.083X2 0.705X3 0.135X4 -0.203結(jié)論：可能存在多重共線性第115頁(yè)/共129頁(yè)回 歸 分

28、 析 多元線性回歸proc reg data=hald;model y=x1-x4/ vif collin;run; VarianceVariable InflationINTERCEP 0.00000000X1 38.49621149X2 254.42316585X3 46.86838633X4 282.51286479 X4的方差膨脹因子達(dá)282.51286479，可認(rèn)為這四個(gè)變量間存在嚴(yán)重的多重共線性關(guān)系 第116頁(yè)/共129頁(yè)回 歸 分 析 多元線性回歸 Collinearity Diagnostics Condition Var Prop Var Prop Var Prop Var

29、Prop Var PropNumber Eigenvalue Index INTERCEP X1 X2 X3 X41 4.11970 1.00000 0.0000 0.0004 0.0000 0.0002 0.00002 0.55389 2.72721 0.0000 0.0100 0.0000 0.0027 0.00013 0.28870 3.77753 0.0000 0.0006 0.0003 0.0016 0.00174 0.03764 10.46207 0.0001 0.0574 0.0028 0.0457 0.00095 0.0000661 249.57825 0.9999 0.931

30、6 0.9969 0.9498 0.9973最大的條件指數(shù)為249.57825，介于100到1000之間，表明這些變量間存在中等程度的多重共線性關(guān)系。 從方差比例來(lái)看，對(duì)應(yīng)最大條件指數(shù)的那一行，其方差比例最小的是變量X1，其值為0.9316，比0.5大，表明這四個(gè)變量就是一個(gè)共線性組。 第117頁(yè)/共129頁(yè)回 歸 分 析 多元線性回歸選擇變量法 逐步回歸法proc reg data=hald; model y=x1-x4/selection=stepwise; run; All variables left in the model are significant at the 0.1500

31、 level.No other variable met the 0.1500 significance level for entry into the model. Summary of Stepwise Procedure for Dependent Variable Y Variable Number Partial ModelStep Entered Removed In R*2 R*2 C(p) F ProbF 1 X4 1 0.6745 0.6745 138.7308 22.7985 0.0006 2 X1 2 0.2979 0.9725 5.4959 108.2239 0.00

32、01 3 X2 3 0.0099 0.9823 3.0182 5.0259 0.0517 4 X4 2 0.0037 0.9787 2.6782 1.8633 0.2054可以看出，逐步回歸法第一步是選進(jìn)變量X4，在第二、三兩步選入變量X1和X2后，變量X4的作用變得不明顯，故第四步將X4從模型中刪除掉。故用此法所選的變量為X1和X2 第118頁(yè)/共129頁(yè)回 歸 分 析 多元線性回歸選擇變量法 全子集法proc reg data=hald;model y=x1-x4/selection=adjrsq cp bic;run;In AdjRsq C(p) BIC Variables in Mod

33、el 1 0.6450 138.7 55.54 X4 1 0.6359 142.5 55.85 X2 1 0.4916 202.5 60.00 X1 1 0.2210 315.2 65.39 X3- 2 0.9744 2.678 29.24 X1 X2 2 0.9670 5.496 30.98 X1 X4 2 0.9223 22.37 37.89 X3 X4 2 0.8164 62.44 46.84 X2 X3 2 0.6161 138.2 55.51 X2 X4 2 0.4578 198.1 59.74 X1 X3- 3 0.9764 3.018 31.17 X1 X2 X4 3 0.976

34、4 3.041 31.18 X1 X2 X3 3 0.9750 3.497 31.41 X1 X3 X4 3 0.9638 7.337 33.00 X2 X3 X4- 4 0.9736 5.000 34.41 X1 X2 X3 X4-Cp原則比較準(zhǔn)確得到相應(yīng)的回歸方程為： y=52.577349+1.468306X1+0.66225X2第119頁(yè)/共129頁(yè)回 歸 分 析 多元線性回歸2 線性回歸2.6 綜合實(shí)例選擇變量法 全子集法In AdjRsq C(p) BIC Variables in Model 1 0.6450 138.7 55.54 X4 1 0.6359 142.5 55.85

35、 X2 1 0.4916 202.5 60.00 X1 1 0.2210 315.2 65.39 X3- 2 0.9744 2.678 29.24 X1 X2 2 0.9670 5.496 30.98 X1 X4 2 0.9223 22.37 37.89 X3 X4 2 0.8164 62.44 46.84 X2 X3 2 0.6161 138.2 55.51 X2 X4 2 0.4578 198.1 59.74 X1 X3- 3 0.9764 3.018 31.17 X1 X2 X4 3 0.9764 3.041 31.18 X1 X2 X3 3 0.9750 3.497 31.41 X1

36、X3 X4 3 0.9638 7.337 33.00 X2 X3 X4- 4 0.9736 5.000 34.41 X1 X2 X3 X4-Cp原則比較準(zhǔn)確得到相應(yīng)的回歸方程為： y=52.577349+1.468306X1+0.66225X2第120頁(yè)/共129頁(yè)回 歸 分 析 多元線性回歸嶺回歸法 proc reg data=hald outest=rghald outvif graphics corr; model y=x1-x4/ridge=0 to 1 by 0.1 2 3 4 5 6 ; plot/ridgeplot;run;proc print data=rghald;run;其

37、中outest=rghald要求REG過(guò)程將結(jié)果保存在rghald數(shù)據(jù)集中，選項(xiàng)outvif要求輸出方差膨脹因子，選項(xiàng)graphics要求在高分辨率方式下作圖， corr則要求計(jì)算相關(guān)系數(shù)。MODEL語(yǔ)句后面ridge=0 to 1 by 0.1 2 3 4 5 6給出嶺回歸中的k值，共計(jì)有16個(gè)。plot語(yǔ)句后面加上參數(shù)ridgeplot，要求作出嶺跡圖。 第121頁(yè)/共129頁(yè)回 歸 分 析 多元線性回歸嶺回歸法 可取k=0.2的嶺回歸估計(jì),得到如下嶺回歸模型:y=87.7519+0.9788X1+0.289X2-0.3268X3-0.324X4 第122頁(yè)/共129頁(yè)回 歸 分 析 多元

38、線性回歸主成分回歸法 proc reg data=ff.hald outest=pchald outvif;model y=x1-x4/pcomit=1,2 ;run;proc print data=pchald;run;選項(xiàng)pcomit=1,2表示分別求出在刪除最后1個(gè)和2個(gè)主成分后所得到的回歸方程 第123頁(yè)/共129頁(yè)回 歸 分 析 多元線性回歸主成分回歸法 數(shù)據(jù)集pchald中關(guān)于主成分回歸的輸出為 OBS _MODEL_ _TYPE_ _DEPVAR_ _RIDGE_ _PCOMIT_ _RMSE_1 MODEL1 PARMS Y . . 2.446012 MODEL1 IPCVIF

39、 Y . 1 .3 MODEL1 IPC Y . 1 1 2.322064 MODEL1 IPCVIF Y . 2 .5 MODEL1 IPC Y . 2 2 3.08195OBS INTERCEP X1 X2 X3 X4 Y1 62.4054 1.55110 0.51017 0.10191 -0.14406 -12 . 2.71096 0.78071 2.48086 0.46813 -13 85.7433 1.31189 0.26942 -0.14277 -0.3800785.7433 1.31189 0.26942 -0.14277 -0.38007 -14 . 0.26570 0.25093 0.30167 0.26348 -15 88.9559 0.78884 0.36145 -0.59624 -0.