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方差相关与回归分析SAS3910.ppt


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方差相关与回归分析SAS3910
方差分析公式概括为:
总变异=组间变异+组内变异
其中:组间变异由各因素所引起;组内变异由个体差异或者说由误差引起的。
常用的方差分析法有以下4种:
完PUT x @@; OUTPUT;
END;
END;
CARDS;








PROC ANOVA;
CLASS a b;
MODEL x=a b;
RUN;
例6.用SNK法(Q检验)作均数间的两两比较
研究酵解作用对血糖浓度的影响,我们从8名健康人中抽取了血液并制备成血滤液。每一个受试者的血滤液又分成4份,然后随机地把各份血滤液分别放置0、45、90、135分钟后测定其中血糖浓度(资料见表9-9)。试比较放置时间对血糖浓度有无影响。
受试者编号
(区组号)
放置时间(分)
0
45
95
135
1
2
3
4
5
6
7
8
95
95
106
98
102
112
105
95
95
94
105
97
98
112
103
92
89
88
97
95
97
101
97
90
83
84
90
90
88
94
88
80
DATA an;
DO a=1 TO 8;
DO b=0 TO 135 BY 45;
INPUT x @@;
OUTPUT;
END;
END;
CARDS;
95 95 89 83
95 94 88 84
106 105 97 90
98 97 95 90
102 98 97 88
112 112 101 94
105 103 97 88
95 92 90 80
PROC ANOVA;
CLASS a b;
MODEL x=a b;
MEANS b/SNK;
RUN;
第十章 相关与回归
在医学上人的身高与体重、体温与脉搏次数、年龄与血压、药物剂量与疗效等均有一定的联系。说明客观事物或现象相互关系的密切程度并用适当的统计指标表示出来,这是相关分析的任务。把客观事物或现象间的关系用函数形式表示出来,则是回归分析所要解决的问题。
第十章 相关与回归
CORR过程计算变量间的相关系数,包括PEARSON积矩相关系数等,同时给出单变量描述统计。
REG过程是SAS中通用的基本的回归分析过程,它是用最小二乘法原理求解线性回归方程的有效过程。此外,因为逐步回归分析的方法在实际工作中应用甚广,故将其单独提出来介绍如何使用REG过程进行逐步回归分析。
CORR 过程
相关分析
相关是研究随机变量之间相互关系的统计分析方法,它研究随机变量之间相互关系的密切程度。
线性相关,又称简单相关。其统计指标是PEARSON 相关系数 r 。
当研究多个随机变量之间的相互关系时,可对变量进行多元线性相关分析。多元线性相关的统计量是全相关系数R和各偏相关系数。在多元线性相关分析中,变量之间的关系是错综复杂的,两个变量间的简单线性相关系数往往不能正确说明两者的真实关系,只有在其它变量固定,即扣除了其它变量的影响后,计算两变量间的偏相关系数才能反映此两变量的真实情况。
当变量不服从正态分布时,例如按等级分类或相对数资料,这时需用非参数相关分析方法,如等级相关分析法等。
语句说明
1. 过程格式
 PROC CORR [选择项];
VAR 变量表;
WITH 变量表;
PARTIAL 变量表;
WEIGHT 变量;
FREQ 变量;
BY 变量表;

(1) PRO

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  • 文件大小780 KB
  • 时间2022-08-10