回归分析程式

Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,Click to edit Master title style,回归分析程式,回归分析程式,概述,常用的,回归分析程式,过程有,:,(1)CORR,过程、 （,2,）,REG,过程、,(3)NLIN,过程、 （,4,）,RSREG,过程。,回归分析,CORR,过程,1,REG,过程,2,NLIN,过程,3,RSREG,过程,4,的应用基础,回归分析,CORR,过程,CORR,过程可用来分析变量之间的相关关系。,CORR,过程的格式如下：,PROC CORR,选择项,；,VAR,变量表；,PARTIAL,变量表；,在,PROC CORR,过程中可能出现的选择项是,DATA=,数据集名，用来指定,CORR,的数据集名，如果省略这一选择，则指定最新建立的数据集。,PARTIAL,语句用来求偏相关系数，指定保持不变的偏变量名。,回归分析,CORR,过程,例题,6.1,，进入,SAS,的显示管理系统，在编辑窗口输入程式：,data ex,；,input x1-x4 ,；,Cards,；,4 7.25 4.7 416.7 4 7.25 3.3 75,4.5 8.5 6.7 91.7 4 5.7 4.4 166.7,6 9 2 25 0.5 4.25 2 25,0.5 4 2.5 75 2 6 3 50,2 5 3.7 166.7 0.5 4 3 50,1 4 2.5 75 2 7 5 300,；,proc,corr,；,var,x1-x4,；,proc,corr,nosimple,；,var,x1 x2,；,partial x3 x4,；,proc,corr,nosimple,；,var,x1 x3,；,partial x2 x4,；,run,；,回归分析,CORR,过程,程式中的数据来自以下试验结果及问题：甘薯实生苗栽培试验中薯块重,x1(g),、块根粗,x2(mm),、单株结薯数,x3,及单株产量,y(g,),的,12,组观测值如下表（引自温奎课程论文，,1987,），试计算三种相关系数并作相关系数显著性检验？,程式中的,nosimple,将抑制简单统计量的输出。,回归分析,i,1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12,x1i,x2i,X3i,yi,4.0,4.0,4.5 4.0 6.0 0.5,0.5,2.0,2.0,0.5 1.0 2.0,7.25,7.25,8.5 5.7 9.0 4.25 4.0 6.0 5.0 4.0,4.0,7.0,4.7 3.3 6.7 4.4 2.0,2.0,2.5 3.0 3.7 3.0 2.5 5.0,416.7 75.0 91.7 166.7 25.0,25.0,75.0 50.0 166.7 50.0 75.0 300.0,CORR,过程,本程式运行的结果如下,:,(,图一,),回归分析,CORR,过程,(,图二,),回归分析,CORR,过程,(,图三,),回归分析,REG,过程,REG,过程可用来建立因变量与自变量之间的线性回归方程。,REG,过程的格式如下：,PROC REG,选择项,；,MODEL,因变量,=,自变量,/,选择项,；,在,PROC REG,过程中可能出现的选择项是,DATA=,数据集名，用来指定要做,REG,的数据集名，如果省略这一选择，则指定最新建立的数据集。,回归分析,REG,过程,例题,6.2,，进入,SAS,的显示管理系统，在编辑窗口输入程式,：,data ex,；,input x y ,；,cards,；,14.3 46.3 14 30.7 69.3 144.6 22.7 69.2,7.3 16 8 12.3 1.3 2.7 7.9 26.3,；,proc,reg,；,model y=x/xpx i,；,run,；,回归分析,REG,过程,程式中的数据来自以下试验结果及问题：棉花红铃虫第一代产卵高峰日百株卵量,x(,粒,),与百株累计卵量,y(,粒,),的,8,组观测数据如下表，试建立二者间的一元线性回归方程并作回归方程的显著性检验？,程式中的,xpx,及,i,指定输出离均差矩阵及其逆矩阵。,回归分析,i,1 2 3 4 5 6 7 8,xi,14.3 14.0 69.3 22.7 7.3 8.0 1.3 7.9,yi,46.3 30.7 144.6 69.2 16.0 12.3 2.7 26.3,REG,过程,本程式运行的结果如下,:,(,图一,),回归分析,REG,过程,(,图二,),回归分析,REG,过程,(,图三,),回归分析,REG,过程,回归分析,(,图四,),REG,过程,例题,6.3,，进入,SAS,的显示管理系统，在编辑窗口输入程式,：,data ex,；,input x1 x2 y ,；,cards,；,1.37 9.08 4.93 11.34 1.89 1.86,9.67 3.06 2.33 0.76 10.2 5.78,17.67 0.05 0.06 15.91 0.73 0.43,15.74 10.3 0.87 5.41 6.25 3.86,；,proc,reg,；,model y=x1 x2/xpx i,；,run,；,回归分析,REG,过程,程式中的数据来自以下试验结果及问题：某品种水稻糙米含镉量,y(mg,/kg),与地上部生物量,x1(10g/,盆,),及土壤含镉量,x2(100mg/kg),的,8,组观测数据如下表，试建立二元线性回归方程并作回归方程的显著性检验？,程式中的,xpx,及,i,指定输出离均差矩阵及其逆矩阵。,回归分析,i,1 2 3 4 5 6 7 8,x1i,1.37 11.34 9.67 0.76 17.67 15.91 15.74 5.41,x2i,9.08 1.89 3.06 10.20 0.05 0.73 1.03 6.25,yi,4.93 1.86 2.33 5.78 0.06 0.43 0.87 3.86,REG,过程,本程式运行的结果如下,:,(,图一,),回归分析,REG,过程,(,图二,),回归分析,REG,过程,(,图三,),回归分析,REG,过程,(,图四,),回归分析,REG,过程,例题,6.4,，进入,SAS,的显示管理系统，在编辑窗口输入程式,：,data ex,；,input x y ,；,x1=x,；,x2=x*2,；,x3=x*3,；,cards,；,1.2 3.9 1 4 1.5 3.7 2 2.8 2.2 2.6,2.6 1.4 3 0 3.5 -2.2 2.8 0.8,；,proc,reg,；,model y=x1 x2,；,proc,reg,；,model y=x1-x3,；,run,；,回归分析,REG,过程,程式中的数据来自以下试验结果及问题：假设变量,x,与,y,的,9,组观测值如下表，试建立线性回归方程及非线性回归方程。,程式中的,model y=x1 x2,及,model y=x1-x3,指定建立一元二次抛物线回归及一元三次抛物线回归方程。,回归分析,i,1,2,3,4,5,6,7,8,9,x,1.2,1,1.5,2,2.2,2.6,3,3.5,2.8,y,3.9,4,3.7,2.8,2.6,1.4,0,3.5,2.8,REG,过程,本程式运行的结果如下,:,(,图一,),回归分析,REG,过程,(,图二,),回归分析,REG,过程,例题,6.5,，进入,SAS,的显示管理系统，在编辑窗口输入程式：,data ex,；,input x1-x5 y ,；,cards,；,9.2 2.732 1.471 0.332 1.138 1.115,9.1 3.732 1.82 0.112 0.828 1.146,8.6 4.882 1.827 0.383 2.131 1.841,10.233 3.968 1.587 0.181 1.349 1.356,5.6 3.732 1.841 0.297 1.815 0.863,5.367 4.236 1.873 0.063 1.352 0.903,6.133 3.146 1.987 0.28 1.647 0.114,8.2 4.646 1.615 0.379 4.565 0.898,回归分析,REG,过程,8.8 4.378 1.543 0.744 2.073 1.93,7.6 3.864 1.599 0.342 2.423 1.104,9.7 4.378 1.691 0.225 1.522 1.403,8.367 5.095 1.807 0.439 2.281 1.763,12.167 4.894 1.728 0.126 1.581 1.636,10.267 3.732 1.612 0.109 1.198 1.467,8.9 4.472 1.88 0.079 0.795 0.919,8.233 5.278 1.73 0.303 3.069 1.515,；,proc,reg,；,model y=x1-x5/selection=stepwise,；,run,；,回归分析,REG,过程,程式中的数据来自以下试验结果及问题：在农作物害虫发生趋势的预报研究中，所涉及的,5,个自变量及因变量的,16,组干测数据如下表，试建立逐步回归方程。,程式中的,selection=stepwise,指定用逐步回归法建立线性回归方程。,回归分析,i,x1i,x2i,x3i,x4i,x5i,yi,1,9.200,2.732,1.471,0.332,1.138,1.155,2,9.100,3.732,1.820,0.112,0.828,1.146,3,8.600,4.882,1.827,0.383,2.131,1.841,4,10.233,3.968,1.587,0.181,1.349,1.356,5,5.600,3.732,1.841,0.297,1.815,0.863,6,5.367,4.236,1.873,0.063,1.352,0.903,REG,过程,回归分析,7,6.133,3.146,1.987,0.280,1.647,0.114,8,8.200,4.646,1.615,0.379,4.565,0.898,9,8.800,4.378,1.543,0.744,2.073,1.930,10,7.600,3.864,1.599,0.342,2.423,1.104,11,9.700,4.378,1.691,0.225,1.522,1.403,12,8.367,5.095,1.807,0.439,2.281,1.763,13,12.167,4.894,1.728,0.126,1.581,1.636,14,10.267,3.732,1.612,0.109,1.198,1.467,15,8.900,4.472,1.880,0.079,0.795,0.919,16,8.233,5.278,1.730,0.303,3.069,1.515,REG,过程,本程式运行的结果如下,:,(,图一,),回归分析,REG,过程,(,图二,),回归分析,REG,过程,(,图三,),回归分析,REG,过程,(,图四,),回归分析,REG,过程,(,图五,),回归分析,REG,过程,(,图六,),回归分析,REG,过程,(,图七,),回归分析,NLIN,过程,NLIN,过程可用来建立因变量与自变量之间的非线性回归方程。,NLIN,过程的格式如下：,PROC NLIN,选择项,；,MODEL,因变量,=,表达式；,PARMS,参数名,=,数值；,DER.,参数名,=,表达式；,在,PROC NLIN,过程中可能出现的选择项是,DATA=,数据集名，用来指定要做,NLIN,的数据集名，如果省略这一选择，则指定最新建立的数据集。,回归分析,NLIN,过程,例题,6.6,，进入,SAS,的显示管理系统，在编辑窗口输入程式,：,data ex,；,input x y ,；,cards,；,1 1.85 2 1.37 3 1.02 4 0.75 4 0.56,6 0.41 6 0.31 8 0.23 8 0.17,；,proc,nlin,；,model y=a*,exp(b,*x),；,parms,a=2.5168 b=-0.3221,；,der.a,=,exp(b,*x),；,der.b,=a*x*,exp(b,*x),；,run,；,回归分析,NLIN,过程,程式中的数据来自以下试验结果及问题：假设变量,x,与,y,的,9,组观测值如下表，试选用多个一元非线性回归方程进行拟合，并且比较各个回归方程的你和情况。,回归分析,i,1,2,3,4,5,6,7,8,9,xi,1,2,3,4,4,6,6,8,8,yi,1.85,1.37,1.02,0.75,0.56,0.41,0.31,0.23,0.17,NLIN,过程,本程式运行的结果如下,:,(,图一,),回归分析,NLIN,过程,(,图二,),回归分析,NLIN,过程,(,图三,),回归分析,RSREG,过程,RSREG,过程可用来建立二次响应面的回归方程。,RSREG,过程,的格式如下：,PROC RSREG,选择项,；,MODEL,因变量,=,自变量；,在,PROC RSREG,过程中可能出现的选择项是,DATA=,数据集名，用来指定要做,RSREG,的数据集名，如果省略这一选择，则指定最新建立的数据集。,回归分析,RSREG,过程,例题,6.7,，进入,SAS,的显示管理系统，在编辑窗口输入程式,：,data ex,；,input x1 x2 y ,；,cards,；,1 1 2682.5 1 -1 2277 -1 1 2970 -1,-1,3870,1.4142 0 1980 -1.4142 0 3000,0 1.4142 2400 0 -1.4142 3120,0 0 1610 0 0 1610 0 0 2250,0 0 2430 0 0 2670,；,proc sort,；,by x1-x2,；,proc,rsreg,；,model y=x1-x2/lackfit,；,run,；,回归分析,RSREG,过程,程式中的数据来自以下试验结果及问题：某地区农科所研究麦薯套种适宜的密度及扦插期，根据两因素的二次回归通用旋转设计安排实验，苗密度及编码下,X1,、扦插期及其编码,X2,如下表。,程式中,lackfit,指定要作拟合不足检验，为此要先调用,SORT,过程对试验数据按三个因子排序。,回归分析,编码,-1.4142,-1,0,1,1.4142,x1,2000,2300,3000,3700,4000,x2,5/1,5/7,5/21,6/3,6/10,RSREG,过程,本程式运行的结果如下,:,(,图一,),回归分析,RSREG,过程,(,图二,),回归分析,RSREG,过程,(,图三,),回归分析,RSREG,过程,(,图四,),回归分析,Thank You !,