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应用回归分析习题答案SAS程序

2.16

(1) 绘制y对x的散点图，可以用直线回归描述两者之间的关系吗?

程序如下:

结果:

表一：

由表一，可得可以用直线回归描述两者的关系。

(2)建立y对x的线性回归，p r cli clm

结果

表二:

由表二可得，F=112.81，P<0.0001，可知，模型的拟合数据较好。

表三：

又R方=0.6972，故知因变量y总体变异中69.72%被自变量x所解释。

表四：

由表四P<0.0001可知自变量x有显著性意义，常数项也有显著性意义。表五：

由表五即y的描述性统计量，因为所有的学生残差的绝对值小于3，所有cook D小于5，故可以认为数据中没有极端点。故可得结论，教师的人均年工资合学生的人均经费投入呈直线关系。由表四，模型为:

Y=12113+3.314x

3.11

(1)程序：

data huoyun;

金善雅电影input y x1-x3@@;

cards;

160 70 35 1.0

260 75 40 2.4

210 65 40 2.0

265 74 42 3.0

240 72 38 1.2

220 68 45 1.5

275 78 42 4.0

160 66 36 2.0

275 70 44 3.2

250 65 42 3.0

;

run;

proc print ;

run;

proc corr data=huoyun nosimple noprob;

run;

Pearson 相关系数, N = 10
	y	x1	x2	x3
y	1.00000	0.55565	0.73062	0.72354
x1	0.55565	1.00000	0.11295	0.39839
x2	0.73062	0.11295	1.00000	0.54747
x3	0.72354	0.39839	0.54747	1.00000

(2)

proc reg data=huoyun;

model y=x1 x2 x3/r p clm cli;

run;

参数估计值
变量	自由度	参数估计值	标准误差	t 值	Pr > \|t\|
Intercept	1	-348.28017珠海振戎公司	176.45922	-1.97	0.0959
x1	1	3.75404	1.93332	北京全路通信信号研究设计院1.94	2010全国高中数学联赛0.1002
x2	1	7.10071	2.88028	2.47	0.0488
x3	1	12.44747	10.56933	1.18	0.2835

回归方程为:

(3)

均方根误差	23.44188	R 方	0.8055
因变量均值	231.50000	调整 R 方	0.7083
变异系数	10.12608

样本决定系数R方为0.8055 则回归方程显著；

(4)

方差分析
源	自由度	平方和	均方	F 值	Pr > F
模型	3	13655	4551.78984	8.28	0.0149
误差	6	3297.13048	549.52175
校正合计	9	16953

F=8.28 ,P=0.0149 模型有显著性意义；

(5)

参数估计值
变量	自由度	参数估计值	标准误差	t 值	Pr > \|t\|
Intercept	1	-348.28017	176.45922	-1.97	0.0959
x1	1	3.75404	1.93332	1.94	0.1002
x2	1	7.10071	2.88028	2.47	0.0488
x3	1	12.44747	10.56933	1.18	0.2835

工业总产值的P值为0.1002 在显著性水平0.05 上对y货运总量不显著；

农业总产值的P值为0.0488 在显著性水平0.05上对y货运总量显著；

居民非商品支出P值为0.2835在显著性水平0.05上对y货运总量不显著；

(6)

剔除重新建立回归方程

proc reg data=huoyun;

model y=x1 x2/clb;

run;

方差分析
源	自由度临猗论坛	平方和	均方	F 值	Pr > F
模型	2	12893	6446.59950	11.12	0.0067
误差	7	4059.30099	579.90014
校正合计	9	16953

F值为11.12 ，P值为0.0067 模型高度显著；

参数估计值
变量	自由度	参数估计值	标准误差	t 值	Pr > \|t\|
Intercept	1	-459.62365	153.05757	-3.00	0.0199
x1	1	4.67563	1.81607	2.57	0.0368
x2	1	8.97096	2.46846	3.63	0.0084