浙大统计学专业回归分析课件example.ppt

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1、Page 80 例子例子3.3检查数据有无输错 方程显著性检验结论：截距不显著修改reg模型 proc reg;model y=x/noint p r cli clm dw;output out=s.p80result p=yhat r=yresid cookd=cookd h=level student=stdr;plot r.*p.;plot r.*x;run;其余不变F值变大，模型更显著回归系数显著 随机误差无1阶自回归结论:方差齐性假设不合理作变换z=sqrt(y)得到z的数据 Obs x y i z 1 679 0.79 54 0.88882 2 292 0.44 54 0.6633

2、2 3 1012 0.56 54 0.74833 4 493 0.79 54 0.88882 5 582 2.70 54 1.64317 6 1156 3.64 54 1.90788 7 997 4.73 54 2.17486 8 2189 9.50 54 3.08221 9 1097 5.34 54 2.31084 10 2078 6.85 54 2.61725 11 1818 5.84 54 2.41661 12 1700 5.21 54 2.28254 13 747 3.25 54 1.80278 14 2030 4.43 54 2.10476 。结论：模型显著结论：回归系数显著DW检验

3、，残差无一阶自回归结论：从标准化残差分析，序号为26的点为异常点。从COOK距离分析，序号为26，50的点为强影响点。用t分布来检验异常点结论：序号为26的数据为异常点。对策：检查原始数据的抄录是否有误。不然，从原始数据中剔除它们。对yresid作正态性检验结论：接受0均值正态分布的假设。残差图结论：已满足回归函数线性假设、方差齐性假设预测data example1;input x y;cards;0.03 40.50.04 39.50.05 410.07 41.50.09 430.1 420.12 450.15 47.50.17 530.2 560.06.;run;proc plot dat

4、a=example1;plot y*x;run;proc reg data=example1;model y=x/p r cli clm;output out=aa p=phat L95=a U95=b;run;proc print data=aa;run;从外部调入数据libname cjd:user;data cj.chengji;infile d:userchengji.txt;input name$x1-x4;y=max(x1,x2,x3,x4);z=mean(of x1-x4);run;proc print;run;libname cjd:user;data cj.chengji;i

5、nfile d:userchengji.txt;input name$x1-x4;y=max(x1,x2,x3,x4);z=mean(of x1-x4);run;proc print;run;data cj.newset;set cj.chengji(keep=z);run;proc print data=cj.newset;run;If语句取子集libname cjd:user;data a;set cj.chengji;if x360;run;proc print data=a;run;If then(或else)语句libname cjd:user;data a b;set cj.che

6、ngji;if x3=60 then delete;run;proc print data=a;run;retain语句data a;input x;retain sx1 0 sx2 0;sx1=sx1+x;sx2=sx2+x*x;cards;2 5 4 3 6 7;run;proc print data=a;run;计算pi值data a;retain m=0;do n=1 to 100000;x=uniform(0);y=uniform(0);if y99000 then pi=4*m/n;output;end;proc print;run;99996 78351 99996 0.47819 0.89722 3.13417 99997 78352 99997 0.16594 0.56283 3.13417 99998 78353 99998 0.34925 0.50856 3.13418 99999 78353 99999 0.77681 0.65295 3.13415 100000 78353 100000 0.57194 0.82696 3.13412