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《生物统计与试验设计》实验课（SAS） 7.1.1 离散型分布的检验 方差分析与参数估计 如果输出预测值， 在 MODEL 语句后加/p PROC REG; MODEL y=x/P; RUN; PROC GPLOT ； PLOT 纵轴变量名*横轴变量名； SYMBOL V=符号 CV=颜色 I=NONE 其他图形选项； RUN; 用GPLOT过程作图 其中：符号—散点符号；I=NONE—散点间不连线； I=RL表示线性回归（RQ、RC是二、三次回归） PROC GPLOT; PLOT y*x; SYMBOL V=star I=RL CV=orange CI=blue; RUN; 其中：CV、CL—分别表示点的符号和回归线的颜色 上例作y关于x的回归和散点图。程序如下： 6.3 曲线回归 例3 苹果叶面积y(cm2)生长量与前期间隔天数x(d)的数据如下表，求x与y的指数曲线回归方程。 5.7 43.7 76.7 102.3 183.4 225.1 344.2 y 0 5 10 15 20 25 30 x 其SAS程序如下： DATA three;INPUT x y@@; yp=LOG(y); CARDS; 0 5.7 5 43.7 10 76.7 15 102.3 20 183.4 25 225.1 30 344.2 ; PROC REG; MODEL yp=x; RUN; 输出结果： 指数方程：y=e2.6594*e0.1175 x=14.2877e0.1175 x 在例1中，建立y与x1,x2,x3,x4的多元线性回归方程。 (数据步） PROC REG; MODEL y=x1 x2 x3 x4; RUN; 6.4 多元线性回归 输出结果 采用逐步回归方法筛选自变量,建立y与x1,x2,x3,x4的多元线性回归方程。程序如下： PROC REG; MODEL y=x1 x2 x3 x4/SELECTION=STEPWISE; RUN; 注意：在REG过程中，可以有多个MODEL语句。 另外还有命令方式、指针方式等。 仅对行固定表示符的使用进行说明。 行表示符：@@ 例： DATA new; INPUT x1-x3 @@; CARDS; 12 34 16 25 27 23 23 56 24 76 98 55 ; PROC PRINT; RUN; 3.4 SAS程序结构 3.4.1 顺序结构 3.4.2 转移结构 SELECT [表达式]； WHEN 条件表达式1 语句1； …… [OTHERWISE 语句]； END; 多分支 结构： IF 条件表达式 THEN 语句 [；ELSE 语句]； 3.4.3 分支结构 GOTO 标号；（标号 OK:y=x+20;) IF 条件表达式 THEN GOTO 标号； 3.4.4 DO循环结构 DATA test; ARRAY x(10) t1-t10; INPUT t1-t10; SUM=0; DO I=1 to 10; sum=sum+x(I); END; CARDS; 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ; PROC PRINT; RUN; DO [循环变量=初值[TO 终值[BY 步长]]； SAS语句； END; 例： 3.5 数据预处理 3.5.1 产生新变量 DATA one; INPUT x y@@; x2=x*x; x3=x*x*x; z=x/y*100; yp=LOG(y); CARDS; 1 232 3 234 2 223 4 354 ; PROC PRINT;RUN; 3.5.2 修改变量 例如：x=x-100;y=LOG(y); 3.5.3 删除变量 例如： DATA one; INPUT x1 x2 x3 y; DROP x2 x3; CARDS; 1 2 3 40 2 4 5 80 3 5 7 83 ; PROC PRINT; RUN; 4.1 完全随机化设计 例1 夏玉米硼肥肥效试验。处理A—施硼肥;处理B—不施硼肥;完全随机化设计,各重复5次,小区产量结果如下: A—39, 37.6, 44.3, 42.4, 44.1 B—33.9, 35.9, 39.1, 33.5, 38.1 试分析两处理平均产量间有无显著差异。 第四章 两均值检验及统计量计算 DATA tem; INPUT g$ n; DO i=1 to n; INPUT x@@; OUTPUT;