SAS统计分析(第七讲).pptVIP

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2019-01-17 发布于浙江
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SAS统计分析(第七讲).ppt

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协方差分析常用公式修正均数间比较的F值如修正均数间有差别，必要时再作两两比较。公共回归系数 bc 各修正均数的计算 SAS常用语句格式 Proc glm [data=数据集名]; Class 分组变量;/* 指明分组变量, 必须放在model语句前 */ Model 应变量=分组变量协变量/[选项]； Lsmeans 分组变量/[选项]; /* 输出各组变量的最小二乘均数（修正均数）*/ run; model 语句常用的[选项] solution /* 输出回归方程中各参数的估计值 */ lsmeans 语句常用的[选项] stderr /* 输出修正均数的标准误 */ pdiff /* 输出修正均数间两两比较的概率值 */ 一、完全随机设计资料的协方差分析例8-1 为研究A、B、C三种饲料喂养8头猪一段时间，测得每头猪的初始重量（X)和增重（Y），数据见表8-3。试分析三种饲料对猪的催肥效果是否不同？ 89 91 ┆ 105 110 22 24 ┆ 30 32 97 90 ┆ 99 94 17 16 ┆ 19 18 85 83 ┆ 84 90 15 13 ┆ 14 17 1 2 ┆ 7 8 Y3 X3 Y2 X2 Y1 X1 C饲料 B饲料 A饲料表8-3 三种饲料喂养猪的进食量与增重（kg) data ex8_1; do food=1 to 3; do i=1 to 8; input x y @@; output; end; end; cards; 15 85 13 83 11 65 12 76 12 80 16 91 14 84 17 90 17 97 16 90 18 100 18 95 21 103 22 106 19 99 18 94 22 89 24 91 20 83 23 95 25 100 27 102 30 105 32 110 ; proc glm; class food; model y=food x/solution; lsmeans food/stderr pdiff; run; SAS计算结果 The GLM Procedure Dependent Variable: y Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr F Model 3 2328.343765 776.114588 68.20 .0001 Error 20 227.614568 11.380728 Corrected Total 23 2555.958333 R-Square Coeff Var Root MSE y Mean 0.910947 3.658599 3.373534 92.20833 （以上说明总体模型有统计学意义，P=.0001) Source DF Type I SS Mean Square F Value Pr F FOOD 2 1317.583333 658.791667 57.89 .0001 X 1 1010.760432 1010.760432 88.81 .0001 Source DF Type III SS Mean Square F Value Pr F FOOD 2 707.218765 353.609382 31.07