方差相关与回归分析.ppt

HOEFFDING计算霍夫丁Ｄ统计量。OUTP=dataset产生含有PEARSON相关的一个新数据集。NOMISS将带有某一变量缺项值的观测值从所有计算中除去。NOSIMPLE抑制简单统计。第37页,共51页，星期六，2024年，5月（2）VAR语句（3）WITH语句WITH变量表；指明特别配对的变量名，与VAR语句配对使用，VAR语句列出相关矩阵上部出现的变量，WITH语句列出左侧出现的变量。（4）PARTIAL语句PARTIAL变量表；指明求偏相关系数时需要固定的偏变量名。第38页,共51页，星期六，2024年，5月DATAABC;INFILEd:\panyan\corr.dat;INPUTNOHEIGHTWEIGHTVITAL;PROCCORR;VARHEIGHTWEIGHTVITAL;PROCCORRNOSIMPLE;VARHEIGHTWEIGHT;WITHVITAL;PROCCORRNOSIMPLE;VARHEIGHTVITAL;PARTIALWEIGHT;RUN;第39页,共51页，星期六，2024年，5月10.2REG过程10.2.1简介回归是研究随机变量和非随机变量之间的数量依存关系的统计分析方法。当自变量X与因变量Y之间呈直线关系时，称为直线回归。直线回归要求因变量Ｙ是服从正态分布的且方差相等。第40页,共51页，星期六，2024年，5月当自变量不只一个时，可进行多元线性回归分析。研究一个因变量与多个自变量之间的线性依存关系，称为多元线性回归。REG过程是用最小二乘法原理求解线性回归方程的过程。第41页,共51页，星期六，2024年，5月10.2.2语句说明1.过程格式?PROCREG[选择项]；MODEL因变量=自变量/[选择项]；VAR变量；FREQ变量；WEIGHT变量；BY变量；第42页,共51页，星期六，2024年，5月（1）PROCREG语句PROCREG[选择项]；（略）（2）MODEL语句MODEL因变量=自变量表/[选择项]；指明因变量和自变量，选择项是有关回归计算、估计、预测值和残差，常用的选择项有：第43页,共51页，星期六，2024年，5月STB打印标准回归系数CORRB打印估计的相关矩阵COLLINOINT请求进行自变量的共线性分析P计算预测值及残差R请求分析残差CLM打印因变量均值95%的置信界限的上下限CLI对各预测值打印95%的置信界限的上下限第44页,共51页，星期六，2024年，5月3.举例（1）简单线性回归分析仍以上节相关分析资料为例，进行以身高估计肺活量的线性回归分析，同时要求打印出各观测点上因变量均值的95%置信区间。第45页,共51页，星期六，2024年，5月DATAABC;INFILEd:\panyan\corr.dat;INPUTNOHEIGHTWEIGHTVITAL@@;PROCREG;MODELVITAL=HEIGHT/CLM;RUN;第46页,共51页，星期六，2024年，5月（2）多元线性回归分析仍以表10-1的资料为例，进行身高、体重与肺活量的多元线性回归分析，程序如下：第47页,共51页，星期六，2024年，5月DATAABC;INFILEd:\panyan\corr.dat;INPUTNOHEIGHTWEIGHTVITAL@@;PROCREG;MODELVITAL=HEIGHT