数据分析报告(线性回归、SAS).pptx

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数据分析方法,习题：

2.4（Page79）,计算2班：

陈磊,报告目录,问题重述化妆品销售与人数、月收入关系,数据导入本题数据导入、数据导入的几种方法,执行过程procreg、model语句,执行结果方差分析、参数估计,多元线性回归设置,习题2.4题目,某公司管理人员为了解某化妆品在一个城市的月销量Y（单位：

箱）与该城市中适合使用该化妆品的人数1（单位：

千人）以及他们人均月收入2（单位：

元）之间的关系，在某个月中对15个城市作了调查，得到上述各量的观测值如表2.12所示。

表2.12化妆品销售数据（部分数据）,-,城市销量（y）人数

（1）收入

（2）,-,11622742450,21201803254,32233753802,41312052838,.,-,假设Y与1，2之间满足线性回归关系,=0+11+22+,=1,2,15,其中独立同分布于（0,2）.,导入数据,title数据据分析方法_习题2.4_page79;/*标题*/datamylib.ch2_2_4;/*在逻辑库mylib中创建数据集ch2_2_4*/inputyx1x2;/*表示可连续输入*/cards;/*开始输入数据*/162274245012018032542233753802131205283867862347169265378281983008192330245011619521375553256025243040202323724427144236266010315720882123702605;/*遗漏数据用“.”表示，否则对应的这组数据会被自动删除*/run;/*run语句用于说明处理当前程序步中该语句之前的所有行*/,.：

SAS逻辑库名最多为8个字符，数据集的名称最多为32个字符。

?

：

若去掉，上边能导入哪些数据？

导入数据,若干方法,1、在编辑框中输入数据，cards,2、从文件读入数据，infileinfileF：

mylibch2_2_4.txt；,3、导入外部数据向导导入；import语句导入procimport,4、已经建立过数据集procregdata=mylib.ch2_2_4;,执行过程1,procreg;/*调reg过程用*/modely=x1x2;/*因变量为y，自变量为x1、x2*/run;,Model语句：

用于定义模型中因变量、自变量、模型选项及结果输出选项。

常用选项有Selection=,指定变量选择方法；NOINT，表示在模型中不包括常数项；STB，输出标准化的回归系数；CLI，输出单个预测值置信区间；R，进行残差分析，并输出分析结果。

格式：

MODEL因变量名=自变量名列/选项例：

modely=x1x2/selection=stepwise;/*逐步回归*/,执行结果1,参数估计表,最小二乘估计：

=（0,1,2）=（3.45261,0.49600,0.00920）回归方程：

Y=3.45261+0.496001+0.009202置信区间：

0.97512=2.17881（通过查t分布表得到）1=0.496+/-2.179*0.00605，得出（0.4828，0.5092）2=0.0092+/-2.179*0.00096811，得出（0.0071，0.0113）,执行结果1,方差分析表,误差方差估计值：

2=MSE=4.74040复相关系数：

2=SSR/SST=53845/53902=0.9989显著性：

由复相关系数的值可以看出是高度显著的（Y与1，2）,执行过程2,自变量X1,检验人数X1对销售量Y的影响是否显著修改程序，进行一元线性回归分析，自变量x1procregdata=mylib.ch2_2_4;/*直接引用数据集*/modely=x1;run;,执行结果2,自变量X1,复相关系数为：

0.9910，X1对Y影响显著,检验人数X1对销售量Y的影响是否显著修改程序，进行一元线性回归分析，自变量x2procregdata=mylib.ch2_2_4;modely=x2;run;,执行过程3,自变量X2,注：

可以同时指定多条Model语句。

执行结果3,自变量X2,复相关系数为：

0.4087，X2对Y的影响不显著,执行过程4,X1、X2交互作用,datamylib.ch2_2_4;inputyx1x2;z=x1*x2;/*新建自变量z*/cards;162274245012018032542233753802131205283867862347169265378281983008192330245011619521375553256025243040202323724427144236266010315720882123702605;run;procreg;modely=z;/*自变量为z*/run;,执行结果4,X1、X2交互作用,复相关系数为：

0.9030，X2对Y的影响显著,利用向导执行,解决方案-分析-分析家,one,文件-打开打开ch2_2_4.sas7bdat，即打开已新建的数据集,利用向导执行,TWO,统计-回归-线性设置变量,利用向导执行,THREE,变量列表,因变量,自变量,利用向导执行,FOUR,模型参数设置建立包含所有已选自变量的全模型,利用向导执行,FIVE,Tests选项设置,置信度a的值,利用向导执行,SIX,Plots选项设置,原始残差,自变量,判定残差是否服从正态分布的QQ图,利用向导执行,SEVEN,Predictions选项设置,对现有数据集中的数据进行预测,保存预测结果到一个数据集中,输出残差预测值,利用向导执行,EIGHT,Statistics选项设置,输出标准化的回归系数,所得结果,残差图,所得结果,Q-Q图,Somuchformyreport,VielenDank!

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