回归分析程式

1、回归分析程式第1页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二回归分析程式概述常用的回归分析程式过程有:(1)CORR过程、 （2）REG过程、(3)NLIN过程、 （4）RSREG过程。 回归分析第2页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二CORR过程1REG过程2NLIN过程3RSREG过程4的应用基础 回归分析第3页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二CORR过程 CORR过程可用来分析变量之间的相关关系。 CORR过程的格式如下： PROC CORR选择项； VAR 变量表； PARTIAL 变量表； 在PROC CORR过程中可能出现的选择

2、项是DATA=数据集名，用来指定CORR的数据集名，如果省略这一选择，则指定最新建立的数据集。 PARTIAL语句用来求偏相关系数，指定保持不变的偏变量名。 回归分析第4页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二CORR过程例题6.1，进入SAS的显示管理系统，在编辑窗口输入程式：data ex；input x1-x4 ；Cards；4 7.25 4.7 416.7 4 7.25 3.3 754.5 8.5 6.7 91.7 4 5.7 4.4 166.76 9 2 25 0.5 4.25 2 250.5 4 2.5 75 2 6 3 502 5 3.7 166.7 0.5 4

3、3 501 4 2.5 75 2 7 5 300；proc corr；var x1-x4 ；proc corr nosimple；var x1 x2；partial x3 x4；proc corr nosimple；var x1 x3；partial x2 x4；run； 回归分析第5页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二CORR过程 程式中的数据来自以下试验结果及问题：甘薯实生苗栽培试验中薯块重x1(g)、块根粗x2(mm)、单株结薯数x3及单株产量y(g)的12组观测值如下表（引自温奎课程论文，1987），试计算三种相关系数并作相关系数显著性检验？ 程式中的nosimpl

4、e将抑制简单统计量的输出。回归分析i1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 x1ix2iX3iyi4.0 4.0 4.5 4.0 6.0 0.5 0.5 2.0 2.0 0.5 1.0 2.07.25 7.25 8.5 5.7 9.0 4.25 4.0 6.0 5.0 4.0 4.0 7.04.7 3.3 6.7 4.4 2.0 2.0 2.5 3.0 3.7 3.0 2.5 5.0416.7 75.0 91.7 166.7 25.0 25.0 75.0 50.0 166.7 50.0 75.0 300.0第6页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二CORR过程

5、本程式运行的结果如下: (图一)回归分析第7页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二CORR过程 (图二)回归分析第8页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二CORR过程 (图三)回归分析第9页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 REG过程可用来建立因变量与自变量之间的线性回归方程。 REG过程的格式如下： PROC REG选择项； MODEL 因变量=自变量/选择项； 在PROC REG过程中可能出现的选择项是DATA=数据集名，用来指定要做REG的数据集名，如果省略这一选择，则指定最新建立的数据集。 回归分析第10页，共51页，

6、2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程例题6.2，进入SAS的显示管理系统，在编辑窗口输入程式：data ex；input x y ；cards；14.3 46.3 14 30.7 69.3 144.6 22.7 69.27.3 16 8 12.3 1.3 2.7 7.9 26.3；proc reg；model y=x/xpx i；run；回归分析第11页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 程式中的数据来自以下试验结果及问题：棉花红铃虫第一代产卵高峰日百株卵量x(粒)与百株累计卵量y(粒)的8组观测数据如下表，试建立二者间的一元线性回归方程并作回归方

7、程的显著性检验？ 程式中的xpx及i指定输出离均差矩阵及其逆矩阵。回归分析i 1 2 3 4 5 6 7 8 xi 14.3 14.0 69.3 22.7 7.3 8.0 1.3 7.9yi 46.3 30.7 144.6 69.2 16.0 12.3 2.7 26.3 第12页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 本程式运行的结果如下: (图一)回归分析第13页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图二)回归分析第14页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图三)回归分析第15页，共51页，2022年，5

8、月20日，9点26分，星期二REG过程回归分析 (图四)第16页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程例题6.3，进入SAS的显示管理系统，在编辑窗口输入程式：data ex；input x1 x2 y ；cards；1.37 9.08 4.93 11.34 1.89 1.869.67 3.06 2.33 0.76 10.2 5.78 17.67 0.05 0.06 15.91 0.73 0.4315.74 10.3 0.87 5.41 6.25 3.86；proc reg；model y=x1 x2/xpx i；run；回归分析第17页，共51页，2022年，5月2

9、0日，9点26分，星期二REG过程 程式中的数据来自以下试验结果及问题：某品种水稻糙米含镉量y(mg/kg)与地上部生物量x1(10g/盆)及土壤含镉量x2(100mg/kg)的8组观测数据如下表，试建立二元线性回归方程并作回归方程的显著性检验？ 程式中的xpx及i指定输出离均差矩阵及其逆矩阵。回归分析i 1 2 3 4 5 6 7 8 x1i 1.37 11.34 9.67 0.76 17.67 15.91 15.74 5.41x2i 9.08 1.89 3.06 10.20 0.05 0.73 1.03 6.25yi 4.93 1.86 2.33 5.78 0.06 0.43 0.87 3

10、.86第18页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 本程式运行的结果如下: (图一)回归分析第19页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图二)回归分析第20页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图三)回归分析第21页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图四)回归分析第22页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程例题6.4，进入SAS的显示管理系统，在编辑窗口输入程式：data ex；input x y ；x1=x；x2=x*2；x3=x*3；ca

11、rds；1.2 3.9 1 4 1.5 3.7 2 2.8 2.2 2.62.6 1.4 3 0 3.5 -2.2 2.8 0.8 ；proc reg；model y=x1 x2；proc reg；model y=x1-x3；run；回归分析第23页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 程式中的数据来自以下试验结果及问题：假设变量x与y的9组观测值如下表，试建立线性回归方程及非线性回归方程。 程式中的model y=x1 x2及model y=x1-x3指定建立一元二次抛物线回归及一元三次抛物线回归方程。回归分析i 1 2 3 4 5 6 7 8 9x1.2 1 1

12、.5 2 2.22.6 33.52.8y3.9 4 3.7 2.82.61.4 03.52.8第24页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 本程式运行的结果如下: (图一)回归分析第25页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图二)回归分析第26页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程例题6.5，进入SAS的显示管理系统，在编辑窗口输入程式：data ex；input x1-x5 y ；cards；9.2 2.732 1.471 0.332 1.138 1.1159.1 3.732 1.82 0.112 0.8

13、28 1.1468.6 4.882 1.827 0.383 2.131 1.84110.233 3.968 1.587 0.181 1.349 1.3565.6 3.732 1.841 0.297 1.815 0.8635.367 4.236 1.873 0.063 1.352 0.9036.133 3.146 1.987 0.28 1.647 0.1148.2 4.646 1.615 0.379 4.565 0.898回归分析第27页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程8.8 4.378 1.543 0.744 2.073 1.937.6 3.864 1.599

14、0.342 2.423 1.1049.7 4.378 1.691 0.225 1.522 1.4038.367 5.095 1.807 0.439 2.281 1.76312.167 4.894 1.728 0.126 1.581 1.63610.267 3.732 1.612 0.109 1.198 1.4678.9 4.472 1.88 0.079 0.795 0.919 8.233 5.278 1.73 0.303 3.069 1.515；proc reg；model y=x1-x5/selection=stepwise；run；回归分析第28页，共51页，2022年，5月20日，9点2

15、6分，星期二REG过程 程式中的数据来自以下试验结果及问题：在农作物害虫发生趋势的预报研究中，所涉及的5个自变量及因变量的16组干测数据如下表，试建立逐步回归方程。 程式中的selection=stepwise指定用逐步回归法建立线性回归方程。回归分析 ix1ix2ix3ix4ix5i yi 19.2002.7321.4710.3321.1381.155 29.1003.7321.8200.1120.8281.146 38.6004.8821.8270.3832.1311.841 410.2333.9681.5870.1811.3491.356 55.6003.7321.8410.2971.8

16、150.863 65.3674.2361.8730.0631.3520.903第29页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程回归分析 76.1333.1461.9870.2801.6470.114 88.2004.6461.6150.3794.5650.898 98.8004.3781.5430.7442.0731.930 107.6003.8641.5990.3422.4231.104 119.7004.3781.6910.2251.5221.403 128.3675.0951.8070.4392.2811.763 1312.1674.8941.7280.1261.

17、5811.636 1410.2673.7321.6120.1091.1981.467 158.9004.4721.8800.0790.7950.919 168.2335.2781.7300.3033.0691.515第30页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 本程式运行的结果如下: (图一)回归分析第31页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图二)回归分析第32页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图三)回归分析第33页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图四)回归分析

18、第34页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图五)回归分析第35页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图六)回归分析第36页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二REG过程 (图七)回归分析第37页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二NLIN过程 NLIN过程可用来建立因变量与自变量之间的非线性回归方程。 NLIN过程的格式如下： PROC NLIN选择项； MODEL 因变量=表达式； PARMS 参数名=数值； DER. 参数名=表达式； 在PROC NLIN过程中可能出现的选择项是DATA=

19、数据集名，用来指定要做NLIN的数据集名，如果省略这一选择，则指定最新建立的数据集。回归分析第38页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二NLIN过程例题6.6，进入SAS的显示管理系统，在编辑窗口输入程式：data ex；input x y ；cards；1 1.85 2 1.37 3 1.02 4 0.75 4 0.566 0.41 6 0.31 8 0.23 8 0.17 ；proc nlin；model y=a*exp(b*x)；parms a=2.5168 b=-0.3221；der.a=exp(b*x)；der.b=a*x*exp(b*x)；run；回归分析第39页

20、，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二NLIN过程 程式中的数据来自以下试验结果及问题：假设变量x与y的9组观测值如下表，试选用多个一元非线性回归方程进行拟合，并且比较各个回归方程的你和情况。 回归分析i 1 2 3 4 5 6 7 8 9xi 1 2 3 4 4 6 6 8 8yi1.851.371.020.750.560.410.310.230.17第40页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二NLIN过程 本程式运行的结果如下: (图一)回归分析第41页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二NLIN过程 (图二)回归分析第42页，共51页，

21、2022年，5月20日，9点26分，星期二NLIN过程 (图三)回归分析第43页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二RSREG过程 RSREG过程可用来建立二次响应面的回归方程。 RSREG过程的格式如下： PROC RSREG选择项； MODEL 因变量=自变量； 在PROC RSREG过程中可能出现的选择项是DATA=数据集名，用来指定要做RSREG的数据集名，如果省略这一选择，则指定最新建立的数据集。回归分析第44页，共51页，2022年，5月20日，9点26分，星期二RSREG过程例题6.7，进入SAS的显示管理系统，在编辑窗口输入程式：data ex；input x1 x2 y ；cards；1 1 2682.5 1 -1 2277