[4章SAS系统的基本统计分析功能071111.pptVIP

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2017-01-11 发布于北京
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[4章SAS系统的基本统计分析功能071111

回归诊断的方法复验数据，确认有无数据输入错误发生；若数据有效，则模型可能不适合，可考虑使用高阶模型；对于有效但可能反常的数据，可考虑增加样本容量以验证现有的拟合结果；因为某些有影响观测可能包含重要信息，不能轻易将其剔除，若要剔除，也应给出对剔除观测的描述和说明。对于例外观测或强影响观测的处理： Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 回归诊断的实现 SAS/INSIGHT方式考察余差：对在例4.13中根据数据集sunny.cars建立的midprice对变量cylinder，egnsize，rpm及revltns的回归模型进行诊断。例4.15 利用Fit(X Y)菜单拟合线性回归，可缺省地提供余差--预测值的散点图，并在数据表中自动生成余差 1. 预测值余差 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. §4.4 回归分析 §4.4.1 回归分析概述 §4.4.2 线性回归及其实现 §4.4.3 非线性回归及其实现 §4.4.4 回归诊断 ★ Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 回归分析指根据相关关系的数量表达式（回归方程式）与给定的自变量x，揭示因变量y在数量上的平均变化和求得因变量的预测值的统计分析方法现象之间的相互联系，在许多情况下表现为一定的因果关系，将这些现象数量化则成为变量：其中一个或若干个起着影响作用的变量称为自变量，通常用X表示，它是引起另一现象变化的原因，是可以控制、给定的值；而受自变量影响的变量称为因变量，通常用Y表示，它是自变量变化的结果，是不确定的值。 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. 常用SAS过程 REG GLM LOGISTIC CATMOD NLIN 回归类型线性回归协方差模型一般线性模型 Logistic回归 Logistic回归Poisson回归非线性回归资料类型因变量数值变量数值变量分类变量分类变量数值变量自变量数值变量数值变量分类变量数值变量分类变量数值变量分类变量数值变量各类回归分析的SAS过程及对资料的要求 Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. Evaluation only. Created with Aspose.Slides for .NET 3.5 Client Profile 5.2.0.0. Copyright 2004-2011 Aspose Pty Ltd. §4.4 回归分析 §4.4.1 回归分析概述 §4.4