SAS-回归和相关.pptVIP

检查数据中的异常点 学生化残差（studentized residuals） 一般情况下绝对值小于或等于2的学生化残差 (-2≤学生化残差≤2.0）很容易出现。绝对值在 2.0和3.0之间的值不常发生。所以，如果学生化 残差的绝对值在2.0和3.0之间，可以认为是可疑 的点，如果≥3.0，一定是可疑点。 每个星号（*）相应于半个单位 上式读作“y依x的直线回归方程”。其中x是自变数；是和x的量相对应的依变数的点估计值； 回归标准误也称为残差标准差或离回归标准差 PROC NLIN [选择项]; Data＝数据集 Outest＝数据集 建立输出数据集 Method＝迭代方法（一般选择DUD） Bounds语句 为参数估计设置限制条件，例如：Bounds b120 等 例：酵母种群的增长资料如下，试拟合生长模型 回归平方和U 离回归平方和Q 因变量Y总平方和 偏离均值的平方和 用指数方程（Rs=a*ebT);van’t Hoff 1985)可以很好的拟合生态系统的土壤呼吸和5cm土壤温度的关系. 试补充缺失值。a：0℃时的呼吸速率；b：温度响应系数 如果两变数之间存在一定的联系， 但两者之间又无因果关系，这样的两变数间 的关系又用什么样的统计方法进行描述？ 相关分析 作用 研究随机变量之间相互关系的统计分析方法，它研究随机变量之间相互关系的密切程度。 简单线性相关的相关系数r用下式计算 取值为-1≤r≤1 相关系数示意图 散点呈椭圆形分布， X、Y 同时增减---正相关（positive correlation)； X、Y 此增彼减---负相关(negative correlation) 。 散点在一条直线上， X、Y 变化趋势相同----完全正相关; 反向变化----完全负相关。 相关系数示意图 X、Y 变化互不影响----零相关(zero correlation) 双变数X和Y的相关程度决定于|r|，|r|越接近于1，相关越密切；越接近于0，越可能无相关。当r=0时，所有点均匀地分布在四个象限内，无任何直线趋势；当r=1时，所有点在一条直线上，两变数存在实际的直线函数关系，在生物界中是很难达到的。当r的绝对值较大时，在散点图很明显就能看出两变数的相关性质；但当r的绝对值在0.3～0.6之间时，在散点图上很难看出其相关显著性， 决定系数r2 1．决定系数的计算并不比相关系数的计算麻烦。 2．决定系数的意义比相关系数清楚。 它表示在x或y的总变异中可以相互以线性关系说明的部 分所占的比率，它比相关系数更能真实地反映x和y的相关程度。 3．决定系数（r2）可避免对相关程度作夸大的解释。 语句说明 过程格式： PROC CORR [选择项]； VAR 变量表； WITH 变量表； PARTIAL 变量表； WEIGHT 变量； FREQ 变量； BY 变量表； 说明 (1)PROC CORR语句 PROC CORR [选择项]； PROC CORR语句的选择项主要有： DATA=dataset 指明需处理的数据集名，缺省时为当前数据集。 PEARSON 计算通常的皮尔逊积矩相关，是缺省值。 KENDALL 计算肯德尔τ-b系数 SPEARMAN 计算斯皮尔曼等级相关系数 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 COV 输出协差阵 (2)VAR语句 VAR 变量表； 指明要进行相关分析的变量名，缺省时，为在所有数值变量间计算相关系数。 (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； 指明求偏相关时的偏变量名，同时激活NOMISS选择项。 例题： 一些植物的生长发育期的早迟和春季温度高低有关。内蒙古锡林浩特市畜牧气象站测定2000-2008年3月下旬至4月中旬旬平均温度累积值（x，单位：旬/度）和草原萌发期（y，以5月10日为0）的数据见表，试计算x和y的相关系数和决定系数。 X和y的相关系数r=-0.83，P=0.0049 例题：测定某生态系统土壤含氮量（x1，%）、含磷量（x2，%）和其生产力的关系（y，g/m2），得结果如下，试分析 三者的相关性。