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时间:2020-10-19
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1、实验报告实验项目名称方差分析所属课程名称统计分析及SAS实现实验类型验证性实验实验日期2016-11-12班级数学与应用数学学号姓名成绩实验概述:【实验目的及要求】掌握SAS中检验多个总体均值是否相等的方差分析,掌握单因素方差分析过程及方法,掌握无交互作用的双因素方差分析、有交互作用的多因素方差分析。掌握利用INSIGHT模块、“分析家”、编程过程实现单因素、双因素方差分析。掌握均值估计与多重比较的方法。【实验原理】SAS软件的操作方法及原理【实验环境】(使用的软件)SAS9.3实验内容:【实验方案设计】一.理解单因素、双因素、
2、多因素方差分析的基本概念;二.利用INSIGHT、“分析家”和编程实现方差分析;三.利用“分析家”实现单因素、多因素方差分析中的均值比较。【实验过程】(实验步骤、记录、数据、分析)【练习5-1】企业在评价项目时,通常会比较各个项目的收益率,如果项目的收益率大于基准收益率,则认为项目是可以盈利的,企业便对该项目进行投资,为此企业考察了近期在三个主管项目上的盈利情况,如表所示。表三个主管项目上的盈利Project1Project2Project35.73%1.51%8.95%13.49%13.27%14.38%0.22%6.11%1
3、2.95%2.08%3.68%0.68%0.49%2.46%3.29%0.26%4.28%5.15%用单因子方分析检验这三个项目的收益率是否存在明显的差异。【解答】利用data数据步实现题目数据:libnameLmf"E:sashomeworklmf";dataLmf.p51;inputYieldProject$@@;cards;5.73113.4910.2212.0810.4910.2611.51213.2726.1123.6822.4624.2828.95314.38312.9530.6833.2935.153;run;
4、利用INSIGHT模块实现单因素方差分析:步骤如下:结果:表5.1:Yield=ProjectResponseDistribution:Normal LinkFunction:Identity 由表5.1拟合模型的信息知,这个分析是以Yield为响应变量、Project为自变量的线性模型;相应变量的分布(ResponseDistribution)为正态分布(Normal);关联函数(LinkFunction)是恒等函数(Identity)。表5.2NominalVariableInformationLevelProject112
5、233由表5.2列名型变量信息(NominalVariableInformation)得知列名型变量项目(Project)下有三个水平分别为1、2、3。表5.3ParameterInformationParameterVariableProject1Intercept 2Project13 24 3由表5.3参数信息(ParameterInformation)知,P_2、P_3、P_4分别为项目1、2、3的标识变量(哑变量)。表5.3ModelEquationYield=0.0757-0.0386P_2-0.0235P_3由表5
6、.3模型方程(ModelEquation)得知响应变量均值关于自变量Project的模型方程:(其中y表示收益率(Yield),x表示项目(Project)。)其中,标识变量取值:表5.4SummaryofFitMeanofResponse0.0550R-Square0.1075RootMSE0.0501AdjR-Sq0.0000由表5.4拟合的汇总信息(SummaryofFit)得知,相应变量的均值(MeanofResponse)为0.055,拟合优度(判别系数)R2为0.1075,自变量所能描述的变化(模型平方和)在全部变差
7、平方和中的比例为10.75%,R2越大,说明自变量的信息对说明因变量信息的贡献越大,即分类变量取不同的值对因变量的影响越显著。均方残差平方根(RootMSE)为0.0501,为误差项的标准差的估计值。表5.5AnalysisofVarianceSourceDFSumofSquaresMeanSquareFStatPr>FModel20.00450.00230.900.4261Error150.03760.0025..CTotal170.0421..由表5.5方差分析(AnalysisofVariance)得出,p值较大,因此不拒
8、绝原假设,即不同的项目的收益率无显著差异。表5.6TypeIIITestsSourceDFSumofSquaresMeanSquareFStatPr>FProject20.00450.00230.900.4261由表5.6Ⅲ类检验(TypeIIITests)得知
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