sas 相关与回归模型

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1、相关与回归模型SAS程序主要内容1、散点图2、相关分析3、一元回归模型建立及检验4、一元回归模型的拟合图与残差图5、多元回归模型与数据标准化系数6、共线性检验（VIF，7、变量的逐步选择8、模型的自相关DW检验相关与回归分析指导一、散点图例：一家大型商业银行在多个地区设有分行，其业务主要是进行基础设施建设、国家重点项目建设、固定资产投资等项目的贷款。近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的增长，这给银行业务的发展带来较大压力。为弄清不良贷款形成的原因，管理者希望利用银行业务的有关数据进行定量分析，以便找出控制不良贷款的办法。下面是该银行所属的25家分行

2、2002年的有关业务数据分行编号不良贷款(y)各项贷款余额(x)10.967.321.1111.334.8173.043.280.857.8199.762.716.271.6107.4812.5185.491.096.1102.672.8110.364.2124.0132.2130.858.6143.5174.61510.2263.5163.079.3170.214.8180.473.5191.024.7206.8139.42111.6368.2221.695.7231.2109.6247.2196.2253.2102.2Datae41;Inputxy@@;Labely

3、=’不良贷款’x=’各项贷款余额’;Cards ;0.967.31.1111.34.8173.03.280.87.8199.72.716.21.6107.412.5185.41.096.12.672.80.364.24.0132.20.858.63.5174.610.2263.53.079.30.214.80.473.51.024.76.8139.411.6368.21.695.71.2109.67.2196.23.2102.2;procgplotdata=e41;ploty*x;run;二、相关系数分析Proccorrdata=e41;Varxy;Run;2、计算协方

4、差与相关矩阵Proccorrdata=e41cov;Varxy;Run;例：10个企业的销售收入和销售利润资料企业编号销售收入x销售利润y150．821013121．241525152．26202．57252．58282．8930310303Datae42;inputxy@@;Cards;50.8101121.2152152.2202.5252.5282.8303303;Proccorrdata=e42;Varxy;Run;例，分析变量年龄，体重，跑步时间和需氧量的关系datafitness;inputAgeWeightRuntimeOxygen@@;datalines

5、;5773.3712.6339.4075479.3811.1746.0805276.329.6345.4415070.878.92.5167.2511.0845.1185491.6312.8839.2035173.7110.4745.7905759.089.9350.5454976.32.48.6734861.2411.547.9205282.7810.547.4674473.0310.1350.5414587.6614.0337.3884566.4511.1244.7544779.1510.647.2735483.1210.3351.8554981.428.9540.

6、8365177.9110.0046.6724891.6310.2546.7744973.3710.0850.3884489.4711.3744.6094075.0710.0745.3134485.848.6554.2974268.158.1759.5713889.029.2249.8744777.4511.6344.8114075.9811.9545.6814381.1910.8549.0914481.4213.0839.4423881.878.6360.055;proccorrdata=fitnesspearsonspearmanhoeffding;varweight

7、oxygenruntime;run;三、一元回归分析模型建立及检验回归分析中，变量y称为因变量，处在被解释的地位，x称为自变量，用于预测因变量的变化，因变量y是随机变量，自变量x是非随机的确定变量，回归分析不仅可以揭示变量x对变量y的影响大小，还可以由回归方程进行预测和控制u残差（residual）Procregdata=e42;Modely=x;Run;模型的检验，模型系数T检验与模型拟合优度R2简单模型Procregdata=e41;Modely=x;Run;加描述统计量的简单模型,加allProcregdata=e41all;Mod