应用回归分析实验报告6new

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1、实验报告实验课程应用回归分析第6次实验实验日期2012.11.22指导教师王振羽班级基地班学号1007402072姓名张艺璇成绩一、实验目的掌握利用统计软件SAS的REG过程中各种最优准则,选取最好的线性回归方程的方法.掌握SPSS中用前进法、后退法、逐步回归法选择自变量二、实验内容1.在教材习题5.9的问题中,使用直到2004年的数据。(数据在“回归人大数据12-学生.xls:ex5_9-07年”中),利用统计软件(1)写出修正的复决定系数AdjRSQ最好的三个回归方程,及相应的Cp值、AIC值。(2)写出Cp准则最好的三个回归方程,及相应的AdjRSQ值

2、、AIC值。(3)写出用向前法(a进=0.05,0.10)得到的两个回归方程;(4)写出用后退法(a退=0.10,0.15)得到的两个回归方程;(5)写出用逐步回归法(a进,a退=0.05,0.10;0.10,0.15;0.15,0.20)得到的三个回归方程;(6)在你看来,上面写出的回归方程中,哪个最好?(写出理由)本次实验结果随作业交上来。三、实验结果与分析(包括运行结果及其数据分析、解释等)(1)写出修正的复决定系数AdjRSQ最好的三个回归方程,及相应的Cp值、AIC值。用SAS寻找最优子集程序如下:procreg;modely=x1-x6/sele

3、ction=adjrsq;run;输出部分结果如下:系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)-1.138.325-3.503.002x1-1.487.136-1.313-10.966.000x21.171.1883.0776.237.000x3-2.4671.258-1.009-1.962.063x4.155.035.2404.445.000x6-.058.018-.057-3.151.005a.因变量:y系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)-1.226.345-3.556.002x1-1.455.14

4、2-1.285-10.228.000x21.235.2053.2466.027.000x3-2.4751.268-1.012-1.952.065x4.162.036.2514.477.000x5-.061.075-.206-.818.423x6-.053.019-.053-2.761.012a.因变量:y系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差试用版1(常量)-1.199.344-3.491.002x1-1.567.138-1.384-11.394.000x2.808.0352.12423.165.000x4.165.037.2554.498.00

5、0x6-.058.019-.057-2.979.007a.因变量:y故修正的复决定系数AdjRSQ最好的三个回归方程为:y=-1.138-1.487x1+1.171x2-2.467x3+0.155x4-0.058x6(cp=5.6693,AIC=-153.1970)y=-1.226-1.455x1+1.235x2-2.475x3+0.162x4-0.061x5-0.053x6(cp=7.0000,AIC=-153.0858)y=-1.199-1.567x1+0.808x2+0.165x4-0.058x6(cp=7.4571,AIC=-150.6537)(2)

6、写出Cp准则最好的三个回归方程,及相应的AdjRSQ值、AIC值。用SAS寻找最优子集程序如下:procreg;modely=x1-x6/selection=cp;run;输出部分结果如下:故Cp准则最好的三个回归方程为:y=-1.138-1.487x1+1.171x2-2.467x3+0.155x4-0.058x6(AdjRSQ=0.9943,AIC=-153.1970)y=-1.226-1.455x1+1.235x2-2.475x3+0.162x4-0.061x5-0.053x6(AdjRSQ=0.9942,AIC=-153.0858)y=-1.199-

7、1.567x1+0.808x2+0.165x4-0.058x6(AdjRSQ=0.9935,AIC=-150.6537)(3)写出用向前法(a进=0.05,0.10)得到的两个回归方程;a进=0.05:模型汇总模型RR方调整R方标准估计的误差1.974a.949.947.162617462.994b.989.988.076818283.996c.992.991.065515374.997d.995.994.05654776a.预测变量:(常量),x2。b.预测变量:(常量),x2,x1。c.预测变量:(常量),x2,x1,x4。d.预测变量:(常量),x2,

8、x1,x4,x6。Anovae模型平方和df均方FS

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