回归分析实验

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1、实验5 回归分析实验一、实验目的复习回归分析的基本理论，熟练掌握sas系统绘制散点图，计算相关系数，拟合线性回归方程，拟合简单的非线性回归方程，利用回归方程进行预测。二、实验准备常用的sas过程1、reg过程一般格式为：procreg选项；model因变量=自变量/选项；weight变量；print选项；plot 纵轴变量*横轴变量=“符号”；   procreg语句的选项有data=输入数据集，simple给出简单统计数，corr给出简单相关系数等。   Model语句设定线性数学模型。   Weight语句给出权系数变量。   Print语句

2、打印分析结果。   Plot语句作散点图。2、corr过程一般格式为：proccorr选项；var 变量；with 变量；partial 变量；proccorr语句的选项可设定相关系数，比如pearson，spearman等，缺省为pearson系数。Var语句指明分析变量。With语句设定放在左边的变量，此时var语句的变量之间和with语句的变量语句之间的相关系数不给出，只给出两组变量之间的相关系数。Partial语句指明偏相关变量。3、glm过程一般格式为：procglm 选项；model 因变量=自变量/选项；   model语句定义模型

3、和需要输出的统计数。另外，nlin过程可用于非线性回归分析，orthoreg过程可对病态数据进行比较精确的估计。三、实验任务l         基础实验部分：数学软件sas命令操作1、变量x和y的观测值如下，x 0.10 0.30 0.40 0.55 0.70 0.80 0.95y 15 18 19 21 22.6 23.8 26绘制x和y的散点图。2、变量x和y的观测值如下，x 820 780 720 867 690 787 934 679 639 820y 165 158 130 180 134 167 186 145 120 158试作直线

4、回归。3、变量x和y的观测值以及频数如下，1.5 4.5 31.6 4.55 2   1.8 4.82 42.5 5.5  13.2 6.18 2试作直线回归。4、变量x和y的观测值如下，x 1.58 9.98 9.42 1.25 0.30 2.41 11.01 1.85 6.04 5.92y 180 28 25 117 165 175 40 160 120 80试作x和y之间的相关系数。探索实验部分：5、下列数据是1957年美国旧轿车价格的调查资料，x表示轿车使用年数，y表示相应的平均价格，求y关于x的回归方程。（提示：先绘制散点图）X  1 

5、   2     3   4    5    6  7   8    9  10Y 2651 1943 1494 1087 765 538 484 290 226 204应用实验部分：6、下列数据是18个5—8岁儿童的重量（这是容易测量的）和体积（这是难以测量的）。重量x千克     17.1 10.5 13.8 15.7 11.9 10.4 15.0 16.0 17.8 15.8 体积y立方分米 16.7 10.4 13.5 15.7 11.6 10.2 14.5 15.8 17.6 15.2 重量15.1 12.1 18.4 17.1 16.

6、7 16.5 15.1 15.1体积14.8 11.9 18.3 16.7 16.6 15.9 15.1 14.5试求重量和体积的线性回归方程。四、实验过程1、data a1;inputxy@@;cards;0.10 15 0.30 18 0.40 19 0.55 21 0.70 22.6 0.80 23.8 0.95 26;procplot;ploty*x;run;   输出散点图如下：2、data a2;inputxy@@;cards;820 165 780 158 720 130 867 180 690 134 787 167 934 18

7、6 679 145 639 120 820 158;proc reg;model y=x;run;   输出结果为：Model:MODEL1DependentVariable:Y                                    AnalysisofVariance                                       Sumof        Mean              Source         DF     Squares      Square     FValue      Prob>

8、F              Model           1  3737.41063  3737.41063      60.197