SAS课程报告样例模板

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1、SAS课程报告样例模板回归分析报告姓名学号专业1、数据来源《生物统计》张启能编P284；2、原始数据列表及变量说明数据为鲁西黄牛的体长、胸围、体重资料其中，n为序号x1为体长(cm)x2胸围(cm)y为体重(kg)nx1x2y1151.31914542147.31834783146.8189455415819050651521874576154.219350671491834268141.51803969142.51924461013817237811145.218543712147.217539813144.51753921415518745

2、515149.818848516146.217238817138.11934631814619345819156.218649620151.51864623、要解决的问题：研究鲁西黄牛的体重y与体长x1、胸围x2之间的关系。4、SAS回归分析程序procregdata=ccc.Lreg1;modely=x1x2/selection=stepwiserp;run;部分输出结果简介StepwiseSelection:Step2Variablex1Entered:R-Square=0.8260andC(p)=3.0000AnalysisofVaria

3、nceSumofMeanSourceDFSquaresSquareFValuePr>FModel2243321216640.35<0.0001Error175125.59111301.50536CorrectedTotal1929457ParameterStandardVariableEstimateErrorTypeIISSFValuePr>FIntercept-704.90202129.512498931.5998829.62<0.0001x13.031700.753844876.5329016.170.0009x23.799810.612

4、001162338.55<0.0001Allvariablesleftinthemodelaresignificantatthe0.1500level.Allvariableshavebeenenteredintothemodel.SummaryofStepwiseSelectionVariableVariableNumberPartialModelStepEnteredRemovedLabelVarsInR-SquareR-SquareC(p)FValuePr>F1x2x210.66050.660517.174035.01<0.00012x1

5、x120.16550.82603.000016.170.00091、结果分析选用Stepwise法进行回归分析。该分析方法变量被逐步引入到模型中而且对引入的变量的F统计量在Slentry的水平上必须是显著的。引入一个变量之后，还要检验所有已包含在模型中的变量，并删除在Slentry水平上不显著的一切变量，并继续引进、循环，以达最佳。Stepwise的结果，选择以下的线形回归模型：Y=-704.90+3.03x1+3.80x20由分析表明，所有变量（x1、x2）都满足0.1500的显著水平而都进入模型。x1（体长）、x2（胸围）对y（体重）的影

6、响都很显著。x2在模型中的显著水平为<0.0001，x1在模型中的显著水平为0.0009。整个模型的ModelR-Square=0.8260;模型显著水平为<0.0001。注意：如果建立的模型R-Square取值较低，如低于0.7，可进一步在模型中添加二次项，三次项或交叉项，重新拟合模型，选择一个最佳模型。聚类分析报告1、数据来源：《数据分析》范金城梅长林编著科学出版社P2426.9题某年各地农民生活费用支出数据2、原始数据及变量说明：num—序号，area—地区，x1—食品，x2—衣着，x3—燃料，x4—住房，x5—生活用品及其它，x6—文化

7、生活服务支出numareax1x2x3x4x5x61北京190.3343.777.9360.5449.0190.42天津135.236.410.4744.1636.493.943河北95.2122.839.322.4422.812.84山西104.7825.116.469.8918.173.255内蒙古128.4127.638.9412.5823.993.276辽宁145.6832.8317.7927.2939.093.477吉林159.3733.3818.3711.8125.295.228黑龙江116.2229.5713.2413.7621.

8、756.049上海221.1138.6412.53115.6550.825.8910江苏144.9829.1211.6742.627.35.7411浙