资讯详情

SAS实验四 一元回归分析

实验四实验指导书:

链接:https://pan.baidu.com/s/1OiBuj1eAIXQCVa-mMw0y7w 提取码:abab

实验的目的和要求

(1)学生通过上机操作掌握proc import语句将excel数据导入SAS,生成SAS数据集(2)掌握使用proc reg对数据进行一元线性回归分析和可转换一元线性回归分析;(3)正确阅读一元回归分析的操作结果,并编写回归方程。

实验步骤:

1.棉花红铃虫第一代产卵高峰日百株卵量x(粒)和百株累计卵量y(粒)8组观测数据如下表所示:

1 2 3 4 5 6 7 8

14.3 14.0 69.3 22.7 7.3 8.0 1.3 7.9

46.3 30.7 144.6 69.2 16.0 12.3 2.7 26.3

.

代码:

data aaa1;                                                                                                                                input i x y@@;                                                                                                                           cards;                                                                                                                                   1 14.3 46.3 2 14.0 30.7 3 69.3 144.6 4 22.7 69.2                                                                                         5 7.3 16.0 6 8.0 12.3 7 1.3 2.7 8 7.9 26.3                                                                                               ;                                                                                                                                        run;                                         proc reg data=ex4.aaa1 outest=outest;        model y=x;  plot R.*P. R.*X  R.*NQQ.; output out=out p=p R=R student=stdr cookd=cookd;  run;   

截图:

一元线性回归方程

回归方程的显著性检验

求预测值代码:

data out2;  set outest;  y=intercept x*20;  keep y;  proc  print data=out2;   run;               

当X=20时,y的预测值是47.4584

 求置信区间代码

proc means data=aaa1 clm;
run;

截图:

2.炼钢厂出钢时所用的盛钢水的钢包,在使用过程中由于钢液及炉渣耐火材料的浸蚀,其容积不断增大.经试验得钢包的容积Y与相应使用的次数X的数据如下表

X

y

X

y

2

106.42

11

110.59

3

108.2

14

110.6

4

109.58

15

110.9

5

109.5

16

110.76

7

110

18

111

8

109.93

19

111.2

10

110.49

 

将上述的表格导入到excel表中,注意后缀为.xls格式的,否则会导入失败

代码:

proc import out=bbb1
	datafile="G:\实验课作业\应用统计方法\实验四\gb.xls"
	DBMS=EXCEL2000 replace;
proc plot data=Ex4.bbb1;
plot y*x="+";
run;

截图:

 ①双曲线: 

 代码:

data bbb2;                                                                                                                          
set Ex4.bbb1;                                                                                                                           
x=1/x;                                                                                                                                  
y=1/y;                                                                                                                                  
proc reg;                                                                                                                               
model y=x;                                                                                                                              
plot y*X;                                                                                                                               
run;

截图: 

 ②幂函数: 

代码:

data bbb3;                                                                                                                          
set Ex4.bbb1;                                                                                                                           
x=sqrt(x);                                                                                                                              
y=y;                                                                                                                                    
proc reg;                                                                                                                               
model y=x;                                                                                                                              
plot y*X;                                                                                                                               
run;      

截图:

③对数函数:

代码:

data bbb4;                                                                                                                          
set Ex4.bbb1;                                                                                                                           
x=LOG(x);                                                                                                                               
y=y;                                                                                                                                    
proc reg;                                                                                                                               
model y=x;                                                                                                                              
plot y*X;                                                                                                                               
run;  

截图:

代码:

data bbb5;                                                                                                                          
set Ex4.bbb1;                                                                                                                           
x=EXP(1/x);                                                                                                                             
y=y;                                                                                                                                    
proc reg;                                                                                                                               
model y=x;                                                                                                                              
plot y*X;                                                                                                                               
run;  

截图:

①  ② ③ ④

通过比对R-Square值( 就是R的平方,R方通常用来描述数据对模型的拟合程度的好坏),第四个型函数的拟合值最高,所以最佳拟合函数为型

标签: 耐高温激光钢水液位传感器

锐单商城拥有海量元器件数据手册IC替代型号,打造 电子元器件IC百科大全!

锐单商城 - 一站式电子元器件采购平台