用SAS作回归分析 Regression Analysis.ppt

用SAS作回归分析
SAS Institute (Shanghai) Co., Ltd.
(Regression Analysis)
1
变量的相关关系
散点图是直观地观察连续变化变量间相依关系的重要工具
Insight: Analyze
Scatter plot(Y X)
或 Multivariate(Y's)
编程:proc gplot
Analyst: Graphs
Scatter plot
2
Insight, Air 或 Iris 看散点图阵
变量的相关关系
用直线描述
用曲线描述
可能有周期变化
无明显关系
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相关系数(Correlation Coef.)
线性联系是描述变量联系中最简单和最常用的一种(Y=a1x1+a2x2+b)
相关系数是描述两个变量间线性联系程度的统计指标
相关系数的计算公式:
4
Insight Iris 看散点图与相关
相关系数(Correlation Coef.)
正相关:
一个变量数值
增加时另一个
变量也增加
负相关:
一个变量数值
增加时另一个
变量减少
5
相关系数(Correlation Coef.)
强相关并不表示存在因果关系
弱相关并不表示变量间不存在关系
个别极端数据可能影响相关系数
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相关系数的计算SAS/INSIGHT
Analyze  Multivariate (Y's)
 Output  Corr
在多变量分析窗中,由下拉菜单
Tables  Corr
在散点图上加置信椭圆认识相关大小
Curves  Confidence Ellipse
 Prediction: . . .
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相关系数的计算Analyst
Statistics  Descriptive  Correlations
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散点图与相关计算Insight
散点图: bclass
Y: W, X: H, sex:颜色
age: 符号, 放大
散点图阵:cars
midprice,citympg,
egnsize,rpm,fueltnk,perform
旋转图:cars(iris)
perform, egnsize, idprice
相关系数:cars
midprice, citympg, hwympg, egnsize, rpm, perform
+ p-value
+置信椭圆
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