【導(dǎo)讀】掌握直線相關(guān)的定義，熟悉簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)。掌握直線相關(guān)分析的SAS程序（CORR過。掌握直線回歸的模型假設(shè)以及計(jì)算方法；了解直線回歸應(yīng)用的注意事項(xiàng)；在醫(yī)學(xué)上，許多現(xiàn)象之間都存在著相互聯(lián)。與血壓、釘螺與血吸蟲感染等。例如父母的兄弟，兄高，弟。庭經(jīng)濟(jì)、營(yíng)養(yǎng)、遺傳等因素有關(guān)。有相關(guān)不一定因果關(guān)系；反之，有因果關(guān)系的。習(xí)慣上用Y表示。以橫軸代表自變量X，縱軸代表。，便可在圖上看出兩者的關(guān)系。來表明現(xiàn)象間相互依存關(guān)系的密切程度。設(shè)有兩個(gè)變量x和y，變量y隨變量x一起變化，并。性的兩個(gè)變量之間的關(guān)系叫做相關(guān)關(guān)系。，稱為具有不確定性的相關(guān)關(guān)系。分布在直線周圍。如果變量間彼此的數(shù)量變化互相獨(dú)立，則。下，相關(guān)關(guān)系實(shí)際上是函數(shù)關(guān)系。都是呈增長(zhǎng)或下降的趨勢(shì)。在某一現(xiàn)象與多種現(xiàn)象相關(guān)的場(chǎng)合，當(dāng)假定其。度的指標(biāo)，用r表示，其值在-1至+1間。CORR過程存在于SAS的base模塊，可以計(jì)算Pearson積矩相關(guān)系數(shù)。數(shù)及Kendall’sTau-b可計(jì)算相應(yīng)的偏統(tǒng)計(jì)量。定你確實(shí)需要證明?

　　

【正文】 [VAR 變量名列表 。]/*指定分析的變量名列表 ,缺省為所 有數(shù)值變量 */ [BY 變量名列 。] /*指定分組統(tǒng)計(jì)變量 ,要求排序 */ [CLASS 變量名列 。]/*指定分組統(tǒng)計(jì)變量 ， 不要求排序 */ [FREQ 變量名 。] /*表明該變量為分析變量的頻數(shù) */ [OUTPUT OUT= 數(shù)據(jù)集名 關(guān)鍵字 = 新變量名列表 ]。 Run。 一般統(tǒng)計(jì)描述 MEANS 過程 ? Proc means 操作選項(xiàng) data= 指定要分析的數(shù)據(jù)集名 maxdec= 指定輸出結(jié)果的小數(shù)位數(shù) ,默認(rèn)為 7位 noprint 禁止統(tǒng)計(jì)結(jié)果在 output窗輸出 alpha= 設(shè)定計(jì)算可信區(qū)間的 α 水平 ， 默認(rèn)為 注：在 proc語句中的選項(xiàng)直接跟在 proc名后 ， 以空格分隔 ，中間不加 ? /” ， 其他命令語句的選項(xiàng)需以 ? /” 分隔 。 一般統(tǒng)計(jì)描述 MEANS 過程 – 統(tǒng)計(jì)指標(biāo)選項(xiàng)： N 樣本大小 MEAN 均數(shù) SUM 合計(jì) MAX 最大值 MIN 最小值 STD 標(biāo)準(zhǔn)差 STDERR 標(biāo)準(zhǔn)誤 CV 變異系數(shù) RANGE 全距（極差） CLM 雙側(cè)可信區(qū)間 LCLM 單側(cè)可信區(qū)間下限 UCLM 單側(cè)可信區(qū)間上限 T 對(duì) μ=0的檢驗(yàn)的 t值 PRT t值相應(yīng)的 p 一般統(tǒng)計(jì)描述 MEANS 過程 ? OUTPUT OUT= 數(shù)據(jù)集名 [關(guān)鍵字 = 新變量名列表 ]語句 將分析結(jié)果輸出到 SAS 數(shù)據(jù)集 – OUT= 數(shù)據(jù)集名 指定 SAS數(shù)據(jù)集名稱 – 關(guān)鍵字 = 新變量名列表 指定要輸出的統(tǒng)計(jì)量 可輸出的有 N,NMISS,MEAN,STD, MIN ， MAX ，RANGE, SUM, VAR,USS(平方和 ),CSS(離均差平方和 ) ， CV,STDERR,T, PRT, SKEWNESS, KURTOSIS,LCLM,UCLM（ 同時(shí)指定輸出為雙側(cè)；如只選一個(gè) ， 輸出單側(cè)可信區(qū)間 ） 可以重新對(duì)統(tǒng)計(jì)量命名 ， 也可用原名； 格式 n=n mean=mean prt=p 程序 31 data a。 set child 。 proc means maxdec=2。 var x2x6。 run。 Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum X2 7 X3 6 X4 7 X5 7 X6 7 加入 class x1。 后： X1 N Obs Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum f 3 X2 3 X3 3 X4 3 X5 3 X6 3 m 4 X2 4 X3 3 X4 4 X5 4 X6 4 程序 32 data a。 input group x y z。 cards。 1 545 40 50 1 490 46 39 1 515 45 44 1 505 45 47 1 492 46 32 2 485 45 25 2 499 49 17 2 480 45 20 2 566 49 36 2 539 49 27 。 proc means maxdec=2 noprint。 var x 。 class group。 output out=b n=n mean=mean sum =sum std=std lclm=lclm uclm=uclm。 run。 proc print 。run。 程序 32 OBS GROUP _TYPE_ _FREQ_ N MEAN SUM STD LCLM UCLM 1 . 0 10 10 5116 2 1 1 5 5 2547 3 2 1 5 5 2569 詳細(xì)統(tǒng)計(jì)描述 UNIVARIATE 過程 Proc univariate [操作選項(xiàng) ] 。 [VAR 變量名列表 。] 指定分析的變量名列表 , 缺省為所有數(shù)值變量 [BY 變量名列 。] 指定分組統(tǒng)計(jì)變量 ,要求排序 [FREQ 變量名 。] 表明該變量為分析變量的頻數(shù) Run。 proc univariate 語句的操作選項(xiàng) data= 指定要分析的數(shù)據(jù)集名 noprint 禁止統(tǒng)計(jì)結(jié)果在 output窗輸出 normal 進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn) plot 生成統(tǒng)計(jì)圖 程序 32,3 結(jié)果 Univariate Procedure Variable=X Moments N（樣本含量） 12 Sum Wgts（總權(quán)重） 12 Mean（均數(shù)） Sum（合計(jì)） 78 Std Dev（標(biāo)準(zhǔn)差） Variance（方差） Skewness（偏度） 0 Kurtosis（峰度） USS（平方和） 578 CSS（離均差平方和） 71 CV（變異系數(shù)） Std Mean（標(biāo)準(zhǔn)誤） T:Mean=0（均數(shù)是否為 0的檢驗(yàn)） Pr|T|（ t值對(duì)應(yīng)的 p值） Num ^= 0（不等于 0的樣本數(shù)） 12 Num 0（大于 0的樣本數(shù)） 12 M(Sign)（符號(hào)檢驗(yàn)） 6 Pr=|M|（符號(hào)檢驗(yàn)的 p值） Sgn Rank（符號(hào)秩和檢驗(yàn)） 39 Pr=|S|（符號(hào)秩和檢驗(yàn)的 p值） .0005 W:Normal（ 正態(tài)性檢驗(yàn) W檢驗(yàn) ） PrW（ 正態(tài)性檢驗(yàn)的 p值 ） 程序 32,3 結(jié)果 Quantiles(Def=5)（百分位數(shù)） 100% Max 10 99% 10 75% Q3 95% 10 50% Med 90% 10 25% Q1 10% 3 0% Min 3 5% 3 1% 3 Range 7 （極差） Q3Q1 4 （四分位數(shù)間距） Mode 3 （眾數(shù)） Extremes （極端值） Lowest Obs Highest Obs 3( 8) 8( 3) 3( 1) 8( 10) 4( 12) 9( 2) 5( 6) 10( 9) 5( 5) 10( 11)