sas中多元線性回歸(參考版)
2025-05-14 12:32本頁(yè)面
【正文】 : 火災(zāi)頻數(shù) (次 /年 )。 : 造林面積 (千畝 /年 )。 : 森林覆蓋率 (%)。 : 后汛期降水量 (cm/年 )。 : 公路密度 (100m/ha)。 : 人口密度 (人 / )。做因變量 y1y5對(duì)自變量 x1x7的逐步回歸，取 sle=sls=。它喜歡寄生在年輕的大樹(shù)上。 quit。 model y=x1 x2/ selection=stepwise sle= sls= stb。它們也可以簡(jiǎn)寫(xiě)為 sle與sls。 比較兩個(gè)模型的決定系數(shù) ， 模型 1因含有兩個(gè)自變量 ， 決定系數(shù)比模型 2要大 ，但因?yàn)槟Ｐ图{入了不顯著的自變量 X2， 導(dǎo)致它的調(diào)整決定系數(shù)反而較小 ， 所以我們選擇模型 2， 回歸方程： Y=。 模型 1含有兩個(gè)自變量 ， 其截距項(xiàng)和 X1檢驗(yàn)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 ， X2的檢驗(yàn)無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 。程序運(yùn)行的主要結(jié)果如下： REG過(guò)程擬合帶截距項(xiàng)的直線回歸方程 ， 用最小二乘法估計(jì)模型的參數(shù) ， 并給出模型及參數(shù)的方差分析和 t檢驗(yàn) 。 MODEL語(yǔ)句中加上 STB選項(xiàng)將會(huì)給出標(biāo)準(zhǔn)偏回歸― 通徑系數(shù)，進(jìn)而可以了解自變數(shù)的相對(duì)重要性 REG過(guò)程中 MODEL語(yǔ)句可以交互使用，本例我們建立了兩個(gè)模型，第一個(gè) model沒(méi)有作變量篩選，建立一個(gè)含有兩個(gè)自變量的方程，并輸出標(biāo)準(zhǔn)化偏回歸系數(shù)。 run。 model y=x1 x2/stb。 input id y x1 x2。 data 。 得到 y1和 x1的回歸方程為： y1=，而且知道回歸效果是高度顯著的。 可以看出，模型是顯著的。 run。 proc reg。 Cards。 X1=x。 Data a52。 run。 proc plot。 cards。（提示：先繪制散點(diǎn)圖） X 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Y 2651 1943 1494 1087 765 538 484 290 226 204 先繪制散點(diǎn)圖， data a5。但 freq會(huì)自動(dòng)取整，而 weight接受小數(shù)部分。 程序中 freq表示這個(gè)點(diǎn)重復(fù)的次數(shù)。 freq w。 3 2 4 1 2 proc reg。 input x y w。 3. 顯著性檢驗(yàn) ? ?? ?212121()??ny y iiniini i y yiS y y U QU y yQ y y S U???? ? ? ???? ? ? ????Syy： 樣本離差平方和 U： 回歸平方和（回歸和） Q： 剩余平方和（余和） yySUr ?)1/(/??? rnQrUF一元線性回歸 變量 x和 y的觀測(cè)值以及頻數(shù)如下， 3 2 4 1 2 試作直線回歸。 Sum of Squares： 離差平方和 Mean Squares： 均方 Pr F： 統(tǒng)計(jì)量 F的值位于 F分布的什
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