【正文】 (6)單擊 OK產(chǎn)生結(jié)果 首先由模型的方差分析表可以看到， Prob F 的值為 α =,因此該回歸方程顯著 ,再由下面的參數(shù)估計(jì)可以得出回歸方程為 : y=++ 但從數(shù)表來(lái)看，隨著國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（ X1）的增加進(jìn)口總額（ y）也增加，所以該方程并不一定是真實(shí)的反映了他們間的關(guān)系，進(jìn)一步的探討需要專門的回歸分析理論，在此不作進(jìn)一步討論，此例只是想給大家一個(gè)拋磚引玉的作用。 run。 cards。 (6) 單擊 OK，產(chǎn)生輸出結(jié)果 首先由模型的方差分析表可以看到， Prob F 的值為 α =,因此該回歸方程顯著 ,再由下面的參數(shù)估計(jì)可以得出回歸方程為 : y=+ 二、 Linear回歸 例 2： 外貿(mào)數(shù)據(jù)分析 首先建立數(shù)據(jù)集 data reg。 再利用菜單完成回歸分析 : ? (1) 選擇 Solutions→Analysis→Analyst 菜單， ? (2) 選擇 File→Open By SAS Name→sasuser→reg ? (3) 選擇 Statistics→Regression, ? (4) 選擇 Simple Linear Regression出現(xiàn)一窗口 (5) 在出現(xiàn)的窗口中設(shè)置變量，我們選擇變量 dependent為 y,選擇 Explanatory為 x, Model處選擇 Linear， Tests按鈕可以選擇顯著性水平 ,默認(rèn)是 。 60 62 64 65 66 67 68 70 72 74 。 input x y。 回歸分析 利用 Statistics菜單下的 Regression可以進(jìn)行回歸分析，包括： ? Simple回歸 ：?jiǎn)我坏淖宰兞?，單一的因變量，但自變量次?shù)可以是一次、二次或三次 ? Linear回歸 ：多個(gè)自變量，多個(gè)因變量，但是對(duì)因變量分別進(jìn)行回歸 一、 Simple回歸 例 1：著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家 x與兒子身高 y的資料，其中 10對(duì)數(shù)據(jù)如下： X 60 62 64 65 66 67 68 70 72 74 Y 假設(shè)對(duì)給定的 x, y為正態(tài)變量，且方差與 x 無(wú)關(guān)，求回歸方程 y=a + bx,并指出回歸效果是否顯著。 ? （ 7）單擊 OK，產(chǎn)生輸出結(jié)果。 ? 例 5 對(duì)例 4中的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)假設(shè) (取 α =) (TwoSample Test for Variances) 2 2 2 20 1 2 1 1 2: , : .HH? ? ? ???? 操作步驟： ? (1) 首先輸入數(shù)據(jù)，我們就利用前面輸入的數(shù)據(jù)集 mydata。 Two Sample Paired ttest for the Means of olddata and newdata Sample Statistics Group N Mean Std. Dev. Std. Error olddata 10 newdata 10 Hypothesis Test Null hypothesis: Mean of (olddata newdata) = 0 Alternative: Mean of (olddata newdata) 0 t Statistic Df Prob t 9 ? 結(jié)果分析： ? 由上可見， t統(tǒng)計(jì)量是 , Prob t 的值為 ＜ α =,因此應(yīng)該拒絕 H0，即認(rèn)為新方法比標(biāo)準(zhǔn)方法為優(yōu)。 0 1 2 1 1 2: 0 , : 0 .HH? ? ? ?? ? ? ?? (2) 選擇 Solutions→Analysis→Analyst 菜單， ? (3) 選擇 File→Open By SAS Name→Work→mydata, ? (4) 選擇 Statistics→Hypothesis, ? (5) 選擇 TwoSample Paired ttest for a mean,出現(xiàn)圖4 ? 圖 4 兩個(gè)樣本 u檢驗(yàn)的變量設(shè)置 ? (6)在圖 4的窗口中設(shè)置變量，依次選擇兩個(gè)變量 ,零假設(shè)處填入 0， Alternate處是備擇假設(shè)，我們選＜ 0， Tests按鈕可以選擇顯著性水平 ,默認(rèn)是 。 run。 cards。 二、兩個(gè)正態(tài)總體均值差的檢驗(yàn) ? 例 會(huì)增加鋼的得率 ,試驗(yàn)是在同一只平爐上進(jìn)行的 .每煉一爐鋼時(shí)除操作方法外 ,其它條件盡可能做到相同 .先用標(biāo)準(zhǔn)方法煉一爐 ,然后用建議的新方法煉一爐以后交替進(jìn)行 ,各煉了 10爐 ,其得率分別為 : ? ? ? 設(shè)這兩個(gè)樣本相互獨(dú)立 ,且分別來(lái)自正態(tài)總體 N(μ 1, σ 2)和N(μ 2, σ 2), μ 1, μ 2, σ 2均未知 .問(wèn)建議的新的操作方法能否提高得率 ?(取 α =)(TwoSample Paired ttest for a mean) ? 解 按題意需檢驗(yàn)假設(shè) 操作步驟： （ 1）首先輸入數(shù)據(jù)，程序?yàn)? data mydata。 ? （ 7）單擊 OK，產(chǎn)生輸出結(jié)果。 運(yùn)行上述程序。 。 input life。 One Sample Z Test for a Mean Sample Statistics for weight N Mean Std. Dev. Std. Error 9 Hypothesis Test Null hypothesis: Mean of weight = Alternative: Mean of weight ^= With a specified known standard deviation of Z Statistic Prob Z ? 結(jié)果分析： ? 由上可見，平均值為 ，標(biāo)準(zhǔn)差為 ,z統(tǒng)計(jì)量是 , Prob Z的值為 ＜α =,因此應(yīng)該拒絕 H0，即認(rèn)為這天包裝機(jī)不正常。 0 0 1 0: 0 . 5 , : .HH? ? ? ?? ? ?(2)選擇 Solutions→Analysis→Analyst 菜單， (3)選擇 File→Open By SAS Name→Work→u_weight, (4) 選擇 Statistics→Hypothesis, (5) 選擇 OneSample ztest for a mean,出現(xiàn)圖 2， ? 圖 2 u檢驗(yàn)的變量設(shè)置 ? （ 6）在圖 2的窗口中設(shè)置變量，我們選擇變量為 weight,Null:Mean處是零假設(shè)，填入 ，Alternate處是備擇假設(shè)，我們選＾＝，Tests按鈕可以選擇顯著性水平 ,默認(rèn)是 ， 。 run。 cards。某日開工后為檢驗(yàn)包裝機(jī)是否正常，隨機(jī)地抽取它所包裝的糖 9袋，稱得凈重為（公斤）： 問(wèn)機(jī)器是否正常？ ? 解 按題意需檢驗(yàn)假設(shè) ? 操作步驟： ? （ 1）首先輸入數(shù)據(jù)，程序?yàn)? data u_weight。包得的袋裝糖重是一個(gè)隨機(jī)變量，它服從正態(tài)分布。 選擇 Table Analysis，打開對(duì)話框 將 A放在 Row，將 B放在 Column，將 freq放在 Cell Counts 在 Statistics中設(shè)置 Exact Test檢驗(yàn)，單擊 OK 結(jié)果如下，大致分為 3部分，第一部分是頻數(shù)和列百分比表；第二