【正文】 X1 .415 .080 X2 .590 .029 第一個表格顯示了選入或刪除的變量 ，本試驗有兩個自變量， x1， x2 被選入方程 ,無刪除的變量。 第二個表格為模型總結(jié)。給出了復相關(guān)系數(shù) R 、復相關(guān)系數(shù)平方 R Square，調(diào)整復相關(guān)系數(shù)平方Adjusted R Square， 估計值的標準誤 Std. Error of the Estimate， 第三個表格為方程配合適度檢驗結(jié)果， F=， P(Sig.)=,說明自變量和應變量之間有回歸關(guān)系存在。 第四個表格給出了直線回歸方程系數(shù)的值及偏回歸系數(shù)的檢驗結(jié)果。 Unstandardized Coefficients B 為偏回歸系數(shù)系數(shù)， Std Error 為偏回歸系數(shù)系數(shù)標準誤， Standardized Coefficients Beta 為標化偏回歸系數(shù)。 41 16 試驗名稱： 用 EXCEL 進行多元回歸分析 試驗目的：熟練使用 Excel 2020 進行多元回歸分析 [試驗 ] [例 ] 某 VCD 連鎖店非常想知道在電視臺做廣告與在廣播電臺做廣告哪種媒體更有效。它收集了連鎖店各個商店月銷售額（萬元）數(shù)據(jù)和每月用在以上兩種媒介的廣告支出。 銷售額 廣播 電視 818 13 17 1101 23 37 781 33 30 1076 41 22 1253 22 30 836 17 21 710 24 25 684 17 25 1007 23 23 952 11 28 876 12 27 821 31 22 633 10 30 1428 32 25 1159 27 23 711 17 18 800 21 29 718 15 30 1516 34 31 752 23 16 試進行回歸分析 42 [操作步驟 ] 在新工作簿中輸入數(shù)據(jù)如下圖所示 在“工具”菜單中選擇“數(shù)據(jù)分析”選項，打開“數(shù)據(jù)分析”對話框，在“分析工具”列表中選擇 “回歸”選項，單擊“確定”按鈕，進入“回歸”對話框。 43 在“ Y 值輸入?yún)^(qū)域 ”中輸入 A1:A21 單元格，它代表銷售額的數(shù)據(jù)范圍。 在“ X值輸入?yún)^(qū)域 ”中輸入 B1:C21 單元格，這里包括 “廣播 ”與 “電視 ”兩個自變量，回歸工具要求自變量必須是相鄰的，不能隔開。 選中標志欄，在置信度設(shè)置中選擇 95%的置信度 在“輸出區(qū)域”中輸入 D1 單元格，表示輸出結(jié)果的起點。單擊 “確定 ”按鈕。得多元回歸計算結(jié)果 44 如下圖所示。 45 第十一章 時間序列和指數(shù) 17 試驗名稱： 用 SPSS 進行時間序列分析 試驗目的： 熟練使用 SPSS 進行時間序列分析 [試驗 ] [例 ] 連續(xù) 4 周（每周 5 個工作日）測定某無菌操作室空氣中的細菌含量（ 103/M3）資料如下，試繪制時間序列圖，看是否存在周期性變動趨勢。 時間 第一周 第二周 第三周 第四周 第 1 天 第 2 天 第 3 天 第 4 天 第 5 天 [試驗步驟 ] 激活數(shù)據(jù)管理窗口，定義變量名為 DATA，然后按時間順序從第一周第 1天起將觀察數(shù)據(jù)依次輸入。 在 Graphs 菜單的 Time Series 項中，選擇 Autocorrelations（自相關(guān)時間序列圖）。 46 在彈出的 Autocorrelations 對話框中，選左側(cè)變量列表中的 data 點擊按鈕使之進入 Variable 框。在 Display欄選 Autocorrelations 項，要求僅繪制自動相關(guān)的時間序列圖。 點擊 Options 鈕，彈出 “ Autocorrelations:Options”對話框，在 Maximum Number of Lags 處輸入 5，表示時間序列階段為每 5天一個周期，點擊 Continue 鈕返回 Autocorrelations 對話框，再點擊 OK 鈕即完成。 47 結(jié)果顯示和說明 在時 間序列圖中，用戶可根據(jù)相關(guān)系數(shù)的大小來判斷序列模型的變動趨勢。一般地說，相關(guān)系數(shù)為 0或為 0，則前后序列或相鄰序列的變動趨勢保持原狀；當最大的正相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)在最后一個時點之前的任一時點時，表明趨勢變動，完整地說是后面的或相鄰變量的序列較前面的或相鄰前面變量的序列延遲，前面的或相鄰前面變量的序列超前的時點即在最大正相關(guān)系數(shù)所在的時點。 在本試驗中，一個時間序列為 5 個時點段，下圖顯示最大正相關(guān)系數(shù)位于最后一個時點，故表明前后時間序列穩(wěn)定，即具有周期性。 48 18 試驗名稱 : 用 EXCEL 進行時間序列分析 試驗目的 : 熟練使用 Excel 2020 進行時間序列分析 [試驗 ] [例 ] 某從事汽車租賃業(yè)務的經(jīng)理著手調(diào)查客戶對防雪汽車的需求情況。下表是調(diào)查后得到的數(shù)據(jù)。試利用前十天調(diào)查的數(shù)據(jù)推斷第 10 天應該儲備多少輛防雪汽車以備第 11 天使用。（請使用指數(shù)平滑法） 天 汽車租賃數(shù)目 天 汽車租賃數(shù)目 1 10 6 12 2 11 7 11 3 10 8 19 4 12 9 19 5 10 10 20 [操作步驟 ] 建立新的工作簿，輸入數(shù)據(jù)如下圖所示。 49 把區(qū)域 A2:B11 內(nèi)容下移一行，在空白的單元格 B2 中輸入公式 “=AVERAGE(B3:B7)“。 打開 “工具 ”菜單中的 “數(shù)據(jù)分析 ”選項，彈出 “數(shù)據(jù)分析 ”對話框，在 “分析工具 ”列表中選擇 “指數(shù)平滑 ”選項，單擊 “確定 ”按鈕，打開 “指數(shù)平滑對話框 ”。 50 在輸入?yún)^(qū)域輸入 B2:B12，阻尼系數(shù)設(shè)為 ，輸出區(qū)域中輸入 C2，選擇圖表輸出。單擊 “確定 ”按鈕 。 除單元格 C2 中顯示的公式為 “=B2”外，單元格 C3:C12 中顯示的公式均為平滑公式形式，這些是擬合值， 要求預測值，需要把單元格 C12 中的公式復制到 C13 中。則得到結(jié)果如下圖所示 51 52 田間試驗與統(tǒng)計分析上級實習指導 利用 SAS 程序進行統(tǒng)計分析 河北農(nóng)業(yè)大學教材科出版 53 目 錄 實驗一 SAS 軟件基本操作 實驗 二 利用 SAS 軟件描述樣本數(shù)據(jù) 實驗三 統(tǒng)計假設(shè)檢驗的 SAS 程序 一 單個樣本的 t檢驗 二 配對數(shù)據(jù) t 檢驗 三 成組數(shù)據(jù) t檢驗 實驗四 χ 2檢驗的 SAS 程序 試驗五 單因素方差分析的 SAS 程序 實驗六 常用實驗設(shè)計方差分析的 SAS 程序 一 三因素交叉分組實驗的方差分析 二 隨機化完全區(qū)組實驗的方差分析 三 拉丁方與正交拉丁方實驗的方差分析 四 兩因素隨機化區(qū)組實驗的方差分析 五 裂區(qū)實驗設(shè)計的方差分析 六 套設(shè)計的方差分析 實驗七 相關(guān)與回歸分析的 SAS 程序 一 一元線性回歸分析 二 一元線性回歸的圖形描述 三 一元非線性回歸 四 相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)的計算 54 實驗二 利用 SAS 軟件描述樣本數(shù)據(jù) 用 SAS 可以對樣本數(shù)據(jù)進行全面描述，得出樣本的各種特征數(shù)以及頻數(shù)分布圖。在閱讀以下內(nèi)容之前請先閱讀試驗一 “SAS軟件基本操作 ”。 一、 用 MEANS 語句描述數(shù)據(jù) 例 計算課本上習題 的平均數(shù)和標準差。 解 在進行分析之前，最好先建立一個外部數(shù)據(jù)文件。如果不建立外部數(shù)據(jù)文件，在作業(yè)流中輸入數(shù)據(jù)也 可以。一般來說，在數(shù)據(jù)量比較大，有可能重復使用時，最好建立一個數(shù)據(jù)文件。在這里我們創(chuàng)建一個稱為 的外部數(shù)據(jù)文件，存儲在 A盤中。用 MEANS 過程描述數(shù)據(jù)的最基本的程序如下： options linesize=76。 data abc。 infile ?a:\?。 input x。 run。 proc means。 run。 提交 SAS 運行后，所得結(jié)果如下： 表 2－ 1： 例 輸出的結(jié)果 The SAS System Analysis Variable : X N Mean Std Dev Minimum Maximum 250 打印的結(jié)果中包括 ： 數(shù)據(jù)個數(shù) ， 平均數(shù) ， 標準差 ， 最小值和最大值。這是 MEANS語句在缺省時得到的基本結(jié)果。若需要對數(shù)據(jù)作更詳細的描述，則要指明所需的統(tǒng)計量（關(guān)于統(tǒng)計量的概念見課本 ）。用MEANS 過程所計算的統(tǒng)計量，在這里也一并列出。下面還會反復提到 “變量 ”這一名詞，關(guān)于變量的概念見課本 。 MEANS 過程所計算的統(tǒng)計量是用關(guān)鍵詞表示，這些關(guān)鍵詞及其含義如下： N：輸入的觀測值（觀測值的概念見課本 ）個數(shù) 55 NMISS：每個變量所含缺失值的個數(shù) MEAN：變量的平均數(shù) STD：變量的標準差 MIN：變量的最小值 MAX：變量的最大值 RANGE：變量的極差 SUM：變量所有值的和 VAR：變量的方差 USS：每一變量原始數(shù)據(jù)的平方和（未校正平方和） CSS：每一變量的離均差平方和（校正平方和） CV：變異系數(shù) STDERR：每一變量的標準誤差（平均數(shù)的標準差） T：在 H0:μ= 0 時的 t 值（見課本 ） PRT：在 H0:μ= 0 的假設(shè)下，統(tǒng)計量 t 大于 t 臨界值絕對值的概率（見課本 ） SKEWNESS： 偏斜度 KURTOSIS：峭度 CLM：置信區(qū)間的上限和下限（見課本 ） LCLM：置信區(qū)間的下限 UCLM：置信區(qū)間的上限 另外，在 PROC MEANS 語句中還有 12 個選項，其中幾個主要選項如下： DATA＝（ SAS 數(shù)據(jù)集）：指出 SAS 數(shù)據(jù)集的名稱，若省略，則使用最近產(chǎn)生的數(shù)據(jù)集 MAXDEC＝（數(shù)字）：指出所輸出的結(jié)果中，小數(shù)部分的最大位數(shù)（ 0－ 8），缺省時為 8 位 FW＝（域?qū)挘褐赋龃蛴〉慕Y(jié)果中每個統(tǒng)計量的域?qū)?，缺省時為 12 VARDEF＝（ DF / N）： VARDEF＝ DF 為 缺省值，表示計算方差時，使用 n1 作分母， VARDEF＝ N 表示計算方差時，使用觀測值個數(shù) n 作分母 ALPHA＝（ α值）：指出在計算置信區(qū)間時，選用的顯著水平 例 計算課本上習題 的離均差平方和，方差，偏斜度和平均數(shù)的 置信區(qū)間。 解 仍然使用 外部數(shù)據(jù)文件。 MEANS 過程如下： options linesize=76。 data abc。 infile ?a:\?。 input x。 run。 proc means data=abc maxdec=4 fw=8 alpha= css var skewness clm。 run。 運行的結(jié)果如下： 表 2－ 2：例 輸出的結(jié)果 56