回歸分析與方差分析

1、實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程名稱： 實(shí)驗(yàn)編號(hào)及實(shí)驗(yàn)名稱題目：回歸分析與方差分析系 別姓 名學(xué) 號(hào)班 級(jí)實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)實(shí)驗(yàn)日期實(shí)驗(yàn)時(shí)數(shù)指導(dǎo)教師同組其他成員無(wú)成 績(jī)一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康募耙螅?） 對(duì)數(shù)據(jù)表上數(shù)據(jù)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，找出有量化關(guān)系的變量，建立回歸方程。（2） 對(duì)你建立的回歸方程的自變量進(jìn)行分段，然后做方差分析。二、 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及相關(guān)情況（包含使用軟件、實(shí)驗(yàn)設(shè)備、主要儀器及材料等）SAS軟件三、 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容及步驟（包含簡(jiǎn)要的實(shí)驗(yàn)步驟流程）內(nèi)容及步驟： 1、 廣發(fā)證券軟件下載股票數(shù)據(jù)，進(jìn)行一些不交易股票的整理剔除后，導(dǎo)入sas軟件。2、 進(jìn)行相關(guān)分析，找出與price相關(guān)性較強(qiáng)的變量。3、 對(duì)與price相關(guān)性較強(qiáng)的變

2、量進(jìn)行reg的回歸分析。判斷回歸方程是否顯著，接著判斷這些變量與price之間的顯著性情況，如果有些變量與price不顯著，則利用那些顯著的變量再與price進(jìn)行reg的回歸分析，然后寫出回歸方程。4、 用univariate過(guò)程輸出其中一個(gè)與price顯著性較強(qiáng)變量的分類。5、 對(duì)因變量price與進(jìn)行單因素方差分析，判斷顯著性影響情況。四、 實(shí)驗(yàn)結(jié)果（包括程序或圖表、結(jié)論陳述、數(shù)據(jù)記錄及分析等，可附頁(yè)） 1、 進(jìn)行相關(guān)分析，見附錄2，由圖1可以看出price與var1、var2、var3、var4、var8、var9、var10、var11之間的P值較小，所以price與它們之間的相關(guān)性強(qiáng)

3、,初步斷定可以用這些變量來(lái)建立回歸方程。2、 對(duì)與price相關(guān)性較強(qiáng)的變量進(jìn)行reg的回歸分析，見附錄3。從圖2可知，該檢驗(yàn)回歸方程的P值很小，所以拒絕原假設(shè)：，即檢驗(yàn)值落入拒絕域，說(shuō)明回歸方程顯著，與變量間的擬合效果較好。回歸方程系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)原假設(shè)為：，由圖2可知，單個(gè)變量的顯著性檢驗(yàn)除了var1、var8和var10的P值比較大外，其他變量 var2、var3、var4、var9、var11的P值均較小，落入拒絕域，說(shuō)明對(duì)因變量price的影響明顯，顯著性比較強(qiáng)。然后再對(duì)變量 var2、var3、var4、var9、var11進(jìn)行reg的回歸分析，見附錄4，由圖3可知，這次的回歸分析

4、檢驗(yàn)中，所有被檢驗(yàn)的回歸變量都顯著，回歸方程為：3、 由圖3可知，在所有顯著性變量中，var3的顯著性較強(qiáng)，所以根據(jù)var3指標(biāo)，將股票分類。下面采用univariate過(guò)程，見附錄4，輸出var3的分位數(shù)，根據(jù)圖4輸出的分位數(shù)將var3分為四個(gè)水平。4、 進(jìn)行單因素方差分析，見附錄6，由圖5單因素方差分析的結(jié)果，p值小于0.001，原假設(shè)為：，拒絕原假設(shè)，從檢驗(yàn)的數(shù)量結(jié)果顯示因素fl對(duì)price是有顯著影響的。圖6單因素方差分析中因素排名。五、 實(shí)驗(yàn)總結(jié)（包括心得體會(huì)、問(wèn)題回答及實(shí)驗(yàn)改進(jìn)意見，可附頁(yè)）經(jīng)過(guò)這次實(shí)驗(yàn)，我學(xué)會(huì)了凡事只需耐心去做，就可以成功，我們要養(yǎng)成一種不怕苦，不怕累的精神。在做

5、回歸實(shí)驗(yàn)中，擬合的效果和變量檢驗(yàn)不一定顯著，從而需要耐心去做，同時(shí)，除了函數(shù)選取外，對(duì)于變量的選擇也是很重要的，有相關(guān)性的變量在邏輯上來(lái)講，因果關(guān)系并不一定成立，而方差分析中，對(duì)變量的分類也有一定技巧性，由于數(shù)據(jù)的特殊，優(yōu)勢(shì)不必按樣本量來(lái)平均分類，而要根據(jù)自己想要達(dá)到的類數(shù)，結(jié)合樣本劃定范圍，其中，區(qū)間長(zhǎng)度不要求相等，同時(shí)方差分析的結(jié)果分析中，對(duì)于交互項(xiàng)也要有足夠的理解。六、 教師評(píng)語(yǔ)評(píng)語(yǔ)評(píng)語(yǔ)等級(jí)優(yōu)良中及格不合格1.實(shí)驗(yàn)態(tài)度認(rèn)真，實(shí)驗(yàn)?zāi)康拿鞔_2.實(shí)驗(yàn)方案、程序設(shè)計(jì)合理3.實(shí)驗(yàn)過(guò)程（實(shí)驗(yàn)步驟詳細(xì)，記錄完整，數(shù)據(jù)合理）4.實(shí)驗(yàn)結(jié)論正確，分析透徹5.實(shí)驗(yàn)報(bào)告獨(dú)立完成，無(wú)抄襲現(xiàn)象，并按時(shí)提交，格式規(guī)范

6、，文字?jǐn)⑹隽鲿常壿嬓詮?qiáng)綜合評(píng)定：附錄：1、 從數(shù)據(jù)表lwh剔除那些沒(méi)有交易的股票。data lwh;set lwh;if price > 0;run;2、 進(jìn)行相關(guān)性分析proc corr data=lwh;var price var1-var11;run;運(yùn)行結(jié)果：圖1 相關(guān)分析3、 對(duì)與price相關(guān)性較強(qiáng)的變量進(jìn)行reg的回歸分析：proc reg data=lwh;model price=var1-var4 var8-var11;run;運(yùn)行結(jié)果：圖2 回歸分析4、 再對(duì)與price相關(guān)性較強(qiáng)的變量var2、var3、var4、var9、var11進(jìn)行reg的回歸分析：proc

7、 reg data=lwh;model price=var2 var3 var4 var9 var11;run;運(yùn)行結(jié)果：圖3 回歸分析5、 用univariate過(guò)程輸出var3的分位數(shù)：proc univariate data=lwh;var var3;run;運(yùn)行結(jié)果：圖46、根據(jù)圖3輸出的分位數(shù)將var3分為四個(gè)水平：data lwh;set lwh;if var3<6.420 then fl=1;if var3>6.420 and var1<9.610 then fl=2;if var3>9.610 and var1<15.285 then fl=3;if var3>15.285 then fl=4;run;7、進(jìn)行單因素方差分析：