0124196晏明相關(guān)與回歸分析

1、%紡財俺乂辱學(xué)生實驗報告學(xué) 院：統(tǒng)計學(xué)院課程名稱：SAS軟件專業(yè)班級：統(tǒng)計122姓 名： 晏明學(xué) 號：0124196學(xué)生實驗報告(經(jīng)管類專業(yè)用)學(xué)生姓名晏明學(xué)號0124196同組人實驗項目制作統(tǒng)計表必修操作性實驗實驗地點0505實驗儀器臺號指導(dǎo)教師重成武實驗日期及節(jié)次10月20日1、目的 利用多媒體會計實驗軟件，使學(xué)生在實驗過程中全面了解和熟悉會計實務(wù)，掌 握會計基本概念，熟悉會計核算的基本程序和基本方法(。使用時斜體字刪去，下同)2、內(nèi)容及要求 掌握會計基本概念，熟悉會計核算的基本程序和基本方法 1、認(rèn)知各種憑證、賬、表，熟悉相關(guān)操作2、了解會計工作中工商注冊、銀行開戶、稅務(wù)登記、盤點、憑證

2、裝訂等工作 3、提交實驗報告二、儀器用具：儀器名稱規(guī)格/型號數(shù)量備注計算機(jī)1SAS軟件1、下面是某地一年級的12位女生的體重(kg)和肺活量(L)的數(shù)據(jù)試求肺活量對體重的回歸方程。體重4242464646505050525258肺活量2.552.22.752.42.82.813.413.13.462.853.5要求：三、實驗方法與步驟:(1)將上表數(shù)據(jù)導(dǎo)入SAS軟件的臨時庫中，語法如下: data yan;input weight fhl;cards;42 2.5542 2.246 2.7546 2.4046 2.8050 2.8150 3.4150 3.152 3.4652 2.8558 3

3、.558 3run;在insigh t的環(huán)境下打開上面導(dǎo)入的數(shù)據(jù)集。在下拉菜單選擇：對上面的導(dǎo)入數(shù)據(jù)進(jìn)行如下操作：Analyze _ 片 Sea tt er(xy)如下圖所示進(jìn)行操作；點擊“OK”得到散點圖。如圖(1)（5）在下拉菜單選擇：對上面的導(dǎo)入數(shù)據(jù)進(jìn)行如下操作：AnalyzeMultivaria te,在變量表中選擇要分析的變量WEIGHT, FHLY，單擊“O K” 得到肺活量和體重的相關(guān)系數(shù)矩陣。如圖（2）（6）在下拉菜單選擇：對上面的導(dǎo)入數(shù)據(jù)進(jìn)行如下操作：AnalyzeFit（Y X）；在因變量表中選擇肺活量（F HL） :FHLY;在自變量表中選擇體重（WEIGHT） :WEI

4、GHTX。單擊“OK”，得到殘差圖和回歸方程的檢驗表。（7）在下拉菜單選擇：對上面的導(dǎo)入數(shù)據(jù)進(jìn)行如下操作：Analyze Dis trib ution。在因變量表中選擇肺活量（F HL）: FHL | 二 Y。進(jìn)入“Outp ut “，選擇” 95% C.I.for mean “。單擊” 0K “,得到肺活量期望值的95% 的可信區(qū)間。四、實驗結(jié)果與數(shù)據(jù)處理：對肺活量和體重進(jìn)行相關(guān)分析。繪制體重與肺活量的散點圖，計算其相關(guān)系數(shù)。并對輸出結(jié)果進(jìn)行解釋。U55-50-4 5-kCorre1 at i on MatrixWEIGHTFHLWEIGHT FHL1 00000 7H950 7H95100

5、00圖（2）由圖（1）的散點圖可知，體重和肺活量成線性關(guān)系。由圖（2）的相關(guān)系數(shù)矩陣可得，體重和肺活量的相關(guān)系數(shù)為o. 7 4 9 5.2判斷體重和肺活量兩變量的關(guān)系，擬合肺活量對體重的方程，對回 歸系數(shù)進(jìn)行解釋和對回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗，繪制殘差圖。ParameterEst i matesUar i ab1e 1DF EstimateStd Error TStatProb |TMTo 1 erance Uar1nf1 at i onINTERCEPT 10 - 000H 10 -81H9 10 0005 3 E8000 .3396 10bJE 1 GHT1 ：0 0E88 ：Q 01 GT ：0

6、0050 1 0ooo :10000回歸方程：FHL（肺活量）=0.0588WEIGHT（體重）殘差圖圖（5）3如果你的方程通過檢驗，體重為 57kg 的女生的肺活量是估計值 是多少？當(dāng)體重為57KG時，肺活量為3.3516L4.并救出肺活量期望值的 95%的可信區(qū)間。Louer Limit | Upper Limit P .B392 13 1650pconriaence inreruai ror MeanMean I Levs I (X) “2 79 O 2 5 1957o 0 0 0由上表可知肺活量期望值的 95%的可信區(qū)間為2.6392,3.1658.二、利用 dst.fitness 數(shù)

7、據(jù)集，擬合多元線性方程(以 OXYGEN 變量為因變量)。一實驗方法與步驟:1.在分析員的環(huán)境下，打開 dst.fitness 數(shù)據(jù)集。在下拉菜單選擇：進(jìn)行如下操作stat is tics regressionLinear. 在 Dependent 列表中選擇 OXYGEN. 在 Quantitative 列表中選擇 AGE,WEIGHT,RUNTIME,RSTPULSE,RUNPULSE,MAXPULSE.進(jìn)入 Model 中選擇 stepwise selection 方法，點擊“OK” .進(jìn)入PLOTS中選擇余差與Y的預(yù)測值建立散點圖，點擊“OK” .進(jìn)入 Statistics 中選擇 V

8、ariance Inflation Factors檢驗方法，點 擊“ OK” .6在Insight的環(huán)境下打開數(shù)據(jù)集，在下拉菜單選擇：進(jìn)行如下操作A nalyze Fit(Y X)；在因變量表中選擇OXYGEN .在 自變量列表中選擇AGE,WEIGHT,RUNTIME,RSTPULSE,RUNPULSE,MAXPULSE.點擊“OK” .7.點擊“Vars”，選擇Cook D,在數(shù)據(jù)表中加入的變量D_OXYGEN 就是每一個觀測的 Cook D 值。實驗結(jié)果與數(shù)據(jù)處理：1）擬合多元線性方程的方程。ParameterEst i matesParameterStandardT for HO:Ua

9、r iableDFEst i mateErrorParameter=0Prob |T|INTERCEP1SB 1H78881 1 78E6S00E8 3E8叭 000 1AGE1-Q 1977350 0S56366E亡.068叭 0H88RUNTIME1-E .7B7E790 .3H0E3BHE-8.1E70 . 000 1RUNPULSE17 3H810801 ITT日日IT-E 963叭 006HMAXPULSE10 2705130 133619780 0533由上可得多元線性方程為：OXYGEN=98.148-0.198AGE-2.767RUNTIME-0.348RUNPULSE+0.2

10、7MAXPULSE（2）判斷方程是否存在共線性和異方差？如果方程存在共線性，怎樣 用逐步回歸法進(jìn)行變量篩選擬合回歸方程（保留模式的顯著性水平為 0.15）。Parameter Est i matesINTERCEP198 1H78881 1 7856900E8 3E80 00010 00000000AGE10 1977350 0956366E0680 0H88139H6HE6HRUNTIME17675790 3H053GHE8.1E70 . 000 11E53E50H1RUNPULSE10 3H810801 ITT日日IT3630 006T8 1 HG7H50EMfiXPULSE10.2705

11、130133619780 05338 H18E0011Uariable DFParameter Est i mateStandard ErrorT for HO: Parameter=OProb |T|Uar i ance Inflation由上圖中的 Variance Inflation 都小于 10 可得，方程不存在共線性。如果存在多重共線性，以O(shè)XYGEN為被解釋變量，逐個引入解釋變量,構(gòu)成回歸模型，進(jìn)行模型估計。用擬合優(yōu)度的變化決定新引入的變量是否可以用其它變量的線性組合代替，而不是作為獨立的解釋變量。如果擬合優(yōu)度變化顯著，則說明新引入的變量是一個獨立解釋變量；如果擬合優(yōu)度變化很不顯著

12、，則說明新引入的變量不是一個獨立解釋變量，它可以用其他變量的線性組合代替，也就是說它與其他變量之間存在共線性的關(guān)系。由殘差圖可得:方程存在異方差。237.540.042.545.047.550.052.555.057.560.0OXYGEN 二 98.148 -0.1977 AGE -2.7676 RUNTIME -0.3481 RUNPULSE +0.2705 MAXPULSE33）檢驗樣本中是否存在強影響點。纔 FileEdit Analyze Tables GraphsCurves VarsOptions Window Help9IntIntJ IntI IntIntIntIntIntJ

13、 IntAGEWEIGHTRUNTIMERSTPULSERUNPULSEMfiXPULSEOXVGENGROUPD OXVGEN1J5773 .37IE .635817H17639 .HOT0.007E95H79 .3811.1761561G5H6.0800.0E7EH3函76 .329.63H81GH1G6H5 .HH10.0HS15H5070 .878H81HG155EH ,G50.000 1 3H755 167 .511.08H817E17EH5.1 180.0013H65H91 .63IE .88HH16817E39 .E030.00E5675 173 .711 0 .H7591861

14、88HE .7900.00805B5759.089.33H91H815550.5H50.016729H976 .39 .HO5G18G188H8 .G730.01E8G10H8G1 .EH1 1 .505E17017GH7 .SEO0.038H71158 .781 0.505317017EH7 .H670.00195IEHH73.0310.13HE1G81G8E0.5H110.0E87H13HE87 .661H .035618619237.38810.001511HH566 .HE1 1 . IE5117G176HH .75H10.000 1 7HB15H779 . IE1 0 .GOH71G

15、E1GHH7 .E7310.003E9165H83 . IE1 0.335016617051 .85510.03H0E17H981 .HE8.95HH180185H9.15G10.066E7IB5 1B3 .631 0.3557IBS17EHO .83B10.0778E195 177 .3110.00H816E168HG .GTE10.017530H891 .631 0 .EEH81GE1GHHG .77H1S.9350EE-E1H973 .3710.087616816850.38810 . 18E1 1EEHH89 .H71 1 .376178182HH .60900.00007683HO75.0710.0762185185H5.31300.03051EHHH85 .8H8.65HE15G1685H .E9700 .OEEGG5HEG8 . IE8.17HO1GG17EES .57100 . 1EHE73889.0955178180H9 .B7H00.00005 1 77H777 .HE1 1 .6358176176HH .81 100.01 118HO75 .S81 1 .357017