SAS統(tǒng)計分析(第七講)

SAS統(tǒng)計分析

第七講

景學安2023/2/31

多元線性回歸

一、基本概念

多元線性回歸簡稱多元回歸，是研究一個應變量與多個自變量間線性依存關系數(shù)量變化規(guī)律的一種方法。

二、多元線性回歸方程

式中：b0為回歸方程常數(shù)項，亦稱為截距；bj(j=1,2,┅，m)為偏回歸系數(shù)，即在其他自變量固定的條件下，Xj改變一個單位時應變量的改變量。

2023/2/32

三、多元線性回歸方程的應用

預測應變量的估計值

探索影響應變量y的主要因素當X為某一定值時，估計應變量的容許區(qū)間當X為某一定值時，估計其應變量的總體均數(shù)的置信區(qū)間2023/2/33

四、分類變量的數(shù)量化

在實際研究中，自變量常常會是分類變量，主要包括三種類型的分類變量：①兩分類變量，如性別（男、女）；②有序分類變量，如病情（輕度、中度、重度）；③無序分類變量，如職業(yè)（干部、職員、工人、農(nóng)民）。進行多元回歸分析，必須將這樣的指標數(shù)量化，常用的數(shù)量化方法有：

1.兩分類變量

可用0和1表示。例如：

0為男，1為女；0為陰性，1為陽性。

2.有序分類變量

由于有序的分類變量的各類之間有一定的數(shù)量關系，可以用0，1，2，3，┄表示。如0為輕度，1為中度，2為重度。2023/2/34

3.無序分類變量

由于各類別之間無數(shù)量關系，常用多個0，1變量表示，即建立多個啞變量（dummyvariable）。如表無序四分類變量用三個啞變量表示職業(yè)分類變量賦值X1X2X3干部職員工人農(nóng)民100001000010一般來說，m個類別的分類變量需要（m-1）個啞變量表示。2023/2/35五、SAS語句格式

同單變量線性回歸基本相同。

procreg[選項]；

model應變量=自變量名列/[選項]；必選語句，定義回歸分析模型

[freq變量名]；可選項，定義頻數(shù)變量。

[outputout=數(shù)據(jù)集名統(tǒng)計量=變量名…統(tǒng)計量=變量名]；

可選項。Output語句創(chuàng)建一個包括對每個觀察值計算統(tǒng)計量的新輸出的數(shù)據(jù)集。2023/2/36

（一）procreg語句的[選項]1.data=數(shù)據(jù)集

指明回歸分析所用的數(shù)據(jù)集。

2.outest=數(shù)據(jù)集

指定一個輸出數(shù)據(jù)集，用以存儲回歸分析所得的參數(shù)估計。3.simple

輸出每個變量的簡單統(tǒng)計結(jié)果。（二）model語句的/[選項]

1.selection=method

規(guī)定變量篩選方法和建立最優(yōu)模型的準則。method的以下幾種主要選項：

⑴forward（或f）前進法，按照sle規(guī)定的α值從無到有依次選一個變量進入模型

⑵backward（或b）后退法，按照sls規(guī)定的α值從含有全部變量的模型開始，以次剔除一個變量。2023/2/37⑶stepwise

逐步法，按照sle的α值依次選入變量，同時對模型中現(xiàn)有的變量按sls的α值剔除不顯著的變量。⑷adjrsq

選擇最優(yōu)模型的決定系數(shù)準則（R2）。應選擇R2最大的模型。⑸cp

選擇最優(yōu)模型的Cp準則。應選擇Cp值與（p+1）最接近的模型。⑹aic

選擇最優(yōu)模型的aic準則。應選擇aic值最小的模型。

注：[選項]中selection語句沒有篩選變量的方法時，模型中含有全部自變量的回歸模型。

2.sle=概率值

入選標準，規(guī)定變量入選模型的顯著性水平，前進法默認為0.5，逐步法默認為0.15。

3.sls=概率值

剔除標準，指定變量保留在模型的顯著性水平，后退法默認為0.1，逐步法默認為0.15。

2023/2/38

4.P

輸出實際值Yi、預測值、殘差及其標準誤。

5.stb

輸出各自變量的標準偏回歸系數(shù)。

6.cli

輸出x對應值的95%容許區(qū)間上下限

7.clm

輸出預測值的均值的95%可信區(qū)間上下限。

8.tol

輸出各自變量的容許值。0≤tol值≤1，越接近于0，共線性越嚴重。

9.vif

輸出各自變量的方差膨脹因子。當vif≥10時，可認為多元共線性嚴重存在。2023/2/39

10.collin

要求詳細分析自變量之間的共線性，給出信息矩陣的特征根、條件指數(shù)和方差比，當條件指數(shù)≥10，方差比>0.5時，可認為存在多元共線性。

11.collinoint

與選擇項collin作用相同，但不包括回歸常數(shù)。

12.R

進行預測值的殘差分析（即異常值識別與強影響分析），輸出學生化殘差值和Cook’s距離D值。當學生化殘差值>2時，所對應的點可能是異常點，當D值>0.5時，可認為對應的變量值對回歸函數(shù)是強影響點。

2023/2/310

完全多元線性回歸

例11-527名糖尿病人的血清總膽固醇、甘油三酯、空腹胰島素、糖化血紅蛋白、空腹血糖的測定值列于表11-4中，試建立血糖與其他指標的多元線性回歸方程。dataex11_5;infile'e:\sasx\sas7\ex11_5.txt';inputx1-x4y@@;procreg;modely=x1-x4/stb;run;2023/2/311

TheREGProcedureModel:MODEL1DependentVariable:y

AnalysisofVarianceSumofMeanSourceDFSquaresSquareFValuePr>FModel4133.7106933.427678.280.0003Error2288.841174.03823CorrectedTotal26222.55185RootMSE2.00954R-Square0.6008DependentMean11.92593AdjR-Sq0.5282CoeffVar16.850152023/2/312

ParameterEstimatesParameterStandardStandardizedVariableDFEstimateErrortValuePr>|t|EstimateIntercept15.943272.828592.100.04730x110.142450.365650.390.70060.07758x210.351470.204201.720.09930.30931x31-0.270590.12139-2.230.0363-0.33948x410.638200.243262.620.01550.397742023/2/313

逐步回歸

簡介

逐步回歸是篩選自變量的常用的方法之一。篩選自變量的方法還有前進法，后退法和最優(yōu)回歸子集法。逐步回歸法是依據(jù)事先給定的兩個顯著性水平SLE和SLS，將自變量逐個引入方程，同時每引入一個新變量后，對已選入的變量要進行逐個檢驗，將不顯著的變量剔除，這樣保證最后所得的變量都有顯著性。自變量間的多重共線性(multicollinearity)

多重共線性是指在進行多元回歸時，自變量間存在線性相關關系。共線關系存在，可使估計系數(shù)方差加大，系數(shù)估計不穩(wěn)定，結(jié)果分析困難。出現(xiàn)以下現(xiàn)象提示可能存在自變量之間的共線關系。

2023/2/314整個回歸方程的統(tǒng)計檢驗P<α，而各偏回歸系數(shù)的檢驗均出現(xiàn)P>α的矛盾現(xiàn)象。偏回歸系數(shù)的估計值明顯與實際情況不符，或者是偏回歸系數(shù)的符號與專業(yè)知識的情況相反。據(jù)專業(yè)知識，該自變量與應變量間關系密切，而偏回歸系數(shù)檢驗結(jié)果P>α。

增加（或刪除）一個變量，或者改變（或去除）一個觀察值，引起回歸系數(shù)估計值發(fā)生大的變化。多重共線性是引起上述問題的重要原因。解決多重共線性的辦法找出存在共線性且不重要的那些自變量，剔除出方程，另行回歸分析。

用主成分回歸或嶺回歸等有偏估計替代最小二乘估計。用逐步回歸等方法篩選自變量。

2023/2/315

例11-6

dataex11_6;infile'e:\sasx\sas7\ex11_5.txt';inputx1-x4y@@;proc

reg;modely=x1-x4/stbselection=cpaicadjrsq;modely=x1-x4/tolvifcollincollinointR;modely=x1-x4/selection=stepwisesle=0.15sls=0.15stb;run;2023/2/3162023/2/3172023/2/3182023/2/3192023/2/3202023/2/3212023/2/3222023/2/3232023/2/3242023/2/3252023/2/3262023/2/3272023/2/328第八章協(xié)方差分析

概念

協(xié)方差分析(analysisofcovariance)是把線性回歸與方差分析結(jié)合起來，檢驗兩個或多個修正均數(shù)間有無差別的方法。如研究不同的飼料對動物體重的增長情況，但每只動物的進食量是不同的，對體重的增長是有影響的，進食量即為混雜因素，亦稱為協(xié)變量。協(xié)方差分析檢驗的意義是：用直線回歸的方法找出食量（協(xié)變量x)與所增體重(應變量y)的線性關系，求得當食量化為相等時（即扣除食量的影響），各飼料組動物所增體重的修正均數(shù)，然后用方差分析檢驗各修正均數(shù)間的差別。2023/2/329

協(xié)方差分析的應用條件

1.各處理組資料(x,y)來自正態(tài)總體分布，且總體方差相等。

2.各處理組的總體直線回歸系數(shù)βi

相等(回歸線平行)，且都不為0。

3.協(xié)變量是定量變量，且與處理因素不存在交互作用。

4.各處理組的協(xié)變量均數(shù)差別不能太大。2023/2/330

協(xié)方差分析常用公式

修正均數(shù)間比較的F值如修正均數(shù)間有差別，必要時再作兩兩比較。公共回歸系數(shù)bc各修正均數(shù)的計算2023/2/331

SAS常用語句格式

Procglm[data=<數(shù)據(jù)集名>];

Class

分組變量;/*指明分組變量,

必須放在model語句前*/

Model

應變量=分組變量協(xié)變量/[選項]；

Lsmeans分組變量/[選項];

/*輸出各組變量的最小二乘均數(shù)（修正均數(shù)）*/

run;

2023/2/332

model語句常用的[選項]

solution/*輸出回歸方程中各參數(shù)的估計值

*/lsmeans語句常用的[選項]

stderr

/*輸出修正均數(shù)的標準誤

*/

pdiff

/*輸出修正均數(shù)間兩兩比較的概率值

*/2023/2/333一、完全隨機設計資料的協(xié)方差分析

例8-1為研究A、B、C三種飼料喂養(yǎng)8頭豬一段時間，測得每頭豬的初始重量（X)和增重（Y），數(shù)據(jù)見表8-3。試分析三種飼料對豬的催肥效果是否不同？A飼料B飼料C飼料X1Y1X2Y2X3Y312┆781513┆14178583┆84901716┆19189790┆99942224┆30328991┆105110

表8-3三種飼料喂養(yǎng)豬的進食量與增重（kg)2023/2/334dataex8_1;dofood=1to3;doi=1to8;inputxy@@;output;end;end;cards;1585138311651276128016911484179017971690181001895211032210619991894228924912083239525100271023010532110;procglm;classfood;modely=foodx/solution;lsmeansfood/stderrpdiff;run;2023/2/335SAS計算結(jié)果

TheGLMProcedureDependentVariable:y

SumofSourceDFSquares

MeanSquare

FValue

Pr>FModel3

2328.343765

776.114588

68.20

<.0001Error20

227.614568

11.380728CorrectedTotal23

2555.958333R-SquareCoeffVarRootMSEyMean0.9109473.6585993.37353492.20833

（以上說明總體模型有統(tǒng)計學意義，P=<.0001)2023/2/336SourceDFTypeISSMeanSquareFValuePr>FFOOD21317.583333

658.79166757.89<.0001X11010.7604321010.76043288.81<.0001SourceDFTypeIIISSMeanSquareFValuePr>FFOOD2707.218765353.60938231.07<.0001

SS修正均數(shù)MS修正均數(shù)

F值P值X11010.7604321010.76043288.81<.0001(從TypeⅢSS結(jié)果看，三種飼料修正均數(shù)間的差異有統(tǒng)計學意義，P<0.0001，說明三種飼料對豬的體重影響是不同的。協(xié)變量P<0.0001,差異有統(tǒng)計學意義，即x和y之間有線性回歸關系。）

2023/2/337

StandardParameterEstimateErrortValuePr>|t|Intercept35.93518188B6.575471405.47<.0001food112.79324180B3.408989473.750.0013food217.33559201B2.409151137.20<.0001food30.00000000B...x2.401569190.254833219.42<.0001

公共回歸系數(shù)bc

=35.94+2.40X+12.79foodfood=A=35.94+2.40X+17.34foodfood=B=35.94+2.40Xfood=C2023/2/338

TheGLMProcedureLeastSquaresMeansStandardLSMEANfoodyLSMEANErrorPr>|t|Number

修正均數(shù)標準誤

194.95863051.8403872<.00011299.50098071.2033114<.00012382.16538871.9643967<.00013LeastSquaresMeansforeffectfoodPr>|t|forH0:LSMean(i)=LSMean(j)DependentVariable:y兩兩比較的概率值

i/j12310.04240.001320.0424<.000130.0013<.00012023/2/339二、隨機區(qū)組（配伍組）設計資料的協(xié)方差分析

例8-2表8-4三組大白鼠的進食量（x,g）與所增體重（y,g）區(qū)組

A組B組C組

x

y

x

y

x

y

12┆┆1112

256.9271.6┆┆

356.9198.2

27.041.7┆┆76.09.2

260.3271.1┆┆356.3199.2

32.047.7┆┆102.18.1

544.7481.2┆┆559.6371.9

160.396.1┆┆169.854.32023/2/340dataex8_2;doa=1to12;dob=1to3;inputxy@@;output;end;end;cards;256.927.0260.332.0544.7160.3271.641.7271.147.1481.296.1210.225.0214.736.7418.9114.6300.152.0300.165.0556.6134.8262.214.5269.739.0394.576.3304.448.8307.537.9426.672.8272.448.0278.951.5416.199.4248.29.5256.226.7549.9133.7242.837.0240.841.0580.5147.0342.956.5340.761.3608.3165.8356.976.0356.3102.1559.6169.8198.29.2199.28.1371.954.3;procglm;classab;modely=xab/solution;lsmeansb/stderrpdiff;run;程序2023/2/341TheGLMProcedureDependentVariable:YSourceDFSumofSquaresMeanSquareFValuePr>FModel1473529.470805252.1050649.39<.0001Error212233.13892106.33995CorrectedTotal3575762.60972

R-SquareC.V.RootMSEYMean0.97005215.3460610.3121369.19722SourceDFTypeIIISSMeanSquareFValuePr>FX16175.0305216175.03052158.07<.0001A113761.318706341.9380643.220.0103B2469.156885234.5784432.210.13502023/2/342

StandardLSMEANbyLSMEANErrorPr>|t|Number167.43015524.9702654<.00011275.10234934.8681166<.00012359.05916218.3787077<.00013

LeastSquaresMeansforeffectbPr>|t|forH0:LSMean(i)=LSMean(j)DependentVariable:yi/j12310.08280.511720.08280.210530.51170.21052023/2/343

兩條或多條回歸直線的比較對兩條或多條回歸直線進行比較，即檢驗其總體回歸直線的斜率是否相等（回歸直線是否平行），檢驗其總體截距是否相等。如兩者都相同即可合并為一條回歸直線。例11-4某地方病研究所調(diào)查了8名正常兒童和10名大骨節(jié)病兒童的年齡與其尿肌酐含量(mmol/24h)，正常兒童數(shù)據(jù)見表11-1，大骨節(jié)病兒童數(shù)據(jù)見表11-3。是比較兩樣本尿肌酐含量(Y)對其年齡(X)的回歸直線是否平行。2023/2/344

表8名正常兒童和10名大骨節(jié)病患兒的年齡（歲）與尿肌酐含量（mmol/24h)正常兒童大骨節(jié)病患兒年齡，X尿肌酐含量，Y年齡，X尿肌酐含量，Y1311968101273.543.013.092.482.563.363.182.65109111215168710153.012.832.923.093.983.892.212.392.743.362023/2/345dataex11_4;doc=1to2;inputn;doi=1ton;inputxy@@;output;end;end;cards;8133.54113.0193.0962.4882.56103.36123.1872.6510103.0192.83112.92123.09153.98163.8982.2172.39102.74153.36;procglm;classc;modely=xcx*c/ss1;/*通過檢驗交互作用看其回歸線是否平行*/procglm;classc;modely=xc/ss3;/*通過檢驗兩組修正均數(shù)是否相同看其截距是否相同*/run;2023/2/346

TheGLMProcedureDependentVariable:ySumofSourceDFSquaresMeanSquareFValuePr>FModel33.442019961.1473399927.18