SAS 回归分析 作业6.doc

实验八 一元线性回归分析、二次回归曲面分析一、作业题目： 1、某地一年级12名女大学生的体重与肺活量数据如表8-1。试作肺活量（L）对体重（kg）的直线回归分析并回答问题。(杨树勤，卫生统计学，人民卫生出版社，第3版，1999，99)表7-1 女大学生的体重与肺活量数据体重（kg），X424246464650505052585858肺活量（L），Y2.552.202.752.402.802.813.413.103.462.853.503.00二、程序代码：DATA CT;INPUT X Y;CARDS;42 2.55 42 2.20 46 2.75 46 2.40 46 2.80 50 2.8150 3.41 50 3.10 52 3.46 58 2.85 58 3.50 58 3.00;PROC REG;MODEL Y=X/P CLI;OUTPUT OUT=CXX P=PRED L95=L95 U95=U95;PROC PLOT DATA=CXX;PLOT PRED*X=P U95*X=U L95*X=L/OVERLAY VPOS=40 HPOS=60;RUN;三、输出结果： SAS 系统 08:38 Friday, May 7, 2004 1 The REG Procedure Model: MODEL1 Dependent Variable: Y Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr F Model 1 0.84532 0.84532 8.10 0.0174 Error 10 1.04391 0.10439 Corrected Total 11 1.88922 Root MSE 0.32310 R-Square 0.4474 Dependent Mean 2.90250 Adj R-Sq 0.3922 Coeff Var 11.13164 Parameter Estimates Parameter Standard Variable DF Estimate Error t Value Pr |t| Intercept 1 0.52592 0.84036 0.63 0.5454 X 1 0.04769 0.01676 2.85 0.0174 SAS 系统 08:38 Friday, May 7, 2004 2 The REG Procedure Model: MODEL1 Dependent Variable: Y Output Statistics Dependent Predicted Std Error Obs Variable Value Mean Predict 95% CL Predict Residual 1 2.5500 2.5289 0.1610 1.7246 3.3333 0.0211 2 2.2000 2.5289 0.1610 1.7246 3.3333 -0.3289 3 2.7500 2.7197 0.1133 1.9568 3.4825 0.0303 4 2.4000 2.7197 0.1133 1.9568 3.4825 -0.3197 5 2.8000 2.7197 0.1133 1.9568 3.4825 0.0803 6 2.8100 2.9104 0.0933 2.1611 3.6598 -0.1004 7 3.4100 2.9104 0.0933 2.1611 3.6598 0.4996 8 3.1000 2.9104 0.0933 2.1611 3.6598 0.1896 9 3.4600 3.0058 0.1001 2.2522 3.7595 0.4542 10 2.8500 3.2920 0.1656 2.4830 4.1010 -0.4420 11 3.5000 3.2920 0.1656 2.4830 4.1010 0.2080 12 3.0000 3.2920 0.1656 2.4830 4.1010 -0.2920 Sum of Residuals 0 Sum of Squared Residuals 1.04391 Predicted Residual SS (PRESS) 1.53483 SAS 系统 08:38 Friday, May 7, 2004 3 图: PRED*X. 使用的符号: P。 图: U95*X. 使用的符号: U。 图: L95*X. 使用的符号: L。 | | 4.5 + | | | | | U 4.0 + | P | r | U e | U d | i 3.5 + U c | t | U P e | d | | V 3.0 + P a | P l | u | P e | | o 2.5 + P L f | | Y | L | L | 2.0 + | L | | L | | 1.5 + | -+-+-+-+-+-+-+-+-+- 42 44 46 48 50 52 54 56 58 XNOTE: 21 个观测被隐藏。四、结果分析 程序中建立了y与x的关系式：y=a+bx ，并以该模型的观测值、置