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文档简介
例5-1data eg51;input name $ sex $ age salary educa $;label name=姓名 sex=性别 age=年龄;label salary=工资 educa=受教育情况;cards;李斯 男 20 1200 初王老五 女 25 1260 初赵柳 女 28 1350 中史奇 男 27 1350 高朱巴 男 30 1290 中刘久 男 35 1400 中康实 女 32 1410 高申山 男 31 1410 高;proc gchart data=eg51;VBAR sex;run;例6-1title 6种施氮法的小麦植株含氮量的方差分析;data mp97;input treat nitrogen;cards;1 2.9 2 4.0 3 2.6 4 0.5 5 4.6 6 4.01 2.3 2 3.8 3 3.2 4 0.8 5 4.6 6 3.31 2.2 2 3.8 3 3.4 4 0.7 5 4.4 6 3.71 2.5 2 3.6 3 3.4 4 0.8 5 4.4 6 3.51 2.7 2 3.6 3 3.0 4 0.5 5 4.4 6 3.7;proc anova;class treat;model nitrogen = treat;means treat/duncan;run; 6种施氮法的小麦植株含氮量的方差分析 The ANOVA Procedure Class Level Information（1） Class Levels Values treat 6 1 2 3 4 5 6 Number of Observations Read 30Dependent Variable: nitrogenSum of Source （2） DF Squares （3） Mean Square （4） F Value Pr FModel （7） 5 44.46300000 8.89260000 164.17 Ftreat 5 44.46300000 8.89260000 164.17 F（6） Model（7） 8 202.5829630 25.3228704 27.29 F fert 2 179.3807407 89.6903704 96.67 F（5） Model（6） 2 6.7666667 3.3833333 0.32 0.7314 Error（7） 21 223.7333333 10.6539683 Corrected Total（8） 23 230.5000000 R-Square（9） Coeff Var（10） Root MSE（11） y Mean 0.029356 13.18805 3.264042 24.75000 Source DF Type I SS（12） Mean Square F Value Pr F a 2 6.76666667 3.38333333 0.32 0.7314 Source DF Type III SS（13） Mean Square F Value Pr F A 2 6.76666667 3.38333333 0.32 0.7314 例7-1title 一元一次及二次回归;data ct;input x y;xsq=x*x;cards;5 1.0029 10 1.0013 15 1.0001 20 0.9990 25 0.998130 0.9979 35 0.9978 40 0.9981 45 0.9987 50 0.9996;proc reg;model y=x/p cli;model y=x xsq/p cli;output out=cxx p=pred l95=l95 u95=u95;proc gplot data=cxx;plot pred*x=pu95*x=ul95*x=l/overlay;run; 一元一次及二次回归 The REG Procedure Model: MODEL1 Dependent Variable: y Analysis of Variance Sum of Mean Source（1） DF（2） Squares（3） Square（4） F Value（5） Pr F（6） Model 1 0.00001154 0.00001154 6.75 0.0317 Error 8 0.00001367 0.00000171 Corrected Total 9 0.00002520 Root MSE（7） 0.00131 R-Square 0.4577 Dependent Mean 0.99935 Adj R-Sq 0.3899 Coeff Var 0.13080 Parameter Estimates（8） Parameter Standard Variable DF Estimate Error t Value Pr |t| Intercept 1 1.00141 0.00089295 1121.46 F Model 2 0.00002516 0.00001258 1775.95 |t| Intercept 1 1.00494 0.00009898 10152.9 .0001 x 1 -0.00042812 0.00000827 -51.78 .0001 xsq 1 0.00000642 1.46497E-7 43.85 .0001 The REG Procedure Model: MODEL2 Dependent Variable: y Output Statistics De
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