相关分析上机实验.ppt

2020 2 19 1 第二讲相关分析非线性回归 2020 2 19 2 例甘薯实生苗栽培试验中薯块重x1 g 块根粗x2 mm 单株结薯数x3及单株产量y g 的12组观测值如下表 求三种相关系数 2020 2 19 3 Dataex inputx1 x4 Cards 4 07 254 7416 74 07 253 375 04 58 56 791 74 05 74 4166 76 09 02 025 00 54 252 025 00 54 02 575 02 06 03 050 02 05 03 7166 70 54 03 050 01 04 02 575 02 07 05 0300 0 proccorr varx1 x4 proccorr varx1x2 partialx3x4 proccorr varx1x3 partialx2x4 proccorr varx1x4 partialx2x3 proccorr varx2x3 partialx1x4 proccorr varx2x4 partialx1x3 proccorr varx3x4 partialx1x2 procreg modelx4 x1 x3 procreg modelx3 x1x2x4 procreg modelx2 x1x3x4 procreg modelx1 x2 x4 run 变量的记号x4也可以为y 2020 2 19 4 例中三种相关系数总表 表中位于主对角线左下方的数字为简单相关系数 位于主对角线右上方的数字为偏相关系数 位于主对角线的数字为复相关系数 标有 的数字当显著性水平为0 05时是显著的 2020 2 19 5 例2 1dataex inputx1 x4y cards 10233 611315 79203 610614 510223 711117 513213 710922 510223 611015 510233 510316 98233 31008 610243 41141710203 410413 710213 411013 410233 910420 38213 510910 26233 21147 48213 711311 69223 610512 3 proccorr varx1 x4y proccorr varx1x2 partialx3x4y proccorr varx1x3 partialx2x4y proccorr varx1x4 partialx2x3y proccorr varx2x3 partialx1x4y proccorr varx2x4 partialx1x3y proccorr varx3x4 partialx1x2y proccorr varx1y partialx2 x4 proccorr varx2y partialx1x3x4 proccorr varx3y partialx1x2x4 proccorr varx4y partialx1 x3 procreg modelx4 x1 x3y procreg modelx3 x1x2x4y procreg modelx2 x1x3x4y procreg modelx1 x2 x4y procreg modely x1 x4 run 2020 2 19 6 例2 3datazq inputx1x2y1 y3 cards 9 22 01418646 314 39 12 1716930 7148 62 258171144 669 310 22 20617169 222 75 62 067181167 35 42 19717112 386 12 171742 71 38 22 117226 37 98 81 983186247 185 27 62 14617647 712 79 72 07417653 625 38 42 102172137 65812 22 284176118 943 310 32 24216162 729 38 92 28317126 28 38 22 068172123 932 7 proccancorrout c varx1x2 withy1 y3 run 2020 2 19 7 CanonicalCorrelationAnalysisStandardizedCanonicalCoefficientsfortheVARVariablesV1V2x1 0 29040 9994x21 04070 0022StandardizedCanonicalCoefficientsfortheWITHVariablesW1W2y1 0 7402 0 6236y2 1 39271 5068y31 1368 0 5284 2020 2 19 8 练习 有培训效果的调查数据如下 试对考试成绩 实际技能与思想集中 逻辑思维作典型相关分析 试写出典型变量的表达式 典型相关系数并作卡平方检验 P78例3 1假设变量x与y的9组观测值如表3 1 试选用多个一元非线性回归方程进行拟合 并比较拟合的情况 解 先画出散点图 根据散点的排列趋势选用三个非线性回归方程 即 非线性回归分析 经过比较 非线性回归方程 3 的拟合情况较好 计算非线性回归方程的剩余平方和可列表如下 应用SAS作一元非线性回归 1 线性化后作线性回归的SAS程序为dataex inputxy x1 1 x lx log x ly log y Cards 11 8521 3731 0240 7540 5660 4160 3180 2380 17 Procreg modely x1 Procreg modelly lx Procreg modelly x Run 2 计算剩余平方和的SAS程序为datawx inputxy x1 1 x lx log x ly log y y1 0 1159 1 9291 x1 q1 y y1 2 y2 exp 0 9638 1 1292 lx q2 y y2 2 y3 exp 0 9230 0 3221 x q3 y y3 2 Cards 11 8521 3731 0240 7540 5660 4160 3180 2380 17 procprint sum varq1 q3 run 非线性回归的最小二乘法 P81例3 2 的SAS计算程序 dataex inputxy cards 11 8521 3731 0240 7540 5660 4160 3180 2380 17 procnlin parmsa 2 5168b 0 3221 modely a exp b x der a exp b x der b a x exp b x run TheNLINProcedureDependentVariableyMethod Gauss NewtonIterativePhaseSumofIterabSquares02 5168 0 32210 035012 5957 0 32920 032322 5961 0 32910 0323 所求非线性回归方程为 剩余平方和 Logistic回归模型 P85例3 3测定某品种肉用鸡在良好饲料喂养下的生长过程 每两周测定一次体重 单位 kg 得到如下观测值 试建立Logistic曲线回归方程并用非线性最小二乘法重新计算回归系数 先计算k 取x1 2 y1 0 3 x2 8 y2 2 2 x3 14 y3 2 8 则根据公式可得k 2 827 令则Y1 2 1310 Y2 0 8273 Y3 0 4555Y4 1 2553Y5 1 9345Y6 2 8336Y7 4 6460 利用程序dataex inputxy y1 1 2 log 2 827 y y 2 cards 20 340 8661 7382 2102 47122 67142 8 procreg modely1 x run 得到回归方程故所求的Logistic曲线回归方程为 Lyy 5 47789Q 0 06749 因为 dataex inputxy cards 20 340 8661 7382 2102 47122 67142 8 procnlin modely k 1 a exp b x parmsa 19 614b 0 52k 2 827 der a k exp b x 1 a exp b x 2 der b k a x exp b x 1 a exp b x 2 der k 1 1 a exp b x run IterkabSquares02 827019 61400 52000 061812 738019 31990 55410 032222 732220 85440 57280 0307