实验四 回归分析SAS过程(1)
课时授课计划
课次序号：10 一、课题：实验四回归分析SAS过程（1）
———统计推断与预测
二、课型：上机实验
三、目的要求：1.掌握利用SAS建立多元回归方程的方法；
2.能检验所建立回归方程的显著性与方程系数的显著性，能
根据实际问题作预测与控制.
四、教学重点：会对实际数据建立有效的多元回归模型；能对回归模型进行运用,
对实际问题进行预测或控制.
教学难点：多元回归模型的建立.
五、教学方法及手段：传统教学与上机实验相结合．
六、参考资料：
《应用多元统计分析》，高惠璇编，北京大学出版社，2005；
《使用统计方法与SAS系统》，高惠璇编，北京大学出版社，2001；
《多元统计分析》(二版)，何晓群编，中国人民大学出版社，2008；
《应用回归分析》(二版)，何晓群编，中国人民大学出版社，2007；
《统计建模与R软件》，薛毅编著，清华大学出版社，2007.
七、作业：2.3（单） 2.4
八、授课记录：
九、授课效果分析：
实验四回归分析SAS过程（1）2学时
一、实验目的和要求
掌握利用SAS建立多元回归方程的方法，掌握PROC REG过程，并能检验所建立回归方程的显著性与方程系数的显著性，能根据实际问题作预测与控制．
二、实验内容
1. PROC REG过程
一般格式：
PROC REG
MODEL 因变量=回归变量/ <选项部分>;
其它选择语句;
OUTPUT OUT=SAS数据集名关键字名=输出数据集中的变量名；
RUN;
（1）PROC REG语句
此语句是PROC REG过程的必需语句，指出要进行分析的数据集．省略此项，SAS系
统对最新建立的数据集进行分析．
（2）MODEL语句中的选项部分
该语句定义建模用的因变量、回归变量（自变量）、模型的选择及拟合结果输出的选择．在关键词“Model”之后，应指明因变量，等号后依次列出回归变量，每个变量间用空格分开．此语句的选项部分提供了最优模型的选择方法和其他拟合结果的输出选项，其中包括：
1）选择合适的建立模型方法：SELECTION=name
其中“name”可以是FORWARD（或F）、BACKW ARD（或B）、STEPWISE、RSQUARE、ADJRSQ、CP等之一．
SELECTION=FORWARD SLENTRY=显著性水平
向前选择最优模型法（FORWARD）：从仅含常数项的回归模型开始，逐个加入自变量，对每一个尚不在方程内的自变量按一定显著性水平，根据其一旦进入模型后对模型的贡献大小逐步引入方程，直至再没有对模型有显著贡献的自变量．“SLENTRY=显著性水平”为自变量进入模型的控制水平，写在选择方法语句之后．若省去此句，则SAS系统默认的水平为SLENTRY=0.05．
● SELECTION=BACKWARD SLSTAY=显著性水平
向后删除法（BACKWARD ）：先建立包含全部自变量的线性回归模型，然后按一定
的显著性水平从模型中逐步剔除变量．缺省SLSTAY =0.1
● SELECTION=STEPWISE SLENTRY =入选水平 SLSTAY=剔除水平
逐步回归法（STEPWISE ）：按向前选择法（前进法）进入变量，再对模型内所有
变量检验，看是否有因新变量引入而对模型的贡献变得不显著，若有就剔除，若无则保留，
直至方程内所有变量均显著．逐步法有两个控制水平，即选入水平（SLENTRY=入选水平）
和剔除水平（SLSTAY=剔除水平），而且剔除水平应低于选入水平．
缺省SLENTRY =0.15 SLSTAY =0.15
● SELECTION=RSQUARE
在所有可能的回归方程中用2p R 准则选择最优模型的方法．在每一个给定的自变量
个数的水平上，打印出使2
p R 达到最大的那个回归模型的拟合结果．
● SELECTION=ADJRSQ ：修订的2p R 准则选择最优模型法． ● SELECTION=CP ：p C 准则选择最优模型法．
注意：以上方法只可在选项部分写出其中一种，不可并用．
2）对模型选取细节的选项
● DETAILS ：对模型选取方法FORW ARD 、BACKWARD 、STEPWISE ，若打印
出每一步引入和删除自变量及相关信息选用此项．如一个自变量选入模型时的偏F 值、模
型的2R 值和一个自变量被剔除时模型2
R 值及有关参数估计的信息．
● NOINT ：取消回归模型的常数项，即拟合过原点的回归方程． 3）对估计细节内容的选择：
在选项部分，还可以选择一个或多个（中间用空格分开）参数估计和拟合残差等相关内
容，常用的有：
● CORRB ：输出参数估计的相关系数矩阵，第i 行第j 列为∧i β与∧
j β相关系数估计． ● COVB ：输出估计参数的协方差矩阵，即MSE(X T X)-1．
● P ：输出因变量拟合值、观测值、拟合残差．若已选CLI 、CLM 、R ，无需该选项．
● R ：输出有关残差及用于影响性分析的各量，包括拟合值的标准差、残差、学生化
残差（残差除以标准差）及Cook 距离（度量了当删除某观测值后，参数估计的总变化量）．
● I ：输出矩阵1
)(-X X T ．输出形式为???
?????∧∧-SSE T ββX X T 1)( 注意：以上选择内容可以和最优模型选择方法并用于Model 语句的“选项部分”．对
BACKWARD 、FORWARD 、STEPWISE 的模型选择方法，以上估计细节内容只是最终选择
模型的相应结果；对RSQUARE 准则，只给出全模型的相应结果；对于ADJRSQ 和CP 方
法，给出具有最大2a R 和p C 值的模型的相应结果．
（3）OUTPUT 语句——建立SAS 的输出结果数据集
此语句建立一个与估计内容有关的SAS 数据集．语句格式为：
OUTPUT OUT=SAS 数据集名 关键字名=输出数据集中的变量名；
关键字名为需要的统计量名，它们有
PREDICTED （或P ）=name ：因变量拟合值，指定名称为name ；
RESIDUAL （或R ）=name ：残差及指定的名称；
STUDENT=name ：标准化（或学生化）残差；
L95M=name ：因变量期望值的95%的置信区间的置信下限；
U95M=name ：因变量期望值的95%的置信上限；
L95=name ：因变量值的95%置信区间的置信下限；
U95=name ：因变量值的95%的置信区间的置信上限；
COOKD （COOK 氏D 值）=name ：Cooki 距离，用于影响性分析的统计量；
H=name ：杠杆量，即T i T i x x 1)(-X X ，n i ,,2,1 =,i x 是设计矩阵X 的第i 行；
PRESS=name ：)(p d i 值，用以估计第i 组观测值对拟合值的影响；
DFFITS=name ：用以估计第i 组观测值对参数估计的影响；
STDP=name ：期望值的标准误差
STDR=name ：残差的标准误差；
STD I =name ：预测值的标准误差；
其中等号前的部分为输出语句的关键词，后面的name 飞等号前的变量指定一名称．
以上介绍了一些常用的选项．无论选项如何，PROC REG 过程总是自动输出相应模型
的参数估计值及其标准差，检验参数是否为零的t 统计量值及相应的p 值．方差分析表、检
验回归关系显著性的F 统计量和p 值，复相关系数及其平方值等．
2．示例
例1（书上例2.3）某科学基金会的管理人员欲了解从事研究工作的中、高水平的数学
家的年工资额Y 与他们研究成果(论文、著作等)的质量指标1X 、从事研究工作时间2X 、能
获得资助的指标3X ．为此按一定设计方案调查了24位此类型的数学家，得数据如书上表
2.3所示．
（1）假设误差服从),0(2σN 分布，建立Y 与321,,X X X 之间的线性回归方程并研究相
应的统计推断问题；
（2）假设某位数学家的关于321,,X X X 的值为）
（2.7,20,1.5),,(030201=x x x ，试预测他
的年工资额并给出置信度为95%的置信区间．
解：（1）建立回归模型进行统计推断
设Y 与321,,X X X 回归模型εββββ++++=3322110X X X Y ，
观测值满足i i i i i x x x y εββββ++++=3322110，24,,2,1 =i
其中i ε（24,,2,1 =i ）相互独立，且),0(~2σεN i ．
即 ，εX βY += ),(~2I 0εσN
1）SAS 系统回归分析的proc reg 过程进行统计推断
程序：
data examp2_3;
input y x1-x3;
cards ; 33.2 3.5 9 6.1 40.3 5.3 20 6.4 38.7 5.1 18 7.4 46.8 5.8 33 6.7 41.4 4.2 31 7.5 37.5 6.0 13 5.9 39.0 6.8 25 6.0 40.7 5.5 30 4.0 30.1 3.1 5 5.8 52.9 7.2 47 8.3 38.2 4.5 25 5.0 31.8 4.9 11 6.4 43.3 8.0 23 7.6 44.1 6.5 35 7.0 42.8 6.6 39 5.0 33.6 3.7 21 4.4 34.2 6.2 7 5.5 48.0 7.0 40 7.0 38.0 4.0 35 6.0 35.9 4.5 23 3.5 40.4 5.9 33 4.9 36.8 5.6 27 4.3 45.2 4.8 34 8.0 35.1 3.9 15 5.0 ;
run ;
proc reg data =examp2_3; /* 调用回归分析的reg 过程 */
model y=x1-x3/i; /* 模型因变量y,自变量x1、x2、x3，输出Hessian 矩阵*/
run ;
2）由方差分析表进行统计推断
Analysis of Variance 方差分析表
Sum of Mean
Source DF Squares Square F Value Pr > F
方差来源 自由度 平方和（SS ） 均方（MS ） F 0=MSR/MSE 检验p 值0p
Model p-1=3 SSR=627.81700 MSR=SSR/3=209.27233 F 0=68.12 <.0001
Error n-p=24-4=20 SSE=61.44300 MSE=SSE/20=3.07215
Corrected Total 23 SST=689.26000
Root MSE 1.75276 R-Square 0.9109
Dependent Mean 39.50000 Adj R-Sq 0.8975
Coeff Var 4.43735
从方差分析表得出0722.32
==∧MSE σ；
线性回归关系显著性检验： 0:3210===βββH 统计量)20,3(~0F MSE
MSR F H 真=，其观测值119.680=F 0001.0)(00=≥=F F P p H ，
拒绝0H ，认为Y 与321,,X X X 的线性回归关系是高度显著的． 另外，由方差分析表给出9109.026
.689817.6272===SST SSR R ， 也表明线性回归关系高度显著． 3） 回归参数的统计推断的SAS 输出结果
Parameter Estimates
参数估计表
Parameter Standard
Variable DF Estimate Error t Value Pr > |t|
参数 参数估计值k ∧
β 标准差估计值)(k s ∧β t 值k t 0 |)||(|00k k H t t P p ≥= Intercept 1 17.84693 2.00188 8.92 <.0001
x1 1 1.10313 0.32957 3.35 0.0032
x2 1 0.32152 0.03711 8.66 <.0001
x3 1 1.28894 0.29848 4.32 0.0003
由程序结果给出参数估计值k ∧
β，检验假设0:0=k k H β，3,2,1=k
)20(~0t c c t kk k H kk k
k k ∧∧∧∧=-=σβσββ真
对给出显著性水平05.0=α，由参数估计表最后一列检验k p 0值看出，
05.0|)||(|000<≥=k k H k t t P p k ，拒绝k H 0，认为k X （3,2,1=k ）对Y 均有显著影响．
4）回归参数的区间估计
进一步，取置信水平05.0=α，由于086.2)20()(975.021==--t p n t
α，利用表中的参数估计值和相应的标准差估计式)()20(975.0k k s t ∧∧±ββ，求得4210,,,ββββ的置信度95%的置信
区间分别为
)0229.22,6709.13(0019.2086.28469.17)()20(:0975.000=?±=±∧
∧βββs t
)7906.1,4156.0(3296.0086.21031.1:1=?±β )3989.0,2441.0(0371.0086.23215.0:2=?±β
)9116.1,6662.0(2985.0086.22889.1:3=?±β
（2）关于Y 的预测
The REG Procedure
Model: MODEL1
Dependent Variable: y
X'X Inverse, Parameter Estimates, and SSE
1)(-X X T 参数估计 SSE
Variable Intercept x1 x2 x3 y 回归参数值
Intercept 1.3044630488 -0.101873528 0.0004420084 -0.121579266 17.846930636
x1 -0.101873528 0.035355881 -0.001674335 -0.007647007 1.1031303951
x2 0.0004420084 -0.001674335 0.0004482371 -0.000443861 0.3215196814
x3 -0.121579266 -0.007647007 -0.000443861 0.028******* 1.2889408958
y 17.846930636 1.1031303951 0.3215196814 1.2889408958 SSE =61.443003635
由上表1-4行，2-5列构成的矩阵为
????
?
???????----------=-02900.000044.000765.012158.000044.000045.000167.000044.000765.000167.003536.010187.012158.000044.010187.030446.1)(1X X T
4430.61=SSE ,T T )2889.1,3215.0,1031.1,8469.17()(1==-∧
Y X XX β，代入得
3212889.13215.01031.18469.17X X X +++=∧Y --------经验回归方程 对于给定321,,X X X 的值)2.7,20,1.5(),,(030201=x x x ，由经验回归方程可得0y 预测值
1828.392.72889.1203215.01.51031.18469.170=?+?+?+=∧
y
令T T x x x )2.7,20,1.5,1(),,,1(0302010==x ，由0722.3=MSE 直接计算可得 0y 的置信度为95%的置信区间
)0236.43,3420.35(8412.1086.21828.39])(1[)20(010975.00=?±=+±-∧
x X X x T T MSE t y 此置信区间的长度较小，因而对实际有较好的参考价值．
求因变量均值和因变量均值的置信区间：
OUTPUT OUT=b L95M=u1 U95M=u2 L95=v1 U95=v2;
Proc print data=b;
run;
结果：
The SAS System 08:32 Wednesday, September 22, 2012 3 y 置信下限 置信上限 y 置信下限 上限
])(1[)20(1975.0i i T T
i MSE t y x X X x -∧
+± Obs y x1 x2 x3 u1 u2 v1 v2
1 33.
2 3.5 9 6.1 30.8968 34.0314 28.4861 36.4421
2 40.
3 5.3 20 6.
4 37.4854 39.2609 34.6107 42.1356
3 38.7 5.1 18 7.
4 37.4707 40.1261 34.9086 42.6882
4 46.8 5.8 33 6.7 42.520
5 44.4618 39.7083 47.2740
5 41.4 4.2 31 7.5 40.4232 43.8053 38.0859 46.1426
6 37.5 6.0 13 5.9 34.8524 37.6481 32.3359 40.1645
7 39.0 6.8 25 6.0 39.8817 42.3580 37.2597 44.9800
8 40.7 5.5 30 4.0 37.1681 40.2629 34.7453 42.6857
9 30.1 3.1 5 5.8 28.5559 32.1443 26.2774 34.4228
10 52.9 7.2 47 8.3 49.6366 53.5616 47.4495 55.7487
11 38.2 4.5 25 5.0 36.2392 38.3482 33.4885 41.0989
12 31.8 4.9 11 6.4 33.7304 36.3460 31.1552 38.9212
13 43.3 8.0 23 7.6 41.7930 45.9327 39.6615 48.0643
14 44.1 6.5 35 7.0 44.1509 46.4352 41.4626 49.1235
15 42.8 6.6 39 5.0 42.5368 45.6863 40.1307 48.0925
16 33.6 3.7 21 4.4 32.9302 35.7734 30.4289 38.2746
17 34.2 6.2 7 5.5 32.1359 35.9164 29.9103 38.1420
18 48.0 7.0 40 7.0 46.0530 48.8515 43.5374 51.3670
19 38.0 4.0 35 6.0 39.6197 42.8729 37.2446 45.2480
20 35.9 4.5 23 3.5 33.0568 36.3778 30.7017 38.7328
21 40.4 5.9 33 4.9 40.0280 42.5347 37.4163 45.1464
22 36.8 5.6 27 4.3 36.9005 39.5954 34.3514 42.1445
23 45.2 4.8 34 8.0 42.6520 46.1184 40.3390 48.4313
24 35.1 3.9 15 5.0 32.2029 34.6304 29.5643 37.2690
说明：10程序窗口直接调入Txt数据文件做回归分析
Example2_3数据存在桌面ex2-3.txt文件里，无变量名，调用Txt文件做回归分析，程序：
DATA examp2_3;
INFILE 'C:\Users\Administrator\Desktop\ex2-3.txt';
INPUT Y X1 X2 X3;
PROC PRINT;
RUN;
proc reg data=examp2_3; /* 调用回归分析的reg过程 */
model Y=X1-X3/i; /* 模型因变量y,自变量x1、x2、x3，输出Hessian矩阵*/ run;
输出结果同上。
20菜单操作调入Excel文件，进行回归分析
1) 建立SAS数据集
File—Import Data—选Excel 97，找examp2_3.xls文件点OK—Option选项选第一行为变量名，点next—在逻辑库文件选Work（临时库，也可事先建立一个永久数据库），取个文件名a点击finish, 则在Work库里就出现a文件（如想将结果保存，可点Next，选择存放地址，建立一个SAS文件，如a.sas）。
2）导入SAS数据集
点击solutists—Analysis—Analyst—File下打开Open by sas data---在Select Liberty work 找到a文件，双击；
3）统计分析
Statises-regress—linear –Y导入到dependent，X1,X2，X3导入到explanatory解释变量（全部自变量拟合），点OK得步骤(1)结果；
4）进一步的选择
一些选项：
model选项下多种选则，可选，默认full moden(完整的)，Forward(向后)，Backward（向前选取变量），stepwise（逐步回归），R-square（r2准则）如,Adiusted R –square（修正R2准则）等默认，全模型。
Tests检验：可以选择显著性水平 ，默认0.05.
Predictions预测:
Predict original sample（原始数据预测），List predictions（列出预测），Add residuals（残差预
测），Add residuals limits(残差预测区间)。
Predictions 11:45 Thursday, September 23, 2013 1
Lower Upper Predicted prediction prediction Residual Obs Y X1 X2 X3 Y limit of Y limit of Y of Y 原始数据 Y的预测值 Y的置信区间下限置信上线 Y的残差
1 33.
2 3.5 9 6.1 32.4641 30.8968 34.0314 0.73590
2 40.
3 5.3 20 6.
4 38.3731 37.4854 39.2609 1.92686
3 38.7 5.1 18 7.
4 38.7984 37.4707 40.1261 -0.09841
4 46.8 5.8 33 6.7 43.4911 42.520
5 44.4618 3.30886
5 41.4 4.2 31 7.5 42.1142 40.4232 43.8053 -0.71425
6 37.5 6.0 13 5.9 36.2502 34.8524 37.6481 1.24978
7 39.0 6.8 25 6.0 41.1199 39.8817 42.3580 -2.11985
8 40.7 5.5 30 4.0 38.7155 37.1681 40.2629 1.98450
9 30.1 3.1 5 5.8 30.3501 28.5559 32.1443 -0.25009
10 52.9 7.2 47 8.3 51.5991 49.6366 53.5616 1.30090
11 38.2 4.5 25 5.0 37.2937 36.2392 38.3482 0.90629
12 31.8 4.9 11 6.4 35.0382 33.7304 36.3460 -3.23821
13 43.3 8.0 23 7.6 43.8629 41.7930 45.9327 -0.56288
14 44.1 6.5 35 7.0 45.2931 44.1509 46.4352 -1.19305
15 42.8 6.6 39 5.0 44.1116 42.5368 45.6863 -1.31156
16 33.6 3.7 21 4.4 34.3518 32.9302 35.7734 -0.75177
17 34.2 6.2 7 5.5 34.0262 32.1359 35.9164 0.17385
18 48.0 7.0 40 7.0 47.4522 46.0530 48.8515 0.54778
19 38.0 4.0 35 6.0 41.2463 39.6197 42.8729 -3.24629
20 35.9 4.5 23 3.5 34.7173 33.0568 36.3778 1.18274
21 40.4 5.9 33 4.9 41.2814 40.0280 42.5347 -0.88136
22 36.8 5.6 27 4.3 38.2479 36.9005 39.5954 -1.44794
23 45.2 4.8 34 8.0 44.3852 42.6520 46.1184 0.81485
24 35.1 3.9 15 5.0 33.4166 32.2029 34.6304 1.68336
Plot 选项：
Plot observed vs predicted, Plot observed vs independent, Confidence limits;
Y和Y?散点图,接近直线，说明二者高度相关。
X1和Y回归关系散点图，
X2和Y回归关系散点图
Residual:残差部分，选项如下图：
残差图
Y散点图,?(
)
),?(r Y
学生化残差散点图
),(3 X 散点图
累积正态残差QQ图
残差正态QQ图
残差和标准化残差散点图),(r ε
自变量X1残差图),1(εX
自变量X1标准化残差图),1(r X
自变量X2残差图),(2 X
自变量X3残差图),(3εX
预测值和标准化残差散点图),?(εY
《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解
《计量经济学》实验报告一元线性回归模型 一、实验内容 （一）eviews 基本操作 （二）1、利用EViews 软件进行如下操作： （1）EViews 软件的启动 （2）数据的输入、编辑 （3）图形分析与描述统计分析 （4）数据文件的存贮、调用 2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型 中国国民收入与居民消费水平:表1 年份X（GDP）Y（社会消费品总量） 2000 99776.3 39105.7 2001 110270.4 43055.4 2002 121002.0 48135.9 2003 136564.6 52516.3 2004 160714.4 59501.0 2005 185895.8 68352.6 2006 217656.6 79145.2 2007 268019.4 93571.6 2008 316751.7 114830.1 2009 345629.2 132678.4 2010 408903.0 156998.4 2011 484123.5 183918.6 2012 534123.0 210307.0 2013 588018.8 242842.8 2014 635910.0 271896.1 数据来源：https://www.360docs.net/doc/d21540254.html, 二、实验目的 1.掌握eviews的基本操作。 2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方 法，以及相应的EViews软件操作方法。
三、实验步骤（简要写明实验步骤） 1、数据的输入、编辑 2、图形分析与描述统计分析 3、数据文件的存贮、调用 4、一元线性回归的过程 点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得 在上方输入ls y c x回车得到下图
回归分析 实验报告
城镇居民家庭收入的逐步回归分析 07级数学1班盛平0707021012 摘要：用多元统计中逐步回归分析的方法和SAS软件解决了可支配收入与其他收入之间的关系，并用此模型预测在以后几年里居民平均每人全年家庭可支配收入。 关键词：逐步回归分析多元统计SAS软件 正文 1 模型分析 各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入y与工薪收入x1、经营净收入x2、财产性收入x3和转移性收入x4有关，共观测了15组数据，试用逐步回归法求‘最优’回归方程。 各地区城镇居民平均每人全年家庭收入来源(2007年) 单位：元 2模型的理论 （1）基本思想：逐个引入自变量，每次引入对y影响最显著的自变量，并对方程中的老变量逐个进行检验，把变为不显著的变量逐个从方程中剔除掉，最终得到的方程中既不漏掉对Y影响显著的变量，又不包含对Y影响不显著的变量。 （2）逐步筛选的步骤：首先给出引入变量的显著性水平 和剔除变量的显著性 in
水平 ；然后按图4.1的框图筛选变量。 out 3模型的求解 （1）源程序： data ch; input x1 x2 x3 x4 x5 y @@; cards; 28.2 47.9 44.1 3.8 23.9 100.0 31.3 47.1 43.6 3.5 21.6 100.0 30.2 48.2 43.9 4.3 21.6 100.0 ?? 31.9 46.1 41.9 4.2 22.0 100.0 33.4 44.8 40.6 4.1 21.8 100.0 33.2 44.4 39.9 4.5 22.4 100.0 32.1 43.1 38.7 4.4 24.8 100.0 28.4 42.9 38.3 4.6 28.7 100.0 ?? 27.2 43.7 38.6 5.1 29.1 100.0
SAS软件运用实验指导书
数据分析 实验指导书 理学院实验中心数学专业实验室编写
实验一SAS系统的使用 【实验类型】（验证性） 【实验学时】2学时 【实验目的】使学生了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要的SAS语句。 【实验内容】 1. 启动SAS系统，熟悉各个菜单的内容；在编辑窗口、日志窗口、输出窗口之间切换。 2. 建立数据集 表1 Name Sex Math Chinese English Alice f908591 Tom m958784 Jenny f939083 Mike m808580 Fred m848589 Kate f978382 Alex m929091 Cook m757876 Bennie f827984 Hellen f857484 Wincelet f908287 Butt m778179 Geoge m868582 Tod m898484 Chris f898487 Janet f866587 1）通过编辑程序将表1读入数据集sasuser.score; 2）将下面记事本中的数据读入SAS数据集，变量名为code name scale share price: 000096 广聚能源8500 0.059 1000 13.27 000099 中信海直6000 0.028 2000 14.2 000150 ST麦科特12600 -0.003 1500 7.12 000151 中成股份10500 0.026 1300 10.08 000153 新力药业2500 0.056 2000 22.75
3)将下面Excel表格中的数据导入SAS数据集work.gnp； name x1 x2 x3 x4 x5 x6 北京190.33 43.77 7.93 60.54 49.01 90.4 天津135.2 36.4 10.47 44.16 36.49 3.94 河北95.21 22.83 9.3 22.44 22.81 2.8 山西104.78 25.11 6.46 9.89 18.17 3.25 内蒙古128.41 27.63 8.94 12.58 23.99 3.27 辽宁145.68 32.83 17.79 27.29 39.09 3.47 吉林159.37 33.38 18.37 11.81 25.29 5.22 黑龙江116.22 29.57 13.24 13.76 21.75 6.04 上海221.11 38.64 12.53 115.65 50.82 5.89 江苏144.98 29.12 11.67 42.6 27.3 5.74 浙江169.92 32.75 21.72 47.12 34.35 5 安徽153.11 23.09 15.62 23.54 18.18 6.39 福建144.92 21.26 16.96 19.52 21.75 6.73 江西140.54 21.59 17.64 19.19 15.97 4.94 山东115.84 30.76 12.2 33.1 33.77 3.85 河南101.18 23.26 8.46 20.2 20.5 4.3 湖北140.64 28.26 12.35 18.53 20.95 6.23 湖南164.02 24.74 13.63 22.2 18.06 6.04 广东182.55 20.52 18.32 42.4 36.97 11.68 广西139.08 18.47 14.68 13.41 20.66 3.85 四川137.8 20.74 11.07 17.74 16.49 4.39 贵州121.67 21.53 12.58 14.49 12.18 4.57 云南124.27 19.81 8.89 14.22 15.53 3.03 陕西106.02 20.56 10.94 10.11 18 3.29 甘肃95.65 16.82 5.7 6.03 12.36 4.49 青海107.12 16.45 8.98 5.4 8.78 5.93 宁夏113.74 24.11 6.46 9.61 22.92 2.53 新疆123.24 38 13.72 4.64 17.77 5.75 4)使用VIEWTABLE格式新建数据集earn,输入如表所示数据Year earn 1981 125000 1982 136000 1983 122350 1984 65200 1985 844600 1986 255000 1987 265000 1988 280000 1989 136000
04实验四 地理数据回归分析
实验四地理数据回归分析 一、实验目的 1. 掌握地理数据线性相关的度量方法； 2. 掌握地理数据的一元线性回归分析的方法和步骤； 3. 掌握地理数据一元非线性回归分析的方法和步骤； 4. 掌握地理数据多元线性回归分析的方法和步骤。 二、仪器设备（及耗材） 1. 给定的地理数据 2. 电子计算机 3. Excel软件 4．DPS统计软件 三、简述原理 地理相关分析是应用相关分析法来研究各地理要素间的相互关系和联系强度，以相关系数和等级相关系数作为衡量两个变量线性相关的指标。地理系统各要素间的关系，可通过观测获得一定的数据，并利用回归分析方法，以回归方程的形式表达各要素间的数量关系，进一步可利用建立的回归方程对地理系统中的因变量进行预测、延长、插补或控制等。根据变量关系的类型，回归分析可分为一元线性、一元非线性及多元线性等。 四、实验步骤 1. 计算给定的地理数据中两要素之间的相关系数及等级相关系数； 2. 利用一元线性回归分析方法对给定的地理数据进行回归分析； 3. 利用一元非线性回归分析方法对给定的地理数据进行回归分析； 4. 利用多元线性回归分析方法对给定的地理数据进行回归分析。 五、结果及分析 通过实验进行地理要素的相关分析及回归分析，完成如下内容： 1．附录1的地理要素的线性相关系数及等级相关系数，并对相关系数进行显著性检验； 2. 附录2的地理要素的一元线性回归分析参数一览表（回归直线斜率、截距、判定系数、剩余标准差、回归平方和、剩余平方和、F－检验相关参数及结果）； 3．附录2的地理要素的原始数据散点及一元线性回归直线图； 4. 附录3的地理要素的一元非线性回归分析参数一览表（回归曲线的相应参数、相关指数、剩余标准差、回归平方和、剩余平方和）； 5. 附录3的地理要素的原始数据散点及一元非线性曲线图； 6. 附录4的地理要素的多元线性回归分析参数一览表（方程常数项、各变量系数、判定系数、剩余标准差、回归平方和、剩余平方和、F－检验相关参数及结果）。
(实验2)多元回归分析实验报告
陕西科技大学实验报告 课 程： 数理金融 实验日期： 2014 年 5 月 22 日 班 级： 数学112 交报告日期： 2013 年 5 月 23 日 姓 名： 常海琴 报告退发： （订正、重做） 学 号： 201112010101 教 师： 刘利明 实验名称： 多元回归分析 一、实验预习： 1.多元回归模型。 2.多元回归模型参数的检验。 3.多元回归模型整体的检验。 二、实验的目的和要求： 通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准；并掌握分析解决实际金融问题的能力。 三、实验过程：（实验步骤、原理和实验数据记录等） 软件：Eviews3.1 数据：给定美国机动车汽油消费量研究数据。 实验原理：最小二乘法拟合多元线性回归方程 数据记录： 实例中1950年到1987年机动汽车的消费量、汽车保有量、汽油价格、人口数、国民生产总值 图1各个量之间的关系
陕西科技大学理学院实验报告 - 2 - 1、录入数据 图2录入数据 2、回归分析 443322110X X X X Y βββββ++++= 图3运行结果 Y=24553723+1.418520x1-27995762x2-59.87480x3-30540.88x4 S (25079670) (0.266) (5027085) (198.5517) (9557.981) T (0.979) (5.314) (-5.568) (-0.301) (-3.195) 2R =0.966951 F=241.3764 - R =0.9629 dw=0.6265 四、实验总结：（实验数据处理和实验结果讨论等） 用残差和最小确定直线位置是一个途径。计算残差和有相互抵消的问题。用残差绝对值和最小确定直线位置也是一个途径绝对值计算起来比较麻烦。最小二乘法用绝对值平方和最小确定直线位置。0β、1β、2β、3β、4β具有线性特性，无偏特性，有效性。-R =0.9629基本上接近于1，拟合效果较好。
完整word版数据分析实验报告分析解析
实验课程：数据分析 信息与计算科学 业： 专 级： 班 号：学 姓名： 中北大学理学院．
实验一 SAS系统的使用 【实验目的】 了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要的SAS语句。 【实验内容】 1. 将SCORE数据集的内容复制到一个临时数据集test。 SCORE数据集 English Math Sex Chinese Name 91 90 f 85 Alice 95 Tom m 87 84 93 90 Jenny f 83 80 85 80 Mike m 84 85 89 m Fred 97 83 f 82 Kate 92 Alex 90 m 91 75 Cook m 78 76 82 f Bennie 79 84 85 Hellen f 74 84 90 82 Wincelet f 87 77 Butt m 81 79 86 85 Geoge m 82 89 Tod m 84 84 89 Chris f 84 87 86 65 f 87 Janet math的高低拆分到3个不同的数据集：SCORE2．将数据集中的记录按照math大于等于90的到good数据集，math在80到89之间的到normal数据集，math 在80以下的到bad数据集。 3．将3题中得到的good，normal，bad数据集合并。 【实验所使用的仪器设备与软件平台】SAS 【实验方法与步骤】 1： DATA SCORE; INPUT NAME $ Sex $ Math Chinese English; CARDS; 2
91 85 Alice f 90 84 Tom m 95 87 83 f 93 90 Jenny 80 80 85 Mike m 89 85 m Fred 84 82 83 Kate f 97 91 Alex m 92 90 76 Cook m 78 75 84 82 79 f Bennie 84 74 Hellen f 85 87 82 Wincelet f 90 79 Butt m 77 81 82 m 86 85 Geoge 84 89 84 Tod m 87 84 f Chris 89 87 Janet f 86 65 ; ; Run PROC PRINT DATA=SCORE; DATA test; SET SCORE; ：2 good normal bad; DATA SCORE; SET; SELECT) output good; 90when(math>=) output normal; 80when(math>=&math<90) output bad; when(math<80; end; Run=good; DATA PRINT PROC=normal; DATA PRINT PROC=bad; DATA PRINT PROC ：3 All; DATA good normal bad; SET=All; DATA PROC PRINT;Run 3 【实验结果】 结果一：
实验7 线性回归
实验编号： 07 师大SPSS实验报告2017 年 4 月 24 日 计算机科学学院2015级5班实验名称：线性回归 ：唐雪梅学号：2015110538 指导老师：__朱桂琼___ 实验成绩:___ 实验七线性回归 一．实验目的及要求 1.了解SPSS 特点结构操作 2.利用SPSS进行简单数据统计 二．实验容 (1)消费者品牌偏好分析：通过品牌使用时间和价格敏感度了解消费者的品牌偏好。 某彩妆系列产品公司进行了一项关于消费者品牌偏好态度的分析，调研人员收集了有关的调研数据，用11点标尺度量态度（1=非常不喜欢该品牌，11=非常喜欢该品牌）对于价格敏感度的度量也用11点标尺（1=对价格完全不敏
思考题： （1）消费者对品牌的使用时间以及对其价格的敏感度对消费者的品牌偏好有何种影响？它们之间是一种什么样的关系？ （2）如果有影响，品牌偏好与使用时间之间的关系能否用一个模型表示出来？ (2)销售额和员工数量的关系： 随着公司的持续发展，常常有滑入无效率困境的危险，假定某公司的销售开始滑坡，但公司还是不停地招聘新人，公司有某个10年的关于销售额和员 （1）以销售额为自变量，员工数为因变量画出散点图，并建立一个回归模型，通过员工的数量来预测销售额。 （2）解释回归系数的实际意义。 （3）根据分析的结果回答：如果这个趋势继续下去，你对公司的管理层有何建议？你认为管理层应该关注什么？ （3）制度变迁是经济增长的源头，根据研究衡量制度变迁有两个变量：非国有化率和国家财政收入占GDP的比重。 自1998年以来中国的经济增长率一直未突破9%的状态，因此以9%为分界点，将经济增长定义为1（经济增长大于等于9%）或0（经济增长小于9%），
一元线性回归分析实验报告
一元线性回归在公司加班 制度中的应用 院(系): 专业班级: 学号姓名: 指导老师: 成 绩: 完成时间 :
一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想与操作,可以读懂分析结果,并写出回归方程,对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21、0 windows10、0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度,决定认真调查一下现状。经10周时间,收集了每周加班数据与签发的新保单数目,x 为每周签发的新保单数目,y 为每周加班时间(小时),数据如表所示 y 3、5 1、0 4、0 2、0 1、0 3、0 4、5 1、5 3、0 5、0 1. 画散点图。 2. x 与y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧ 与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10. 对回归方程做残差图并作相应的分析。 11. 该公司预测下一周签发新保单01000x =张,需要的加班时间就是多少？
12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1、画散点图 如图就是以每周加班时间为纵坐标,每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图,从图中可以瞧出,数据均匀分布在对角线的两侧,说明x与y之间线性关系良好。 2、最小二乘估计求回归方程 系数a 模型非标准化系数标准系数t Sig、 B 的 95、0% 置信区间 B 标准误差试用版下限上限
时间序列分析,sas各种模型,作业神器
实验一分析太阳黑子数序列 一、实验目的：了解时间序列分析的基本步骤，熟悉SAS/ETS软件使用方法。 二、实验内容：分析太阳黑子数序列。 三、实验要求：了解时间序列分析的基本步骤，注意各种语句的输出结果。 四、实验时间：2小时。 五、实验软件：SAS系统。 六、实验步骤 1、开机进入SAS系统。 2、创建名为exp1的SAS数据集，即在窗中输入下列语句： 3、保存此步骤中的程序，供以后分析使用（只需按工具条上的保存按钮然后填写完提问 后就可以把这段程序保存下来即可）。 4、绘数据与时间的关系图，初步识别序列，输入下列程序： ods html; ods listing close; 5、run;提交程序，在graph窗口中观察序列，可以看出此序列是均值平稳序列。
6、识别模型，输入如下程序。 7、提交程序，观察输出结果。初步识别序列为AR(2)模型。 8、估计和诊断。输入如下程序： 9、提交程序，观察输出结果。假设通过了白噪声检验，且模型合理，则进行预测。 10、进行预测，输入如下程序： 11、提交程序，观察输出结果。
12、退出SAS系统，关闭计算机。总程序： data exp1; infile "D:\"; input a1 @@;
year=intnx('year','1jan1742'd,_n_-1); format year year4.; ; proc print;run; ods html; ods listing close; proc gplot data=exp1 ; symbol i=spline v=dot h=1 cv=red ci=green w=1; plot a1*year/autovref lvref=2 cframe=yellow cvref=black ; title "太阳黑子数序列"; run; proc arima data=exp1; identify var=a1 nlag=24 minic p=(0:5) q=(0:5); estimate p=3; forecast lead=6 interval=year id=year out=out; run; proc print data=out; run; 选取拟合模型的规则: 1.模型显著有效(残差检验为白噪声)
实验四 回归分析和因子分析实验
实验四回归分析和因子分析实验 一、实验目的 ●掌握相关分析的基本概念、相关系数及其检验和偏相关分析。 ●学习利用SPSS进行因子分析。 二、实验内容 1．回归分析实验 （1）两变量的相关分析 假设对10户居民家庭的月可支配收入和消费支出进行调查，得到的原始资料如表1-1所示：单位：百元 表1-1 居民家庭的月可支配收入和消费支出情况 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 消费支出20 15 40 30 42 60 65 70 53 78 可支配收入25 18 60 45 62 88 92 99 75 98 试分析消费支出与可支配收入之间的关系？ 输入数据 得出分析图表
相关性 消费支出可支配收入 消费支出Pearson 相关性 1 .988** 显著性（双侧）.000 N 10 10 可支配收入Pearson 相关性.988** 1 显著性（双侧）.000 N 10 10 **. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。 输出的结果分析：消费支出与可支配收入的相关系数高达0.988，但t统计量的值的显著性概率p=0.000<0.05,相关系数是显著异于0的。说明居民可支配收入与消费支出相关。 （3）实验报告 已知全国以及各地区的供水情况如表1-2所示，试用一元回归分析方法，根据供水管道长度变化，来分析全年供水总量的变化情况？ 表1-2 供水管道长度与全年供水总量
资料来源：2004年《中国统计年鉴》输入数据
得出分析图表
a. 因变量: 全年供水总量 分析结果： 方程：供水管道长度=B1+B2*全年供水量+U 第四张表，表中常数项的t的显著性概率为0.893>0.05,表示常数项与0没有显著性差异，表明常数项不应该出现在方程中。 全年供水量的t的显著性概率为0.000<0.05，表示全年供水量的系数与0有显著性差异，全年供水量应当作为解释变量
多元线性回归模型实验报告 计量经济学
实验报告 课程名称金融计量学 实验项目名称多元线性回归模型班级与班级代码 实验室名称（或课室） 专业 任课教师xxx 学号：xxx 姓名：xxx 实验日期：2012年5 月3日 广东商学院教务处制
姓名xxx 实验报告成绩 评语： 指导教师（签名） 年月日说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存
多元线性回归模型 一、实验目的 通过上机实验,使学生能够使用 Eviews 软件估计可化为线性回归模型的非线性模型，并对线性回归模型的参数线性约束条件进行检验。二、实验内容 （一）根据中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L进行回归分析。（二）掌握可化为线性多元非线性回归模型的估计和多元线性回归模型的线性约束条件的检验方法 （三）根据实验结果判断中国该年制造业总体的规模报酬状态如何？三、实验步骤 （一）收集数据 下表列示出来中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y，资产合计K及职工人数L。 序号工业总产值Y （亿元） 资产合计K （亿元） 职工人数L （万人）序号 工业总产 值Y（亿元） 资产合计K （亿元） 职工人数L （万人） 1 3722.7 3078.2 2 11 3 17 812.7 1118.81 43 2 1442.52 1684.4 3 67 18 1899.7 2052.16 61 3 1752.37 2742.77 8 4 19 3692.8 5 6113.11 240 4 1451.29 1973.82 27 20 4732.9 9228.2 5 222 5 5149.3 5917.01 327 21 2180.23 2866.65 80 6 2291.16 1758.7 7 120 22 2539.76 2545.63 96 7 1345.17 939.1 58 23 3046.95 4787.9 222 8 656.77 694.94 31 24 2192.63 3255.29 163 9 370.18 363.48 16 25 5364.83 8129.68 244 10 1590.36 2511.99 66 26 4834.68 5260.2 145 11 616.71 973.73 58 27 7549.58 7518.79 138 12 617.94 516.01 28 28 867.91 984.52 46 13 4429.19 3785.91 61 29 4611.39 18626.94 218 14 5749.02 8688.03 254 30 170.3 610.91 19 15 1781.37 2798.9 83 31 325.53 1523.19 45 16 1243.07 1808.44 33 表1
数据分析SAS报告
90-08年人民消费能力分析 一、问题提出 改革开放以来中国经济飞速发展，GDP连续超过德国、日本，现以成为世界上第二大经济体，人民生活水平不断提高，但受金融危机的影响，近几年来物价持续上涨，本月CPI创历史新高，人民的消费能力是否随着GDP的增加而增加呢？本文以中国经济年鉴中的“人民消费支出构成”的数据为依据利用统计软件SAS 进行了相关分析。数据如下 食品衣着居住家庭设备用品及服务交通通讯文教娱乐用品及服务医疗保健其他商品及服务 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 二、问题分析 1、通过对消费种类进行主成分分析判断人民的消费情况。 2、对主成分标准化后在分析各年的消费能力排名。 三、解决问题 3.1 SAS程序： data examp4_4; input id x1-x8; cards; 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 ; run; proc corr cov nosimple data=examp4_4; var x1-x8; run; proc princomp data=examp4_4 out=bb; var x1-x8; run; data score1; /*以下程序是对各年按第一主成分得分进行排名并打印结果*/ set bb; keep id prin1;
实验五相关分析与回归分析
一、问题描述 2016年1月12日 13:04 学习并使用SPSS软件进行相关分析和回归分析，具体包括： (1) 皮尔逊pearson简单相关系数的计算与分析 (2) 学会在SPSS上实现一元及多元回归模型的计算与检验。 (3) 学会回归模型的散点图与样本方程图形。 (4) 学会对所计算结果进行统计分析说明。 二、实验原理 2016年1月12日 13:13 1．相关分析的统计学原理 相关分析使用某个指标来表明现象之间相互依存关系的密切程度。用来测度简单线性相关关系的系数是Pearson简单相关系数。 2．回归分析的统计学原理 相关关系不等于因果关系，要明确因果关系必须借助于回归分析。回归分析是研究两个变量或多个变量之间因果关系的统计方法。其基本思想是，在相关分析的基础上，对具有相关关系的两个或多个变量之间数量变化的一般关系进行测定，确立一个合适的数据模型，以便从一个已知量推断另一个未知量。回归分析的主要任务就是根据样本数据估计参数，建立回归模型，对参数和模型进行检验和判断，并进行预测等。 线性回归数学模型如下： 在模型中，回归系数是未知的，可以在已有样本的基础上，使用最小二乘法对回归系数进行估计，得到如下的样本回归函数： 回归模型中的参数估计出来之后，还必须对其进行检验。如果通过检验发现模型有缺陷，则必须回到模型的设定阶段或参数估计阶段，重新选择被解释变量和解释变量及其函数形式，或者对数据进行加工整理之后再次估计参数。回归模型的检验包括一级检验和二级检验。一级检验又叫统计学检验，它是利用统计学的抽样理论来检验样本回归方程的可靠性，具体又可以分为拟和优度评价和显著性检验；二级检验又称为经济计量学检验，它是对线性回归模型的假定条件能否得到满足进行检验，具体包括序列相关检验、异方差检验等。 三、数据录入 2016年1月13日 20:05 有“连续变量简单相关系数的计算与分析_时间与成绩”数据文件，以此录入做相关分析：
实验7线性回归
实验编号： 07 四川师大SPSS实验报告 2017 年 4 月 24 日 计算机科学学院2015级5班实验名称：线性回归 姓名：唐雪梅学号： 2015110538 指导老师：__朱桂琼___ 实验成绩:_ __ 实验七线性回归 一．实验目的及要求 1.了解SPSS 特点结构操作 2.利用SPSS进行简单数据统计 二．实验内容 (1)消费者品牌偏好分析：通过品牌使用时间和价格敏感度了解消费者的品牌偏好。 某彩妆系列产品公司进行了一项关于消费者品牌偏好态度的分析，调研人员收集了有关的调研数据，用11点标尺度量态度（1=非常不喜欢该品牌，11=非常喜欢该品牌）对于价格敏感度的度量也用11点标尺（1=对价格完全不敏
思考题： （1）消费者对品牌的使用时间以及对其价格的敏感度对消费者的品牌偏好有何种影响？它们之间是一种什么样的关系？ （2）如果有影响，品牌偏好与使用时间之间的关系能否用一个模型表示出来？ (2)销售额和员工数量的关系： 随着公司的持续发展，常常有滑入无效率困境的危险，假定某公司的销售开始滑坡，但公司还是不停地招聘新人，公司有某个10年的关于销售额和员 （1）以销售额为自变量，员工数为因变量画出散点图，并建立一个回归模型，通过员工的数量来预测销售额。 （2）解释回归系数的实际意义。 （3）根据分析的结果回答：如果这个趋势继续下去，你对公司的管理层有何建议？你认为管理层应该关注什么？ （3）制度变迁是经济增长的源头，根据研究衡量制度变迁有两个变量：非国有化率和国家财政收入占GDP的比重。 自1998年以来中国的经济增长率一直未突破9%的状态，因此以9%为分界点，将经济增长定义为1（经济增长大于等于9%）或0（经济增长小于9%），
回归分析实验报告
实验报告 实验课程：[信息分析] 专业：[信息管理与信息系统] 班级：[ ] 学生姓名：[ ] 指导教师：[请输入姓名] 完成时间：2013年6月28日
一．实验目的 多元线性回归简单地说是涉及多个自变量的回归分析，主要功能是处理两个变量之间的线性关系，建立线性数学模型并进行评价预测。本实验要求掌握附带残差分析的多元线性回归理论与方法。 二．实验环境 实验室308教室 三．实验步骤与内容 1打开应用统计学实验指导书，新建excel表 2．打开SPSS，将数据输入。 3．调用SPSS主菜单的分析——>回归——>线性命令，打开线性回归对话框，指定因变量（工业GDP比重）和自变量（工业劳动者比重、固定资产比重、定额资金流动比重），以及回归方式；逐步回归（图1）
图1 线性对话框 4.在统计栏中，选择估计以输出回归系数B的估计值、t统计量等，选择Duribin-watson以进行DW检验；选择模型拟合度输出拟合优度统计量值，如R^2、F统计量值等（图2）。 图2 统计量栏
5．在线性回归栏中选择直方图和正态概率图以绘制标准化残差的直方图和残差分析与正态概率比较图，以标准化预测值为纵坐标，标准化残差值为横坐标，绘制残差与Y的预测值的散点图，检验误差变量的方差是否为常数（图3）。 图3 绘制栏 6.提交分析，并在输出窗口中查看结果，以及对结果进行分析。 系统在进行逐步分析的过程中产生了两个回归模型，模型1先将与因变量（销售收入）线性关系的自变量地区人口引入模型，建立他们之间的一元线性关系。而后逐步引入其他变量，表1中模型2表明将自变量人均收入引入，建立二元线性回归模型，可见地区人口和人均收入对销售收入的影响同等重要。
一元线性回归分析实验报告
一元线性回归在公司加班制度中的应用 院（系）： 专业班级： 学号姓名： 指导老师： 成绩： 完成时间：
一元线性回归在公司加班制度中的应用 一、实验目的 掌握一元线性回归分析的基本思想和操作，可以读懂分析结果，并写出回归方程，对回归方程进行方差分析、显著性检验等的各种统计检验 二、实验环境 SPSS21.0 windows10.0 三、实验题目 一家保险公司十分关心其总公司营业部加班的程度，决定认真调查一下现状。经10周时间，收集了每周加班数据和签发的新保单数目，x 为每周签发的新保单数目，y 为每周加班时间（小时），数据如表所示 y 3.5 1.0 4.0 2.0 1.0 3.0 4.5 1.5 3.0 5.0 2. x 与y 之间大致呈线性关系？ 3. 用最小二乘法估计求出回归方程。 4. 求出回归标准误差σ∧ 。 5. 给出0 β∧与1 β∧ 的置信度95%的区间估计。 6. 计算x 与y 的决定系数。 7. 对回归方程作方差分析。 8. 作回归系数1 β∧ 的显著性检验。 9. 作回归系数的显著性检验。 10.对回归方程做残差图并作相应的分析。
11.该公司预测下一周签发新保单01000 x=张，需要的加班时间是多少？ 12.给出0y的置信度为95%的精确预测区间。 13.给出 () E y的置信度为95%的区间估计。 四、实验过程及分析 1.画散点图 如图是以每周加班时间为纵坐标，每周签发的新保单为横坐标绘制的散点图，从图中可以看出，数据均匀分布在对角线的两侧，说明x和y之间线性关系良好。 2.最小二乘估计求回归方程
用SPSS 求得回归方程的系数01,ββ分别为0.118,0.004，故我们可以写出其回归方程如下： 0.1180.004y x =+ 3.求回归标准误差σ∧ 由方差分析表可以得到回归标准误差：SSE=1.843 故回归标准误差： 2= 2SSE n σ∧-，2σ∧=0.48。 4.给出回归系数的置信度为95%的置信区间估计。 由回归系数显著性检验表可以看出，当置信度为95%时：
一元回归分析实验报告
实验报告 实验目的： 1.构建一元及多元回归模型，并作出估计 2.熟练掌握假设检验 3.对构建的模型进行回归预测 实验内容： 对1970——1982年某国实际通货膨胀率、失业率和预期通货膨胀率进行分析，根据下表（表一）提供的数据进行模型设定，假设检验及回归预测。 表一 年份Y X2 X3 1970 5.92 4.90 4.78 1971 4.30 5.90 3.84 1972 3.30 5.60 3.31 1973 6.23 4.90 3.44 1974 10.97 5.60 6.84 1975 9.14 8.50 9.47 1976 5.77 7.70 6.51 1977 6.45 7.10 5.92 1978 7.60 6.10 6.08 1979 11.47 5.80 8.09 1980 13.46 7.10 10.01 1981 10.24 7.60 10.81 1982 5.99 9.70 8.00 实验步骤： 1.模型设定： 为分析实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）、预期通货膨胀率（X3）之间的关系，作出如下图所示的散点图。 图一
从上示散点图可以看出实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）不呈线性关系，与预期通货膨胀率（X3）大体呈现为线性关系，为分析实际通货膨胀率（Y）分别和失业率（X2）、预期通货膨胀率（X3）之间的数量关系，可以建立单线性回归模型和多元线性回归模型：
1231 Y X ββμ=++ 123322Y X X βββμ=+++ 2．估计参数 在Eviews 命令框中输入 “ls y c x2”，按回车，对所给数据做简单的一元线性回归分析。分析结果见表二。 表二 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/09/11 Time: 17:23 Sample: 1970 1982 Included observations: 13 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 1.323831 1.626284 0.814022 0.4329 X3 0.960163 0.228633 4.199588 0.0015 R-squared 0.615875 Mean dependent var 7.756923 Adjusted R-squared 0.580955 S.D. dependent var 3.041892 S.E. of regression 1.969129 Akaike info criterion 4.333698 Sum squared resid 42.65216 Schwarz criterion 4.420613 Log likelihood -26.16904 F-statistic 17.63654 Durbin-Watson stat 1.282331 Prob(F-statistic) 0.001487 由回归分析结果可估计出参数1β、2β 即^ 31.3238310.960163Y X =+ （1.626284）（0.228633） ()()0.814022 4.199588 t = 2 0.615875R = F=17.63654 n=13
实验六-用SPSS进行非线性回归分析
实验六用SPSS进行非线性回归分析 例：通过对比12个同类企业的月产量(万台)与单位成本(元)的资料(如图1)，试配合适当的回归模型分析月产量与单位成本之间的关系
图1原始数据和散点图分析 一、散点图分析和初始模型选择 在SPSS数据窗口中输入数据，然后插入散点图(选择Graphs→Scatter命令)，由散点图可以看出，该数据配合线性模型、指数模型、对数模型和幂函数模型都比较合适。进一步进行曲线估计：从Statistic下选Regression菜单中的Curve Estimation命令；选因变量单位成本到Dependent框中，自变量月产量到Independent框中，在Models框中选择Linear、Logarithmic、Power和Exponential四个复选框，确定后输出分析结果，见表1。 分析各模型的R平方，选择指数模型较好，其初始模型为 但考虑到在线性变换过程可能会使原模型失去残差平方和最小的意义，因此进一步对原模型进行优化。 模型汇总和参数估计值 因变量: 单位成本 方程模型汇总参数估计值 R 方 F df1 df2 Sig. 常数b1 线性.912 104.179 1 10 .000 158.497 -1.727 对数.943 166.595 1 10 .000 282.350 -54.059 幂.931 134.617 1 10 .000 619.149 -.556 指数.955 212.313 1 10 .000 176.571 -.018 自变量为月产量。 表1曲线估计输出结果
二、非线性模型的优化 SPSS提供了非线性回归分析工具，可以对非线性模型进行优化，使其残差平方和达到最小。从Statistic下选Regression菜单中的Nonlinear命令；按Paramaters按钮，输入参数A：176.57和B：-.0183；选单位成本到Dependent框中，在模型表达式框中输入“A*EXP(B*月产量)”，确定。SPSS输出结果见表2。 由输出结果可以看出，经过6次模型迭代过程，残差平方和已有了较大改善，缩小为568.97，误差率小于0.00000001， 优化后的模型为： 迭代历史记录b 迭代数a残差平方和参数 A B 1.0 104710.523 176.570 -.183 1.1 5.346E+133 -3455.813 2.243 1.2 30684076640.87 3 476.032 .087 1.3 9731 2.724 215.183 -.160 2.0 97312.724 215.183 -.160 2.1 83887.036 268.159 -.133 3.0 83887.036 268.159 -.133 3.1 59358.745 340.412 -.102 4.0 59358.745 340.412 -.102 4.1 26232.008 38 5.967 -.065 5.0 26232.008 385.967 -.065 5.1 7977.231 261.978 -.038 6.0 797 7.231 261.978 -.038 6.1 1388.850 153.617 -.015 7.0 1388.850 153.617 -.015 7.1 581.073 180.889 -.019 8.0 581.073 180.889 -.019 8.1 568.969 182.341 -.019 9.0 568.969 182.341 -.019 9.1 568.969 182.334 -.019 10.0 568.969 182.334 -.019 10.1 568.969 182.334 -.019 导数是通过数字计算的。 a. 主迭代数在小数左侧显示，次迭代数在小数右侧显示。 b. 由于连续残差平方和之间的相对减少量最多为SSCON = 1.000E-008，因此在 22 模型评估和 10 导数评估之后，系统停止运行。