• SAS学习8、9（方差分析、anova过程、相关分析和回归分析、corr过程、reg过程、多元线性回归、stepwise）

    方差分析（anova过程）

    做方差分析前提是假设每一个随机变量是符合正态分布的，且方差是一样的
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    可以两两构造t检验进行分析
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    anova过程是交互式过程，需要quit退出
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    可以看到下面分成了两组
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    单因素方差分析

    R书415页
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    双因素方差分析

    董书264，数学概念在R书435页

    不考虑两个变量的交互作用，即相互影响
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    相关分析与回归分析

    找出变量之间的相互关系
    相关分析是发现关联关系，回归分析是写出关系式
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    corr过程

    nomiss 忽略有缺失值的观测行
    nosimple 会影响输出结果
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    如果nosimple的话，不会输出上面的两行
    0.0022 是假设检验算出来的结果，说明拒绝原假设，即两个变量相关
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    一元线性回归分析

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    reg过程

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    先做相关分析
    model y=x，左边是因变量，右边是自变量
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    -17.35是截距，0.22是斜率
    其他东西都是对这个回归做检验，检验其是否合理；比如样本值本身不是正态分布；回归是否是线性的；变量之间是否有关系

    可以在中间三行看到，F检验，pr值很小，那么说明模型相当好，具有明显的统计学意义
    R-Square，相关系数平方，除以n-1
    Adj R-Sq 调整过的相关系数平方，除以的是n-2，两个都比较大，说明相关性高

    在对系数进行检验时，看到对斜率进行t检验，pr值很小，拒绝斜率为0的假设
    但是看到截距的t检验，pr值很大，要接受截距=0的假设；说明这里截距计算有问题，需要调整
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    调整就是鼠标那行，加了个noint，也就是no intercept，没有截距
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    其中的一些概念
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    多元线性回归

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    有两个变量的检验情况不太好，分别是weight和rstpulse
    说明可能关系不大，需要剔除
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    向前引入法是局部最优解
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    相关系数平法的大小阈值和统计变量的多少有关
    第一步，只有一个变量
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    第二步，加了个年龄，相关系数平方增大，cp减小，模型变好了
    第三步加了rumpulse，更好了
    第四步加了maxpulse，更好了
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