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SAS备课笔记_简单线性回归、多元线性回归VIP免费

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2009_SAS 备课笔记_回归分析 回归分析-简单线性回归、多元线性回归 比较:方差分析是处理试验数据的一类统计方法。这类统计方法的特点是所考察的指标(因变量)Y是测量得到的数值变量(连续变量),而影响指标的因子(自变量)水平是试验者安排的几个不同值(称这种因子为分类变量或离散变量)。试验的目的是找出影响指标的主要因子及水平。 在实际问题中,还经常遇到这样一些数据,它们不是有意安排的试验得到的数据,而是对生产过程测量记录下来的数据。对它们进行分析,目的是想找出对我们所关心的指标(因变量)Y有影响为因素(也称自变量或回归变量)mxxx,......,,21,并建立用mxxx,......,,21预报 Y的经验公式。 对于现实世界,不仅要知其然,而且要知其所以然。顾客对商品和服务的反映对于商家是至关重要的,但是仅仅有满意顾客的比例是不够的,商家希望了解什么是影响顾客观点的因素,以及这些因素是如何起作用的。类似地,医疗卫生部门不能仅仅知道某流行病的发病率,而且想知道什么变量影响发病率,如何影响发病率的。发现变量之间的统计关系,并且用此规律来帮助我们进行决策才是统计实践的最终目的。 一般来说,统计可以根据目前所拥有的信息(数据)来建立人们所关心的变量和其他有关变量的关系。这种关系一般称为模型(model)。假如用 Y表示感兴趣的变量,用 X表示其他可能与Y有关的变量(x也可能是若干变量组成的向量)。则所需要的是建立一个函数关系Y=f(X)。这里Y称为因变量或响应变量(dependent variable, response variable),而 X称为自变量,也称为解释变量或协变量(independent variable,explanatory variable, covariate)。建立这种关系的过程就叫做回归(regression)。 一旦建立了回归模型,除了对各种变量的关系有了进一步的定量理解之外,还可以利用该模型(函数或关系式)通过自变量对因变量做预测(prediction)。这里所说的预测,是用已知的自变量的值通过模型对未知的因变量值进行估计,它并不一定涉及先后的概念,更不必要有因果关系。 回归分析是统计分析的一项重要内容,它可以帮助我们找出变量之间的数量关系。例如,影响企业盈利情况的因素可能包括企业的资产负债率、银行的利率水平、所在国的 GDP增长率。对一些企业进行调查之后,我们可以获得企业的盈利情况、资产负债率、利率水平、GDP增长率的数据。使用回归分析就可以得出由资产负债率、银行的利率水平、所在国的 GDP增长率三个...

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