統(tǒng)計分析系統(tǒng)SAS軟件 第二講 統(tǒng)計分析_第1頁
統(tǒng)計分析系統(tǒng)SAS軟件 第二講 統(tǒng)計分析_第2頁
統(tǒng)計分析系統(tǒng)SAS軟件 第二講 統(tǒng)計分析_第3頁
統(tǒng)計分析系統(tǒng)SAS軟件 第二講 統(tǒng)計分析_第4頁
統(tǒng)計分析系統(tǒng)SAS軟件 第二講 統(tǒng)計分析_第5頁
已閱讀5頁,還剩43頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、統(tǒng)計分析系統(tǒng)SAS軟件第二講 統(tǒng)計分析1、描述性統(tǒng)計 基本統(tǒng)計數(shù) 詳細統(tǒng)計數(shù)列表 相關分析 頻數(shù)(率)計算基本統(tǒng)計數(shù)2、假設測驗(一)單個平均數(shù)的假設測驗單個方差的假設測驗單個二項成數(shù)的假設測驗單個平均數(shù)的假設測驗例題:習題:單個方差的假設測驗例題:單個二項成數(shù)的假設測驗例題:例題:2、假設測驗(二)兩個平均數(shù)的假設測驗兩個方差的假設測驗兩個二項成數(shù)的假設測驗兩個平均數(shù)的假設測驗成組比較成對比較兩個方差的假設測驗兩個二項成數(shù)的假設測驗第三講 方差分析即:多個平均數(shù)的假設測驗R.A.Fisher提出的方法Analysis of Variance(ANOVA)例如:多重比較目的:測驗任兩個平均數(shù)之

2、間的差異是否 顯著方法: LSD(最小顯著差法 T) BON(Bonferroni檢驗) DUNCAN(新復極差法) DUNNETT、GABRIEL、SCHEFFE、SIDAK 、SNK、TUKEY 、WALLER 單向分組資料的ANOVA數(shù)據(jù)模式例題:不同型號產品每月售出臺數(shù)間有無顯著差異。兩向分組資料的ANOVA無重復(A,B)有重復(A,B,A*B)無重復(A,B)例題:有重復(A,B,A*B)1、數(shù)據(jù)模式例題:系統(tǒng)分組資料的ANOVANEST(巢式資料)組 亞組 小亞組 小小亞組 觀察值二級系統(tǒng)分組資料 組 亞組 觀察值二級系統(tǒng)分組資料例題:多因素試驗的ANOVA二因素三因素概念因素:

3、影響某一試驗結果的要素。水平:一個因素不同的數(shù)量或質量等級。處理:水平與水平的組合。試驗的目的:通常是比較一個因素各水平間的差異;比較處理間的差異;測驗因素間互作效應是否存在。二因素隨機區(qū)組試驗二因素完全隨機化試驗處理觀察值A1B14.34.1A1B24.94.8A1B33.93.6A1B44.84A1B54.74.5A2B15.24.7A2B255.2A2B33.83.4A2B44.94.8A2B555.8A3B14.64.7A3B24.44.2A3B33.53.4A3B43.43.6A3B53.74.2三因素隨機區(qū)組試驗三因素完全隨機化試驗二裂式裂區(qū)試驗第四講 回歸分析單元回歸(X和Y)多元回歸單元回歸例題:多元回歸最優(yōu)模型的建立方法Forward selectionBackward eliminationStepwise selection例題:20名糖尿病人的血糖、胰島素及生長素的測量數(shù)據(jù)例題2通徑分析通徑系數(shù)(標準化的偏回歸系數(shù)):數(shù)值的大小表示X對Y影響的相對重要程度。決定系數(shù)(R-Square):Y的總變異中由

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論