試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)處理(及統(tǒng)計(jì)軟件SAS)編者江南大學(xué)理學(xué)院吳有煒目錄課程目的與主要內(nèi)容預(yù)備篇:SAS數(shù)據(jù)輸入和SAS分析員應(yīng)用系統(tǒng)第三章

統(tǒng)計(jì)推斷第二節(jié)

區(qū)間估計(jì)第三節(jié)

假設(shè)檢驗(yàn)第四章

方差分析第一節(jié)

單因素方差分析第二節(jié)

兩因素方差分析第三節(jié)

多因素(≥3)方差分析第五章正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)第一節(jié)正交表介紹第二節(jié)

二水平正交試驗(yàn)和分批試驗(yàn)第三節(jié)多水平正交試驗(yàn)和水平趨勢(shì)圖目錄(續(xù))第四節(jié)

正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的優(yōu)良性質(zhì)第六章

回歸分析第一節(jié)回歸方程的最小二乘估計(jì)第二節(jié)

多元線性回歸第三節(jié)

回歸模型的檢驗(yàn)第五節(jié)最優(yōu)回歸方程和逐步回歸法第六節(jié)

關(guān)于參數(shù)的線性模型第七節(jié)響應(yīng)面分析第八節(jié)

非線性回歸第七章回歸正交設(shè)計(jì)第一節(jié)

正交設(shè)計(jì)的概念第三節(jié)

一次回歸的正交設(shè)計(jì)目錄(續(xù))第五節(jié)

多元二次回歸的正交組合設(shè)計(jì)第八章均勻設(shè)計(jì)第九章

單純形優(yōu)化設(shè)計(jì)試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法的綜合應(yīng)用

第十二章

多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)概論

第一節(jié)

綜合評(píng)價(jià)方法概述第三節(jié)

指標(biāo)正向化和無量綱化方法第四節(jié)

指標(biāo)賦權(quán)方法第五節(jié)

指標(biāo)評(píng)價(jià)值的綜合方法第十三章

主成份分析法課程目的與主要內(nèi)容

1.

試驗(yàn)設(shè)計(jì)部分---介紹主要的試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法,用盡可能少的 試驗(yàn)點(diǎn)采集盡可能多的信息.

2.數(shù)據(jù)處理部分---介紹常用的統(tǒng)計(jì)分析方法,從數(shù)據(jù)中根據(jù)需要有效地提取信息.

3.SAS軟件部分---學(xué)習(xí)操作SAS,應(yīng)用SAS進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)際分析.預(yù)備篇:SAS數(shù)據(jù)輸入和SAS分析員應(yīng)用系統(tǒng)一維數(shù)據(jù)輸入:

data

E21; input

N

$

x1

x2

x3;

/*說明N是字符型變量,N后加$*/n=_n_;

/*data步中定義的變量n用于記錄觀測(cè)序號(hào)*/

y=x1+x2;z=x1*x2;u=x1**3;/*用加,乘,乘方產(chǎn)生新變量*/cards;8A1.12.6

3.B4.55.76.0C7.68.29.7;Proc

print;run;請(qǐng)看演示SAS數(shù)據(jù)輸入(帶三個(gè)下標(biāo)的一維變量Rijr)SAS數(shù)據(jù)輸入(帶二個(gè)下標(biāo)的二維變量(x,y)ij)進(jìn)入SAS的分析員應(yīng)用系統(tǒng)1.編輯程序輸入數(shù)據(jù)并保存;

或者調(diào)用在V8中的數(shù)據(jù):File→Open→選中數(shù)據(jù)名→打開

2.Solution→Analysis→Analyst(分析員系

(出現(xiàn)空白數(shù)據(jù)表)→File→Open

By

Sas

Name…(在Make

one

selection窗口中)→work→

選中數(shù)據(jù)名(Data

norm見V8文件)→(OK)→

Statistics請(qǐng)看演示第三章統(tǒng)計(jì)推斷

統(tǒng)計(jì)推斷包括區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn),在SAS中用同一個(gè)菜單系統(tǒng)完成.

Solution→Analysis→Analyst(分析員系統(tǒng)

(出現(xiàn)空白數(shù)據(jù)表)→File→Open

By

Sas

Name…(在Make

one

selection窗口中)→work→

選中數(shù)據(jù)名(Data

E3212見V8文件)→(OK)→

Statistics→Hypothesis

Tests■第二節(jié)區(qū)間估計(jì)

例3.2.12 設(shè)有一組來自正態(tài)總體N(μ,σ2)的樣本值：0.

497,0.

506,

0.

518,

0.

524,0.

488,

0.

510,

0.510,

0.

515,

0.

512.■1.數(shù)據(jù)輸入:■data

E3212;■input

x@@

;■cards;0.4970.5060.5180.524

0.4880.5100.5100.5150.512;■proc

print;■run;■請(qǐng)看演示

Solution→Analysis→Analyst(分析員系統(tǒng)(出現(xiàn)空白數(shù)據(jù)表)→File→Open

By

Sas

Name…(在Make

one

selection窗口中)→work→選中數(shù)據(jù)名(Data

E3212見V8文件)→(OK)→

Statistics→Hypothesis

Tests→One

Sample

z—test

for

a

Mean…→待分析變量x→Variable→std.dev.of(即σ)填入0.01(或Variance(即σ2)內(nèi)填入0.012)

→Tests

→

Interval→

OK

→

OK

類似可以求未知方差的的均值的區(qū)間估計(jì)及方差的區(qū)間估計(jì).請(qǐng)看演示第三節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)■1.編程序輸入數(shù)據(jù):■data

E333;■input

x

y

@@;■card;■62415252■61505362■41607143■;proc

print;run;

1.

Solution→Analysis→Analyst↓

(分析員系統(tǒng))

(出數(shù)據(jù)表)→File→Open

By

Sas

Name… →(在Make

oneselection窗口中)

work

選中數(shù)據(jù)名

(DataE333見V8文件 →(OK)

→Statistics→

Hypothesis

Tests→

Two

Sample

t—test

for

Variance…→Groups

are

inTwo

variable (待分析變量x→Group1)(待分析變量y→Group2)(在Hypothesis框;備擇假設(shè)Alternate(選擇)

Variance1/

Variance2≠1)→Intervals(置信區(qū)間)→

Interval)→OK

→OK

特別提醒:Pr>F項(xiàng)下是零假設(shè)成立的概率,當(dāng)Pr>0.05時(shí)接受零假設(shè)否則拒絕零假設(shè).請(qǐng)看演示

1.

Solution↓Analysis→

Analyst→(分析員系現(xiàn)空白數(shù)據(jù)表)→File→Open

By

Sas

Name… (在Make

one

selection窗口中)→

work

選中數(shù)據(jù)名

(DataE333見V8文件)(OK)

Statistics→Hypothesis

Tests

→Two

Sample

t—test

for

Means…→Groups

ain

選Two

variable (待分析變量x→Group1)

(分析變量y→Group2)(在Hypothesis框填入零假值)Null:

Mean1-Mean2=2;

備擇假設(shè)

Alternate(選擇)

Mean1-Mean2

^=2

→

Tests→Interval

→OK

→OK類似可求其它各種情況的假設(shè)檢驗(yàn),請(qǐng)看演示第四章方差分析

問題----研究分類變量取不同水平對(duì)指標(biāo)的影響

統(tǒng)計(jì)原理----將指標(biāo)的總波動(dòng)(方差)分解成諸因素和隨機(jī)誤差之和,用方差比進(jìn)行分析三種情況:1)單因素2)二因素3)多因素(≥3)第一節(jié)單因素方差分析

例.設(shè)有三臺(tái)機(jī)器，用來生產(chǎn)規(guī)格相同的鋁合金薄板.取樣，測(cè)量薄板的厚度精確至千分之一厘米.得結(jié)果如表所示.■■1.編程輸入數(shù)據(jù):■Data

E411;■input

c

$

y

@@;■cards;■10.23620.25730.258■10.23820.25330.264■10.24820.25530.2591

0.24520.25430.2671

0.24320.26130.262;■proc

print;■RUN;

Solution→Analysis→Analyst(分析員系統(tǒng))

(出現(xiàn)白數(shù)據(jù)表)→

File→Open

By

Sas

Name…

(在

Make

one

selection窗口中)work

選中數(shù)據(jù)名E411→

(OK)

→Statistics→ANOVA

→

One-WayANOVA…Independent填分類變量c→

Dependent因變量y

Plots—可選擇分水平的盒形圖(Box-＆-WhiskerPlot)■條形圖(Bar

Chart)及均值、標(biāo)準(zhǔn)差圖

Means—Comparisons

Methods給出了10種多重比較的方法■α為選擇的顯著性水平,Breakdown可按水平分組出描述性統(tǒng)計(jì)量→OK(點(diǎn)擊運(yùn)行后的結(jié)果樹標(biāo)簽則會(huì)打開相應(yīng)圖.編程進(jìn)行單因素方差分析Data

E411;input

c

$

y

@@;cards;■10.23620.25730.258■10.23820.25330.264■10.24820.25530.2591

0.24520.25430.2671

0.24320.26130.262;/*glm為方差分析*//*分類變量c*//*模型因變量=自變量*//*最小誤差法*//*求c的均值*/proc

glm

data=E411;class

c

;model

y=c;lsmeans

c;means

c;RUN;請(qǐng)看演示第二節(jié)兩因素方差分析1.數(shù)據(jù)輸入:見Data

Rocket2.編程進(jìn)行:proc

glm

data=rocket;

class

f

m;

/*

class語句說明對(duì)分類變量

f,m分析*//*模型:連續(xù)變量r;考慮

model

r=f

m

f

*

m;因素f,m及交互f*m*/lsmeans

f

m

f

*

m;run;

說明:如果要考慮交互效應(yīng),則每一水平組合必須做重復(fù)試驗(yàn),否則可以不做重復(fù)試驗(yàn).3.應(yīng)用分析員應(yīng)用系統(tǒng):

Solution→Analysis→Analyst(分析員系統(tǒng))→(出現(xiàn)空表)→File→Open

By

Sas(在Make

one

selection窗口中)

→work

(選中數(shù)據(jù)名Data

rockey)(OK)

Statistics→

ANOVA →

Factorial ANOVA…

→Independent填分類變量f,m→Dependent填因變量R

→Model

-----

Standard

ModelsMain

effects

only只考慮主效應(yīng);Effects

up

to

2-way

interactions考慮交互效應(yīng)

Plots—可選擇響應(yīng)變量的均值(主效應(yīng)或交互效應(yīng))連線圖■

Means—Comparisons

Methods給出了10種多重比較的方法α為選擇的顯著性水平,Breakdown可按水平分組出描述性統(tǒng)計(jì)量→OK請(qǐng)看演示第三節(jié)多因素(≥3)方差分析

五因素三水平安排在正交表L18(37)上,要考察每個(gè)因素和其平方對(duì)指標(biāo)y的影響的顯著性.數(shù)據(jù)見下程序data

Q146;input

number

$

A

B

C

D

E

y;A2=A*A;

B2=B*B;C2=C*C;

D2=D*D;

E2=E*E;cards;■1

1

1

1

1

1943.44■2

1

2

2

2

2975.06■3

1

3

3

3

31003.■4

2

1

1

2

2906.225

2

2

2

3

3

939.536

2

3

3

1

1

1085.157

3

1

2

1

3

957.098

3

2

3

2

1

1068.769

3

3

1

3

2

909.7610

1

1

3

3

2

1016.4911

1

2

1

1

3

899.2212

1

3

2

2

1

1010.6113

2

1

2

3

1

985.8514

2

2

3

1

2

1047.5215

2

3

1

2

3

895.8516

3

1

3

2

3

1003.9817

3

2

1

3

1

928.7418

3

3

2

1

2

997.38;proc

print;run;

Solution→Analysis→Analyst(“分析員應(yīng)用

File→Open

By

Sas

Name…→

(在Make

one

selection窗口中)work選中數(shù)據(jù)名Q146→(OK)→Statistics→Regression→Linear…線性

在線性回歸主窗口中Dependen填入因變量;

Explanatory填入各自變量;

(以下為返回式選項(xiàng)窗口,進(jìn)入該類窗口并進(jìn)行選擇后→OK返回)→OK

→Model選擇篩選變量的方法→逐步回歸stepwiselection→OK;→Statistics選擇Type

1

sum

ofsquares→OK→OK請(qǐng)看演示總和T，修正項(xiàng)CT，以及各列的波動(dòng)平方和Sｉ和總波動(dòng)平方和ST等可以用SAS求得:data

Q143;input

A

B

C

Em

y;cards;1

1

1

1

5.091

2

2

2

20.391

3

3

3

24.562

1

2

3

16.82

2

3

1

23.232

3

1

2

18.943

1

3

2

21.013

2

1

3

15.593

3

2

1

22.34;proc

print;run;

運(yùn)行數(shù)據(jù)后再利用SAS菜單系統(tǒng)進(jìn)行方差分析:

Solution→Analysis→Analyst→(分析員系

(出現(xiàn)空白數(shù)據(jù)表)→File→Open

By

Sas(在

Make

one

selection窗口中)→work(選中數(shù)據(jù)名Data

Q143)→(OK)→

Statistics→ANOVA→

Linear

Models

…

→Independent填分類變量A,B,C→

Dependent因變量(響應(yīng)變量)填y→在選項(xiàng)Statistics→Type1下打勾→OK→OK請(qǐng)看演示

發(fā)現(xiàn)因素A不顯著,準(zhǔn)備刪去因素A,重新進(jìn)入菜單系統(tǒng):Statistics

→

ANOVA

→Linear

Models

…

→Reset后→Independent填分類變量B,C→

Dependent因變量(響應(yīng)變量)填y在選項(xiàng)Statistics→Type1下打勾→OK→OK請(qǐng)看演示第五章正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)

正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)由于具有優(yōu)良的均衡分散性和整齊可比性，其設(shè)計(jì)的試驗(yàn)點(diǎn)具有強(qiáng)烈的代表性，在工藝改革等多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)問題中，往往能以較少的試驗(yàn)次數(shù)，分析出各因素的主次順序以及對(duì)試驗(yàn)指標(biāo)的影響規(guī)律，刪選出較滿意的試驗(yàn)結(jié)果.正交試驗(yàn)法還滲透到其它一些試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法中，提高了試驗(yàn)的效率和分析質(zhì)量.正交試驗(yàn)法應(yīng)用廣泛，具有卓越的經(jīng)濟(jì)效益，是多因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)問題中的常用手段.第一節(jié)正交表介紹■■■

L8(27)有8個(gè)橫行和7個(gè)縱列，由數(shù)碼“1”和“2”組成.它有兩個(gè)特點(diǎn)：每縱列恰有四個(gè)“1”和四個(gè)“2”；任意兩個(gè)縱列，其橫方向形成的八個(gè)數(shù)字對(duì)中，恰好(1，1)、(1，2)、(2，1)和(2，2)各出現(xiàn)兩次.這就是說對(duì)于任意兩個(gè)縱列，數(shù)碼“1”、“2”間的搭配是均衡的.在正交表L9(34)中.

(1)每縱列“1”、“2”和“3”出現(xiàn)的次數(shù)相同，都是三次；(2)任意兩個(gè)縱列，其橫方向形成的九個(gè)數(shù)字對(duì)中，(1，1)、(1，2)、(1，3)、(2，1)、

(2，2)、(2，3)、(3，1)、(3，2)和(3，3)出現(xiàn)的次數(shù)相同，都是一次，即任意兩列的數(shù)碼“1”、“2”和“3”間的搭配是均衡的.第二節(jié)二水平正交試驗(yàn)和分批試驗(yàn)分批試驗(yàn)的思想:例5.2.12，4—二硝基苯肼的工藝改革考察指標(biāo):產(chǎn)出率和顏色第二批撒小網(wǎng)

對(duì)第一批試驗(yàn)確定的主次因素，若認(rèn)為不再需要進(jìn)一步考慮的因素，則主要因素固定在好水平上，次要因素固定在適當(dāng)水平上，第二批試驗(yàn)中要考慮的因素包括第一批試驗(yàn)中確定的主要因素且認(rèn)為有必要進(jìn)一步詳細(xì)考察的因素以及第一批試驗(yàn)中未及考慮到而認(rèn)為有必要在第二批試驗(yàn)中補(bǔ)充考慮的因素.第三節(jié)多水平正交試驗(yàn)和水平趨勢(shì)圖

例5.3.1晶體退火工藝改進(jìn)定量因素的水平趨勢(shì)圖發(fā)現(xiàn)有用量選偏的因素(在本例中是恒溫溫度B)是認(rèn)識(shí)上的重大收獲.下批試驗(yàn)中把用量選準(zhǔn)后，常能取得明顯的進(jìn)展.第四節(jié)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的優(yōu)良性質(zhì)

1.均衡分布見P.97圖5.4.1(L9(34)前三列)使每個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)有強(qiáng)烈的代表性

正交試驗(yàn)的試驗(yàn)次數(shù)(空心點(diǎn)總數(shù))：全面試驗(yàn)試驗(yàn)次數(shù)(格子點(diǎn)數(shù))■=每個(gè)平面上空心點(diǎn)數(shù)：每個(gè)平面上格子點(diǎn)數(shù)■=每條棱上空心點(diǎn)數(shù)：每條棱上格子點(diǎn)數(shù)即

9/27=3/9=1/3 (三因素三水平場(chǎng)合)局部試驗(yàn)的最優(yōu)點(diǎn)的平均名次=(N+1)/(n+1)

這兒N是全面試驗(yàn)次數(shù),n是局部試驗(yàn)次數(shù),對(duì)于正交表L8(27)則有(128+1)/(8+1)≈14

2.整齊可比性使正交表的同一列可比較產(chǎn)生”好水平”.下表說明A1的三次試驗(yàn)(空心點(diǎn))中因素B的三個(gè)水平和因素C的三個(gè)水平各出現(xiàn)一次，A2和A3有同樣情況，就是說，對(duì)因素A的三個(gè)不同水平，受因素

B和因素C的水平影響處于對(duì)等狀態(tài).穩(wěn)定性尋優(yōu)與三次設(shè)計(jì)(選講)第一節(jié)

望目特性的SN比一、SN比的定義

現(xiàn)在我們把產(chǎn)品的質(zhì)量特性值ｙ看作隨機(jī)變量，它的數(shù)學(xué)期望為μ，方差為σ2。又設(shè)質(zhì)量特性值ｙ為望目特性，即存在目標(biāo)值ｍ,希望指標(biāo)值y離m差的絕對(duì)值越小越好。對(duì)于望目特性ｙ來說，我們希望其數(shù)學(xué)期望μ＝ｍ，且方差σ2越小越好。

概率論中用變異系數(shù)r=σ/μ作為隨機(jī)變量欠佳性指標(biāo)，而以1/r=

μ/σ作為隨機(jī)變量?jī)?yōu)良性指標(biāo)?；蛘哳愃频乜捎谩靓?

log10(μ2/σ2)

作為望目特性ｙ的優(yōu)良性指標(biāo)。即η越大，

說明隨機(jī)變量ｙ的波動(dòng)越小，性能越穩(wěn)定。。即η越大，說明隨機(jī)變量ｙ的波動(dòng)越小，性

能越穩(wěn)定。

式中的μ2可看作信號(hào)（Signal），σ2可看作噪聲（Noise）,因而稱η為信噪比（SN比）。SN比是反映產(chǎn)品質(zhì)量特性值穩(wěn)定性的重要指標(biāo)。第六章回歸分析

在現(xiàn)實(shí)世界中，存在著大量這樣的情況：一個(gè)變量和一個(gè)或多個(gè)變量,譬如y和x1，x2，…，xp有一些依賴關(guān)系,由x1，x2，…，xp可以部分地決定y的值，但這種決定往往不很確切.常常用來說明這種依賴關(guān)系的最簡(jiǎn)單、直觀的例子是體重與身高、腰圍.若用x1表示某人的身高，用x2表示某人的腰圍，用y表示他的體重,眾所周知，一般說來，當(dāng)

x1，x2大時(shí)，y也傾向于大，但由x1，x2不能嚴(yán)格地決定y.類似的例子還很多.變量之間的這種關(guān)系稱為“相關(guān)關(guān)系”，回歸模型就是研究相關(guān)關(guān)系的一個(gè)有力工具.第一節(jié)回歸方程的最小二乘估計(jì)一元線性回歸的例6.2.1data

E621;input

mumber

$

y

x

@@;cards;■110.9835.3■211.1329.7■312.5130.8■48.4058.8■59.2761.4■68.7371.3■76.3674.4■88.5076.7■97.8270.7■109.1457.5■118.2446.4■1212.1928.9■1311.8828.1■149.5739.1■1510.9446.8■169.5848.5■1710.0959.3■188.1170.0■196.8370.0■208.8874.5■217.6872.1■228.4758.1■238.8644.62410.3633.42511.0828.6■;proc

print;run;例6.6.1散點(diǎn)圖

由散點(diǎn)圖可見x增大時(shí)y反而小,散點(diǎn)散布在一條直線附近.不過找不到一條直線穿過所有散點(diǎn)(這就是由誤差決定的相關(guān)關(guān)系的特征).現(xiàn)在要求這樣的直線方程:y=b0+b1xi,即由數(shù)據(jù)確定回歸參數(shù)b0,b1.對(duì)于每一數(shù)據(jù)對(duì)(xi,yi)中的xi,同時(shí)有y的觀測(cè)值yi與回歸直線上的計(jì)算值b0+b1xi與之對(duì)應(yīng),相應(yīng)有誤差ei=yi-(b0+b1xi).回歸分析中參數(shù)的最小二乘估計(jì)就是要求這樣的b0,b1使利用分析員應(yīng)用系統(tǒng)進(jìn)行一元回歸Solution→Analysis→Analyst(“分析員應(yīng)用”

File→Open

By

Sas

Name… (在Make

oneselection窗口中)→work

→選中數(shù)據(jù)名E621(OK)→Statistics →Regression

→Simple…一歸(一元回歸主窗口)在線性回歸主窗口中,Dependen因變量選中y;

Explanatory自變量選中x;然后進(jìn)入各返回式選項(xiàng)窗口(進(jìn)入該類窗口并進(jìn)行選擇后OK

返回)

→OK請(qǐng)看演示第二節(jié)多元線性回歸

假設(shè)y為因變量，x1，…，xp為對(duì)y有影響的p個(gè)自變量，并且它們之間具有線性關(guān)系y=b0+b1x1+…+bpxp+e，

其中e為誤差項(xiàng)，它表示除了x1，…，xp之外其它因素對(duì)

y的影響以及試驗(yàn)或測(cè)量誤差.b0，b1，…，bp是待估計(jì)的未知參數(shù).假定我們有了因變量y和自變量x1，…，xp的n組觀測(cè)值(

xi1，…，xip；yi

)，i=1，…，n，它們滿足yi=b0+

b1xi1+…+bpxip+ei

，i=1，……，n

(6.1.3)這里ei為對(duì)應(yīng)的隨機(jī)誤差.數(shù)據(jù)中心化最小二乘的幾何意義例6.4.1研究某一地區(qū)土壤中含植物可給態(tài)■磷的情況.設(shè)y是35℃時(shí)土壤中可給態(tài)磷含量；x1是土壤中所含無機(jī)鹽濃度；x2是土壤中溶于K2CO3溶液并受溴化物水解的有機(jī)磷；

x3是土壤中溶于K2CO3溶液但不溶于溴化物

的有機(jī)磷，經(jīng)18次測(cè)量(見程序中數(shù)據(jù))，求

x1,x2,x3對(duì)y的線性回歸方程Y=b0+b1x1+b2x2+b3x3data

pcontent;input

x1-x3

y@@;cards;數(shù)據(jù)(略);proc

print;run;利用SAS進(jìn)行多元線性回歸1.編程進(jìn)行(設(shè)數(shù)據(jù)已輸入):proc

reg

data=pcontent; /*reg回歸分析*/model

y=x1-x3; /*模型因變量=自變量*/run;2.利用菜單系統(tǒng):Solution→Analysis

→Analyst(“分析員應(yīng)用”)→File→Open

By

Sas

Name…

(在Make

one

selection窗口中)→work

選中數(shù)據(jù)名

(OK)→Statistics→Regression→Linear…線性回歸

→Dependen填入因變量;→Explanatory填入各自變量以下為返回式選項(xiàng)窗口(進(jìn)入該類窗口并進(jìn)行選擇后→

OK)→OK請(qǐng)看演示第三節(jié)回歸模型的檢驗(yàn)data

E123;input

x

y@@;cards;■0.11.10■0.21.36■0.31.38■0.41.45■0.51.56■0.61.41■0.71.39■0.81.36■0.91.08■1.00.96;proc

pri