第10周-非线性回归 NLINE过程 logistic过程-作业

1 董大均书p334,第5题

image

 

data test;
infile  'E:sas资料SAS统计分析应用SASDTblood.txt';
input y x1-x4;
proc stepwise;
model y = x1-x4;
run;

结论:
step1里将x3引入方程,Pr值小于0.0001,保留x3
step2里将x1引入方程,Pr值为0.0810,小于0.15,保留x1
step3里将x4引入方程,Pr值为0.1113,小于0.15,保留x4
最终得出,x3,x1,x4对结果有影响,即铁,钙,铜对血红蛋白有影响
线性回归方程是,y = -0.06669 * x1 + 0.03062 * x3 + 1.60372 * x4 + 1.08349

 

 

2 用SAS的方法解决薛毅书第6章例6.20

image

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data test;
input x1-x3 y @@;
cards;
2.5 0 0 0
173.0 2 0 0
119.0 2 0 0
10.0 2 0 0
502.0 2 0 0
4.0 0 0 0
14.4 0 1 0
2.0 2 0 0
40.0 2 0 0
6.6 0 0 0
21.4 2 1 0
2.8 0 0 0
2.5 0 0 0
6.0 0 0 0
3.5 0 1 0
62.2 0 0 1
10.8 0 1 1
21.6 0 1 1
2.0 0 1 1
3.4 2 1 1
5.1 0 1 1
2.4 0 0 1
1.7 0 1 1
1.1 0 1 1
12.8 0 1 1
1.2 2 0 0
3.5 0 0 0
39.7 0 0 0
62.4 0 0 0
2.4 0 0 0
34.7 0 0 0
28.4 2 0 0
0.9 0 1 0
30.6 2 0 0
5.8 0 1 0
6.1 0 1 0
2.7 2 1 0
4.7 0 0 0
128.0 2 1 0
35.0 0 0 0
2.0 0 0 1
8.5 0 1 1
2.0 2 1 1
2.0 0 1 1
4.3 0 1 1
244.8 2 1 1
4.0 0 1 1
5.1 0 1 1
32.0 0 1 1
1.4 0 1 1
;
proc logistic;
model y = x1-x3/selection = stepwise sle = 0.1 sls = 0.1 stb;
run;
结论:
step1,x3加入,最终保留;
step2,x2加入,最终保留
因此在进行分析时,x3和x2这两个变量保留下来,x2的标准化回归系数估计值为0.3609,x3为-0.7754
得出结论淋巴结浸润等级和出院后无巩固治疗这两个因素影响生存时间
另外x2的置信区间为0.876-4.694,x3的置信区间为0.013-0.285

 

3 请大家使用最近两周学到的线性回归,非线性回归,logistic回归等,自行寻找一实际问题或现实场景,建模分析出有趣的结果。要求原创,可以参考其它在线或纸介质资料,但是不能copy,字数不少于400字。

 

背景:每个周末都去打牌

任务:每个星期打牌的输赢,来预测下一周是否会赢钱

data test;
      input week c@@;
cards;
1 -140 2 320 3 10 4 150 5 -250 6 135 7 -180 8 70
;

proc print;
run;

proc corr;
run;

proc reg;
model c = week /P clm;
plot c * week;
run;

运行结果:

1>. 相关性分析:

image

相关系数为-0.15933  P值=0.7063, 负相关 说明什么?

 

2>线性回归?

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Model Pr=0.7063  R-Square=0.0254  认为线性回归模型是不合理的。

截距与变量Pr值均为0.7063<0.05,

 

3> 散点图

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我不通过数据分析 心里感应这周打牌会输   要怎么分析???

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