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发表于 2008-11-15 01:01:39
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求助啊，帮忙给个分析案例！
帮忙给个用SAS分析的现实生活的案例的分析报告，什么形式的都行。例如下面的例题那样的形式。
例：某精神病学医生想知道精神病患者经过６个月治疗后疾病恢复的情况Y是否能通过精神错乱的程度X1、猜疑的程度X2两项指标来较为准确地预测。资料如下,试作分析。
No. Y X1 X2 No. Y X1 X2
1 28 3.36 6.9 9 23 3.15 6.5
2 24 3.23 6.5 10 16 2.60 6.3
3 14 2.58 6.2 11 13 2.70 6.9
4 21 2.81 6.0 12 22 3.08 6.3
5 22 2.80 6.4 13 20 3.04 6.8
6 10 2.74 8.4 14 21 3.56 8.8
7 28 2.90 5.6 15 13 2.74 7.1
8 8 2.63 6.9 16 18 2.78 7.2
[分析与解答] 先建立数据文件PDH.DAT，输成16行３列的形式。 显然，这是二元线性回归分析问题。因为自变量个数很少，我们先用不筛选自变量的方法建立回归方程，视结果的具体情况再确定进一仓析方案。[SAS程序]
DATA abc1; DATA abc2; DATA abc3;
INFILE 'c:\pdh.dat'; INFILE 'c:\pdh.dat'; INFILE 'c:\pdh.dat';INPUT y x1 x2;
INPUT y x1 x2; INPUT y x1 x2;
IF _N_=8 THEN DELETE;
PROC REG; PROC REG; PROC REG;
MODEL y=x1 x2 / MODEL y=x1 x2 /MODEL y=x1 x2;
NOINT P R; NOINT P R;RUN;
RUN; RUN;
(程序１) (程序２) (程序３)
[程序说明] 此程序实际上是３个独立的程序，它们并不是一次写出来的。程序１很简单，它拟合Y关于X1、X2的二元线性回归方程；从运算结果得知 ∶ 方程的截距项与０之间无显著性差别，表明可将截距项去掉(加上选择项NOINT)，于是，产生了程序２；程序２的运算结果表明∶第８个观测点为可疑的异常点,试着将此点剔除后看看结果有什样的变化，胀产生了程序３。程序２与程序３MODEL语句中的选择项P、R分别要求计算各点上因变量的预测值和进行残差分析。欲求标准化回归系数,可在MODEL语句的“／”之后加上“STB”。
[输出结果及其解释]
Parameter Estimates
Parameter Standard T for H0:
Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T| INTERCEP 1 -2.588983 7.74143989 -0.334 0.7434 X1 1 18.372877 2.47536610 7.422 0.0001 X2 1 -4.738875 0.87135198 -5.439 0.0001
注：以上是程序１的参数估计结果，不难看出截距项可以去掉。
NOTE: No intercept in model. R-square is redefined.Dependent Variable: Y Analysis of Variance Sum of MeanSource DF Squares Square F Value Prob>FModel 2 6110.88058 3055.44029 474.661 0.0001Error 14 90.11942 6.43710U Total 16 6201.00000 Root MSE 2.53714 R-square 0.9855 Dep Mean 18.81250 Adj R-sq 0.9834 C.V. 13.48648 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0:Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|X1 1 17.806056 1.74594949 10.198 0.0001X2 1 -4.873584 0.74775285 -6.518 0.0001注：这是程序２的方差分析和参数估计结果，方程与各参数的检验结果都有显著性意义，所求得的二元线性回归方程为∶Y^=17.806056X1- 4.873584X2，SY.X=2.53714。SY.X是回归模型误差的均方根，此值越小，表明所求得的回归方程的精度越高(下同)。
① ② ③ ④ ⑤ ⑥ Dep Var Predict Std Err Student Cook'sObs Y Value Predict Residual -2-1-0 1 2 D 1 28.0000 26.2006 0.983 0.769 | |* | 0.052 2 24.0000 25.8353 1.015 -0.789 | *| | 0.059 3 14.0000 15.7234 0.582 -0.698 | *| | 0.014 4 21.0000 20.7935 0.718 0.085 | | | 0.000 5 22.0000 18.6660 0.609 1.354 | |** | 0.056 6 10.0000 7.8505 1.645 1.113 | |** | 0.449 7 28.0000 24.3455 1.046 1.581 | |*** | 0.256 8 8.0000 13.2022 0.829 -2.170 | ****| | 0.281 9 23.0000 24.4108 0.906 -0.595 | *| | 0.026 10 16.0000 15.5922 0.599 0.165 | | | 0.001 11 13.0000 14.4486 0.757 -0.598 | *| | 0.017 12 22.0000 24.1391 0.914 -0.904 | *| | 0.061 13 20.0000 20.9900 0.682 -0.405 | | | 0.006 14 21.0000 20.5020 0.874 0.209 | | | 0.003 15 13.0000 14.1861 0.817 -0.494 | | | 0.014 16 18.0000 14.4110 0.827 1.496 | |** | 0.133注：这是对程序２中的二元回归模型作残差分析的结果，从第④、⑤两列发现第８个观测点所对应的学生化残差的绝对值大于２(因STUDENT=-2.170)，故认为该点可能是异常点，需认真检查核对原始数据。 第①～③列分别为因变量的观测值、预测值及其标准误差；其后的普通残差及其标准误差被省略了；第⑥列为Cook's D统计量。下面的内容是与因变量的残差有关的其他几个统计量(仍由程序２输出)∶Sum of Residuals -0.296920582 这是各观测点残差之和；Sum of Squared Residuals 90.1194 这是各观测点残差平和；Predicted Resid SS (Press) 122.8819 这是各观测点预测平和。 NOTE: No intercept in model. R-square is redefined.Dependent Variable: Y Analysis of Variance Sum of MeanSource DF Squares Square F Value Prob>FModel 2 6077.17852 3038.58926 660.326 0.0001Error 13 59.82148 4.60165U Total 15 6137.00000 Root MSE 2.14515 R-square 0.9903 Dep Mean 19.53333 Adj R-sq 0.9888 C.V. 10.98198 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0:Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob > |T|X1 1 16.972158 1.51154343 11.228 0.0001X2 1 -4.465611 0.65190815 -6.850 0.0001 这是程序３的方差分析和参数估计结果，方程与各参数的检验结果都有显著性意义，所求得的二元线性回归方程为∶Y^=16.972158X1-4.465611X2， SY.X=2.14515。 Dep Var Predict Std Err Student Cook'sObs Y Value Predict Residual -2-1-0 1 2 D 1 28.0000 26.2137 0.831 0.903 | |* | 0.072 2 24.0000 25.7936 0.858 -0.912 | *| | 0.079 3 14.0000 16.1014 0.514 -1.009 | **| | 0.031 4 21.0000 20.8981 0.608 0.050 | | | 0.000 5 22.0000 18.9421 0.526 1.470 | |** | 0.069 6 10.0000 8.9926 1.460 0.641 | |* | 0.177 7 28.0000 24.2118 0.886 1.939 | |*** | 0.386 8 23.0000 24.4358 0.766 -0.717 | *| | 0.038 9 16.0000 15.9943 0.530 0.003 | | | 0.000 10 13.0000 15.0121 0.677 -0.988 | *| | 0.054 11 22.0000 24.1409 0.773 -1.070 | **| | 0.085 12 20.0000 21.2292 0.584 -0.596 | *| | 0.014 13 21.0000 21.1235 0.777 -0.062 | | | 0.000 14 13.0000 14.7979 0.731 -0.891 | *| | 0.052 15 18.0000 15.0302 0.740 1.475 | |** | 0.147注：这是对程序３中的二元回归模型作残差分析的结果，没有发现异常点。下面的内容是与因变量的残差有关的其他几个统计量(仍由程序３输出)∶ Sum of Residuals 0.0827062059 Sum of Squared Residuals 59.8215 Predicted Resid SS (Press) 79.9550 比较第８个观测点去掉前后预测平和Press的值从122.8819降为79.9550；对整个方程检验的F值从474.661上升为660.326,表明该点对因变量预测值的影响是比较大的,值得注意。[专业结论] 可用二元线性回归方程Y^=16.972158X1－4.465611X2较好地预测因变量Y的的值，回归方程误差均方根为 =2.14515。 |
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