求助：如何对预测值与实验值进行拟合度的检验、相关分析？

shiyiming

各位大侠：
   小女子通过对不同实验条件进行优化设计后，根据实验测定值进行响应面(RSREG程序)优化分析后得到一个预测方程。现在需对各实验条件下的预测值、实验值进行分析以检测模型的可信度，并以相关系数来表示。
   那么，请问：如何对不同条件下的预测值、实验值进行相关分析、拟合度检验呢？因为本人不是统计学专业，而只是平时喜欢、也习惯了用SAS的固定程序粘贴过来后进行统计分析，所以本人只能笨笨的把实验数据列出来，然后请求大侠列出具体的程序语言、或命令语式及其用法格式。

  若能得到大侠的帮助，本人将不胜感激！同时也感谢论坛为此提供了这样一个好的平台！

  1-32号实验条件下的预测值、实测值数据分别列如下：

4.64         4.35
6.66         7.02
7.03         7.62
7.13         7.34
5.33         5.77
6.97         7.60
5.46         5.80
5.94         6.05
5.28         6.34
6.92         7.20
7.29         6.75
7.77         8.69
5.60         5.60
7.62         7.89
6.11         6.68
6.21         6.27
6.71         6.43
7.62         7.21
2.43         2.28
1.99         1.50
9.13         8.47
10.11         9.70
4.14         3.78
6.27         5.57
8.05         8.43
8.43         6.99
7.16         7.87
7.16         8.24
7.16         7.24
7.16         6.62
7.16         7.15
7.16         6.92

shiyiming

1.相关分析：很简单，用proc corr过程。
2.拟合有度检验：
方法一：用proc npar1way过程，最好对EDF进行检验，因为这样才能够看出其分布特征是否一致。当然，你也可以检验中位数。
这两个过程在SAS中都是非常简单的，需要提及一点，你的数据格式可不是你列出来的，需要增加一列flag.如原始值标记为1，预测值标记为0。 然后把你提问时所列的两列数据合成一列如newcol.
程序如下：
proc npar1way edf  data=nkwilling;
      class flag;
      var newcol;
run;

方法二：用配对检验，用proc univariate过程，此时数据格式如你所写，但是也要增加一列deviance=原始值-预测值。程序如下：
proc univariate data=nkwilling loccount;
var deviance;
run;
建议采用第二种方法。因为你的需求来看，似乎配对检验更合适。注意如果使用方法二，在结果中一定要看符号秩检验(signed rank）所对应的p-value.

shiyiming

结果都在proc rereg的output输出结果里面，从你的描述看来，你是看不懂结果，而不是需要再行进行检验分析。