1207011017sas回归分析实验论文
14页1、合肥学院20142015第二学期多元统计分析课程论文论文题目 回归分析 姓 名 马坤鹏 学 号 1207011017 专 业 信息与计算科学 成 绩 居民消费指数影响因素回归分析摘要:选择其中居民的消费指数作为响应变量,其它变量作为解释变量,对居民的消费指数和食品和消费指数、衣着价格指数、医疗保健及个人用品价格指数,交通和通信的价格指数之间进行参数检验和回归分析。在求解实际问题时通常使用SAS软件中的REG过程来进行回归分析。本文主要采用了逐步回归分析法求解多个因变量时关于自变量的回归方程,研究居民的消费指数和食品和消费指数、衣着价格指数,交通和通信的价格指数是影响居民消费指数之间的关系。关键词:居民消费指数;参数检验;回归分析一、问题提出与分析居民消费价格指数是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数,是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。通过对居民的消费指数和食品和消费指数、衣着价格指数、医疗保健及个人用品价格指数,交通和通信的价格指数之间进行参数检验和回归分析。来分析影响居民的消费指数的因素做研究。已知某个地区两
2、年内消费指数与价格指数的数据。现在是分析这些数据来求出这几种消费的价格指数和居民的消费指数的关系。共有24组观测值,如下:序号食品衣着价格医疗保健交通和通信居住消费指数1103102.6101.4100.2101.91022103.5100.8100.499.8100.9101.53102.6100.6100.699.3100.9101.34103105.5101.7100.2101.1102.15103.4102.7101.1100.1100.4101.86102.8102.1100.999.4100.7101.57103.7102.6101.9100.7101.1102.28103.3103.4100.6100.6101.9102.19103.7101.3102.599.6100.5101.910102.9104100.6100.1104.4102.611102.4104101.7100.4102.2102.312103.4101.9101.8100.2102.5102.313102.2101.6101.899.2102.1101.614103101.7100.9100.6101.
3、7101.915103.3102.2101.4100102.4102.316102.4103.3101.6100.2102.8102.117103.1102.5101100.3102.2102.118102.2102.6100.7100.4103.1101.919101.7101.3102.3100101.1101.620103.6103.6100.9100101.31022110498.6101.499.8101.1101.722103.5100.7101.5100.710210223102.8102.7102.9100.9101.3101.724102.3102.2101100.5101.5101.5二、 模型建立 逐步回归是多元回归中用以选择自变量的一种常用方法。回归分析法在分析多因素模型时,更加简单和方便;运用回归模型,只要采用的模型和数据相同,通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低,提高预测方程式的效果;在回归分析法时,受实际一个变量仅受单个因素的影响的情况较少。1.准备工作: (1)考虑是否对原始数据进行标准
4、化;为了减少量纲的影响及减少计算误差,经常对数据进行标准化。 (2)由中心化后的数据阵计算阶矩阵; (3)给定引入变量时的显著性水平和剔除变量时的显著性水平。 2.逐步筛选自变量:从出发利用消去变换进行多因变量逐步回归计算 . 第1步:考虑从m个自变量中能否引入变量; 第k步:考虑能否剔除变量的步骤. 不妨设已引入回归方程的变量记为,每引入或剔除一个自变量作一次消去变换,经若干次消去变换后化为 第k+1步:考虑能否引入新变量的步骤. 不妨设从未入选回归方程的变量为;当前矩阵为。3.给出计算结果: 设筛选自变量的过程结束时,入选的自变量为,矩阵经多次消去变换后化为。 (1) 与的回归方程为 (2) 协差阵的无偏估计为; (3) 第j个因变量对的多元回归模型的残差平方和,复相关系数 三、SAS软件操作:data mkp;input X1 X2 X3 X4 X5 Y; cards;103102.6101.4100.2101.9102103.5100.8100.499.8100.9101.5102.6100.6100.699.3100.9101.3103105.5101.7100.2101.1
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