实验04 回归分析
一、实验目的
通过实验进行对回归分析的学习，并有效掌握回归分析数据样本的解读和整理并从SAS输出结果中得到相关结论
二、实验内容
①我近些日子复习英语单词的个数和每天的单词学习时间之间的关系做一元线性回归分析
②我近些日子每日学习单词时间与复习/学习单词两个变量之间的关系做二元线性回归分析
③对四种不同化学物质对水泥放热的影响做逐步回归
④在光电比色计上测定每升溶液中叶绿素的毫克数（x，mg/L）和透光度（y）做可化为线性的回归分析
⑤由性别、年龄、薪资与是否骑自行车上下班来做logistics回归分析
三、实验数据准备
①找单词学习APP不背单词的客服从后台调用的我的学习数据
②同上
③互联网某文档
④SAS学习课件的课后作业
⑤某年鉴报告
四、实验过程
(一)SAS程序
①一元线性回归分析
Data;
Input x y @@;
Cards;
159 169 114 188 110 141 138 159 132 148 148 173 154 142 192 154 119 84 147 61 126 95 148 108 44 112 289 127 243 131 168 168
50 50 33 46 49 49 54 60 57 44 48 44 33 58 54 31 32 28 49 51 52 48 54 47 44 42 31 32 39 43 32 41
Proc Reg;
Model y = x;
Run;
②二元线性回归
Data;
Input x1 x2 y @@;
Cards;
159 169 114 188 110 141 138 159 132 148 148 173 154 142 192 154 119 84 147 61 126 95 148 108 44 112 289 127 243 131 168 168 185 105 109 114 84
0 20 40 0 60 0 60 60 60 50 60 30 0 53 0 0 17 50 0 40 10 60 0 50 60 60 0 60 0 14 7 0 0 0 0 0 0
50 50 33 46 49 49 54 60 57 44 48 44 33 58 54 31 32 28 49 51 52 48 54 47 44 42 31 32 39 43 32 41 39 20 20 20 18
Proc Reg;
Model y = x1 x2;
Run;
③逐步回归
Data;
Input x1 x2 x3 x4 y @@;
Cards;
7 1 11 11 7 11 3 1 2 21 1 11 10
26 29 56 31 52 55 71 31 54 47 40 66 68
6 15 8 8 6 9 17 22 18 4 23 9 8
60 52 20 47 33 22 6 44 22 26 34 12 12
78.5 74.3 104.3 87.6 95.9 109.2 102.7 72.5 93.1 115.9 93.8 113.3 109.4
Proc Reg;
Model y = x1-x4 /selection= stepwise sle=0.05 sls=0.05;
Run;
④可化为线性
Data ;
Input x y @@;
lnx = log(x);
output;
Cards;
5 82.5 10 65.0 15 52.0 20 44.0 25 36.0 30 30.0
35 25.0 40 21.0 45 17.0 50 14.0 55 11.0 60 9.0
65 7.5 70 6.0 75 5.0 80 4.0
;
Proc reg;
Model y=lnx;
Run;
⑤逻辑斯蒂回归
data t5;
input x3 x1 x2 y;
datalines;
0 18 850 0
0 21 1200 0
0 23 850 1
0 23 950 1
0 28 1200 1
0 31 850 0
0 36 1500 1
0 42 1000 1
0 46 950 1
0 48 1200 0
0 55 1800 1
0 56 2100 1
0 58 1800 1
1 18 850 0
1 20 1000 0
1 25 1200 0
1 27 1300 0
1 28 1500 0
1 30 950 1
1 32 1000 0
1 33 1800 0
1 33 1000 0
1 38 1200 0
1 41 1500 0
1 45 1800 1
1 48 1000 0
1 52 1500 1
1 56 1800 1
;
run;
Proc Logistic data=t5 descending;
Model y = x1-x3 / selection=stepwise;
Run;
(二)SAS运行结果
①一元线性回归分析
②二元线性回归
③逐步回归
④可化为线性
⑤逻辑斯蒂回归
(三)运行结果分析
①一元线性回归分析
显著线性相关（P<0.001），得出线性回归方程约为y=0.57x-33
②二元线性回归分析
新学单词数x2在0.1水平上显著（p=0.09），复习词数x1显著相关。简单得出线性回归方程y=0.51x1+0.35x2-13
③逐步回归分析
逐步回归结果可以看出x1x2x3三个因素对水泥放热都没有显著影响所以被剔除，而x4对水泥放热具有显著影响。
④可化为线性的回归分析
每升溶液中叶绿素的毫克数（x，mg/L）和透光度（y）之间具有显著线性相关关系，其方程为y=-29lnx+131
⑤逻辑斯蒂回归分析
X1性别x3薪资对个人是否骑自行车上下班具有显著影响，而且性别这个变量是非常显著的解释变量。而x2年龄对是否骑自行车上下班影响不大
