田间统计实验：第四节 回归与相关分析.ppt

LINEST( ) 函数 相关系数与协方差的计算 简单相关系数的基本公式 CORREL( ) 函数 协方差的计算 协方差的基本公式 总体协方差 样本协方差 粘帖函数（COVAR函数）：总体协方差 协方差分析工具法：样本协方差分析 练习 1、完成教材第九章9.5、9.6习题。（ pp190-191 ）。 2、完成以下补充习题。 某地29名13岁男童身高、体重、肺活量资料如下, 身高 体重 肺活量 身高 体重 肺活量 135.1 32.0 1.75 153.0 32.0 1.75 139.9 30.4 1.75 147.6 40.5 2.00 163.6 46.2 2.75 157.5 43.3 2.25 146.5 33.5 2.50 155.1 44.7 2.75 156.2 37.1 2.75 160.5 37.5 2.00 156.4 35.5 2.00 143.0 31.5 1.75 167.8 41.5 2.75 149.9 33.9 2.25 149.7 31.0 1.50 160.8 40.4 2.75 145.0 33.0 2.50 159.0 38.5 2.50 148.5 37.2 2.25 158.2 37.5 2.00 165.5 49.5 3.00 150.0 36.0 1.75 135.0 27.6 1.25 144.5 34.7 2.25 153.3 41.0 2.75 154.6 39.5 2.50 152.0 32.0 1.75 156.5 32.0 1.75 160.5 47.2 2.25 试做简单回归和相关分析。 第四节 回归与相关分析 一、利用SAS进行回归和相关分析 二、利用Excel的分析工具库进行回归和相关分析 直线回归分析 直线回归分析(Linear Regression)是基于最小二乘法(Least Square Method)原理产生的最优无偏估计。 它是研究一个自变量(Independent)与一个因变量(Dependent)之间是否存在某种线性关系的统计学方法。 直线回归分析又叫简单回归分析(Simple Regression)。 回归分析基本公式 直线回归方程的显著性检验 回归方程显著性检验的方差分析表 回归系数和回归截距的显著性检验 95%回归系数的置信区间为： 95%回归截距的置信区间为： 回归与相关分析的SAS过程 用于线性相关和回归分析的过程有: 回归分析（REG） 、相关分析（CORR）和广义线性模型（GLM），其中CORR过程仅用相关分析。 用于非线性回归直接拟合的过程为NLIN。 REG过程（数据步同前）: PROC REG； MODEL Y=X； RUN； 回归分析 [例9.1] 一些夏季害虫盛发期的早迟和春季温度高低有关。江苏武进连续9年测定3月下旬至4月中旬旬平均温度累积值(x，旬·度)和水稻一代三化螟盛发期(y，以5月10日为0)的关系，得结果于表9.1。试计算其直线回归方程。 x累积温 y盛发期 35.5 34.1 31.7 40.3 36.8 40.2 31.7 39.2 44.2 12 16 9 2 7 3 13 9 -1 表9.1 累积温和一代三化螟盛发期的关系 (一) 一元相关和回归分析 以教材P160例9.1为例（回归方程的取得和测验）。 DATA tb91; INPUT x y @@; CARDS; 35.5 12 34.1 16 31.7 9 40.3 2 36.8 7 40.2 3 31.7 13 39.2 9 44.2 -1??; PROC REG; MODEL y=x; PLOT y*x; RUN; 用REG过程，MODEL语句设定线性数学模型。PLOT语句作用是以变量y作为纵坐标、变量x作横坐标作x-y散点图。 回归系数b 回归截距a t测验实得t值两尾概率值,<α则否定H0,反之则接受HA。 Sa Sb t值 F测验实得F值右尾概率值,<α则否定H0,反之则接受HA。 data pest; input X Y @@; cards; 35.5 12 34.1 16 31.7 9 40.3 2 36.8 7 40.2 3 31.7 13 39.2 9 44.2 -1 ； proc sort out=sorted; by X; run; proc reg data=sorted; model Y=X/r clm; id X; run; data pest; input X Y @@; cards; 35.5 12 34.1 16 31.7 9 40.3 2 36.8 7 40.2 3 31.7 13 39.2 9 44.2