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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学
3277 4
2008-11-26
用的x,y,w三列数据做五次趋势面分析,w为因变量,下面得到的结果,希望高人解读一下(如果太乱可查看附件):
                            Number of Observations Read         458
                            Number of Observations Used         458
                                                The GLM Procedure
Dependent Variable: w
                                                     Sum of
      Source                      DF         Squares     Mean Square    F Value    Pr > F
      Model                       20      2937183.72       146859.19       4.95    <.0001
      Error                      437     12963761.74        29665.36
      Corrected Total      457     15900945.45

                       R-Square     Coeff Var      Root MSE        w Mean
                       0.184718      75.20782      172.2363      229.0139

      Source                      DF       Type I SS     Mean Square    F Value    Pr > F
      x                            1     688036.5623     688036.5623      23.19    <.0001
      y                            1     301954.9448     301954.9448      10.18    0.0015
      x*x                          1       4284.3567       4284.3567       0.14    0.7041
      x*y                          1     141856.8577     141856.8577       4.78    0.0293
      y*y                          1      18696.7755      18696.7755       0.63    0.4277
      x*x*x                        1      10346.2648      10346.2648       0.35    0.5551
      x*x*y                        1     236018.3092     236018.3092       7.96    0.0050
      x*y*y                        1      38383.4462      38383.4462       1.29    0.2560
      y*y*y                        1     513929.6862     513929.6862      17.32    <.0001
      x*x*x*x                      1      56614.4514      56614.4514       1.91    0.1678
      x*x*x*y                      1      47451.6018      47451.6018       1.60    0.2066
      x*x*y*y                      1     298218.1136     298218.1136      10.05    0.0016
      x*y*y*y                      1      26699.7850      26699.7850       0.90    0.3433
      y*y*y*y                      1      12412.4648      12412.4648       0.42    0.5181
      x*x*x*x*x                    1       5522.5300       5522.5300       0.19    0.6663
      x*x*x*x*y                    1     340999.8438     340999.8438      11.49    0.0008
      x*x*x*y*y                    1     109837.7530     109837.7530       3.70    0.0550
      x*x*y*y*y                    1       1485.1560       1485.1560       0.05    0.8231
      x*y*y*y*y                    1      12900.3181      12900.3181       0.43    0.5100
      y*y*y*y*y                    1      71534.4976      71534.4976       2.41    0.1212

      Source                      DF     Type III SS     Mean Square    F Value    Pr > F
      x                            1      26309.9929      26309.9929       0.89    0.3468
      y                            1      19159.4606      19159.4606       0.65    0.4220
      x*x                          1         89.0850         89.0850       0.00    0.9563
      x*y                          1       2973.9212       2973.9212       0.10    0.7517
      y*y                          1       5414.4673       5414.4673       0.18    0.6694
      x*x*x                        1      14422.9912      14422.9912       0.49    0.4860
      x*x*y                        1      18349.1663      18349.1663       0.62    0.4320
      x*y*y                        1      32689.1290      32689.1290       1.10    0.2944
      y*y*y                        1      33595.7871      33595.7871       1.13    0.2878
      x*x*x*x                      1      88184.2114      88184.2114       2.97    0.0854
      x*x*x*y                      1      39651.2399      39651.2399       1.34    0.2483
      x*x*y*y                      1      40064.9803      40064.9803       1.35    0.2458
      x*y*y*y                      1      62254.0481      62254.0481       2.10    0.1482
      y*y*y*y                      1      58218.1560      58218.1560       1.96    0.1620
      x*x*x*x*x                    1     234451.0844     234451.0844       7.90    0.0052
      x*x*x*x*y                    1     182969.8283     182969.8283       6.17    0.0134
      x*x*x*y*y                    1      66645.5389      66645.5389       2.25    0.1346
      x*x*y*y*y                    1      46167.3539      46167.3539       1.56    0.2129
      x*y*y*y*y                    1      71807.6580      71807.6580       2.42    0.1205
      y*y*y*y*y                    1      71534.4976      71534.4976       2.41    0.1212

                                                 Standard
               Parameter         Estimate           Error    t Value    Pr > |t|
               Intercept      128.5434898     49.43697335       2.60      0.0096
               x                1.1275767      1.19732079       0.94      0.3468
               y                0.7456003      0.92776770       0.80      0.4220
               x*x             -0.0009363      0.01708600      -0.05      0.9563
               x*y              0.0045171      0.01426646       0.32      0.7517
               y*y              0.0024336      0.00569625       0.43      0.6694
               x*x*x           -0.0000682      0.00009779      -0.70      0.4860
               x*x*y           -0.0000903      0.00011483      -0.79      0.4320                                                                 
               x*y*y           -0.0000551      0.00005252      -1.05      0.2944
               y*y*y           -0.0000145      0.00001363      -1.06      0.2878
               x*x*x*x          0.0000004      0.00000021       1.72      0.0854
               x*x*x*y          0.0000004      0.00000036       1.16      0.2483
               x*x*y*y          0.0000003      0.00000023       1.16      0.2458
               x*y*y*y          0.0000001      0.00000007       1.45      0.1482
               y*y*y*y          0.0000000      0.00000001       1.40      0.1620
               x*x*x*x*x       -0.0000000      0.00000000      -2.81      0.0052
               x*x*x*x*y       -0.0000000      0.00000000      -2.48      0.0134
               x*x*x*y*y       -0.0000000      0.00000000      -1.50      0.1346
               x*x*y*y*y       -0.0000000      0.00000000      -1.25      0.2129
               x*y*y*y*y       -0.0000000      0.00000000      -1.56      0.1205
               y*y*y*y*y       -0.0000000      0.00000000      -1.55      0.1212

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2008-11-27 08:10:00
<p>R-square 太小,方差分析显著,</p><p>你的方法用错了</p>
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2013-5-8 14:35:31
请问楼上,可否线下交流下SAS中的趋势面用法啊?
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2013-5-8 14:35:59
梦316 发表于 2013-5-8 14:35
请问楼上,可否线下交流下SAS中的趋势面用法啊?
本人QQ879721525
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2013-5-8 14:36:56
爱萌 发表于 2008-11-27 08:10
R-square 太小,方差分析显著,你的方法用错了
请问下大侠,能否线下交流SAS中趋势面的用法啊?
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