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SAS专版
求教高手帮忙分析一下输出结果
楼主
wendyliu919
2578
8
收藏
2010-05-30
悬赏
10
个论坛币
未解决
这是用sas做的非线性回归的输出结果
不知道为什么方差分析结果没有给出residual和corrected total的值。是不是模型拟合的不好 ?[img]file:///C:/DOCUME~1/ADMINI~1/LOCALS~1/Temp/HL%ND`1@JZ2[}TQZGF9(0BU.jpg[/img]
以下是原程序
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全部回复
沙发
wendyliu919
2010-5-30 11:24:11
data case;
input x y @@;
cards;
0 4.4 1 4.49 2 4.78 3 4.86 4 4.94 5 5.08 6 5.4 7 5.48
;
proc nlin;
model y=4.4+1.08*exp(-exp(2.576*b0*(b1-x)+1));
parms b0=0.5 b1=3;
run;
这是原程序
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藤椅
wendyliu919
2010-5-30 11:26:13
这是输出结果
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板凳
wendyliu919
2010-5-30 11:26:47
[img][/img]
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报纸
crackman
2010-5-30 11:34:14
SAS 系统 2010年05月30日 星期日 上午10时40分37秒 4
The NLIN Procedure
Dependent Variable y
Method: Gauss-Newton
Iterative Phase
Sum of
Iter b0 b1 Squares
0 0.5000 3.0000 0.3444
1 0.2445 2.3938 0.2902
2 0.1887 1.1607 0.1070
3 0.1897 0.6174 0.0621
4 0.1917 0.6283 0.0620
5 0.1912 0.6214 0.0620
6 0.1913 0.6229 0.0620
7 0.1913 0.6226 0.0620
8 0.1913 0.6227 0.0620
9 0.1913 0.6226 0.0620
NOTE: Convergence criterion met.
Estimation Summary
Method Gauss-Newton
Iterations 9
Subiterations 1
Average Subiterations 0.111111
R 4.728E-6
PPC(b1) 7.945E-6
RPC(b1) 0.000033
Object 2.98E-10
Objective 0.062003
Observations Read 8
Observations Used 8
Observations Missing 0
NOTE: An intercept was not specified for this model.
Sum of Mean Approx
Source DF Squares Square F Value Pr > F
Model 2 195.3 97.6632 9450.78 <.0001
Error 6 0.0620 0.0103
Uncorrected Total 8 195.4
Approx
Parameter Estimate Std Error Approximate 95% Confidence Limits
b0 0.1913 0.0346 0.1067 0.2759
b1 0.6226 0.5263 -0.6652 1.9104
SAS 系统 2010年05月30日 星期日 上午10时40分37秒 5
The NLIN Procedure
Approximate Correlation Matrix
b0 b1
b0 1.0000000 0.8581833
b1 0.8581833 1.0000000
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地板
wendyliu919
2010-5-30 15:53:32
还是没有给出residual和corrected total的值啊! 我是想知道这个模型拟合的相关系数是不是很高。
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点击查看更多内容…
7楼
wendyliu919
2010-5-31 09:15:15
就没有可帮忙解答一下的吗?
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8楼
ladyw
2010-6-3 14:03:21
proc nlin;
model y=4.4+1.08*exp(-exp(2.576*b0*(b1-x)+1));
parms b0=0.5 b1=3;
output out=c p=p r=r;
run;
提交执行,左侧results列表中,找到NLIN下的子块 Summary Statistics : Dependent Variable y并且,可以看到regression一行的最后——检验p 值<.0001,说明模型有显著意义。
proc univariate data=c plot normal; var r;run;
提交执行,左侧results列表中,找到Univariate下的子块Tests For Location、Tests For Normality,两个p值都是>0.10,说明残差是服从均值为0的正态分布。
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9楼
ladyw
2010-6-3 14:08:46
有个问题:单单根据x y的观测值,你怎么就得到非线性的具体表达式了呢?相关的背景是怎么回事?能说下吗
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