数据统计sas系列作业.docx

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数据统计sas系列作业

第五章,133页第2题.

dataweight;

inputx@@;

cards;

10.1109.810.59.710.210.39.9

;

proccapability;

intervalsx/method=4alpha=0.05;

run;

由图可知,当置信度为95%时,置信区间为（9.839,10.286）.

第六章,145页,第1题.

datairon;

inputx@@;

cards;

4.284.404.424.354.37

;

procmeans;

run;

有显著变化

第六章,145页,第二题

datasank;

inputx@@;

cards;

3.253.273.243.263.24

;

procmeans;

run;

由能够接受.

第六章,146页,第六题

Datamedicine;

inputxy@@;

cards;

1.90.70.8-1.61.1-0.20.1-1.2-0.1-0.14.43.4

5.53.71.60.84.603.42.0

;

procprint;

run;

由运行结果可知,pr=0.079>0.05,可以接受原假设,所以两种药物的效果没有显著差异.

第七章,159页,第一题.

datawater;

inputx$y@@;

cards;

17.328.337.648.458.3

15.427.437.1

18.126.4

17.929.5310.0

17.1

;

proanovadata=water;

classx;

modely=x;

run;

如上表所示,pr=0.7359>f,5种方法没有显著差异.

第七章,159页,第2题.

datamedecine1;

inputx$y@@;

cards;

129.6227.335.8421.6529.2

124.3232.636.2417.4532.8

128.5230.8311.0418.3525.0

132.0234.838.3419.0524.2

;

proanovadata=water;

classx;

modely=x;

run;

由运行结果可知,pr=0.0001<

第七章，166页，第2题。

dataE123;

dof=1to3;

dom=1to4;

dor=1to2;

inputR@@;

output;

end;

end;

end;

cards;

411011111391012

97108711610

511131412131410

;

procglmdata=E123;

classmf;

modelR=mfm*f;

lsmeansmfm*f;

run;

由运行结果可知，pr都大于0.05，所以温度和浓度的交互作用没有显著差异。

第七章,第175页,第三题.

散点图如上所示,由运行结果可知,y对于x的线性回归方程为y=25.13514+0.05743x.

第七章,175页,第四题.

散点图如上所示,有运行结果可知,y关于x的线性回归方程为y=35.00623+79.66381x.斜率和截距的p值逗小于0.0001,所以回归方程高度不显著.

第七章,183页,第一题.

由运行结果可知,y关于x1,x2的二元线性回归方程为y=83.72557+1.03474x1+2.26916x2.回归系数p（x1）=0.1080>0.05不是高度显著不为零但截距p值小于0.0001高度显著不为零回归系数学P（x2）=0.01<0.05也是高度显著的