SAS多元回归统计分析在煮茧工艺设计中的应用

以安徽歙县黄山丝厂1995-2000年间的茧质数据资料和煮茧参数为依据,运用数理统计知识,通过SAS多元回归分析程序计算,得出煮茧工艺模型。

基于SAS软件的省域区域经济统计差异分析——以广西为例

本文利用SAS软件,综合运用区域经济学、空间计量学、多元统计学等理论和实验方法,对2018—2021年广西经济发展差异进行分析。首先,采用动态分析法进行描述性分析;其次,选取具有代表性的经济指标,使用主成分分析法降维数据作为地市经济发展综合得分;再次,通过层次聚类分析法探究各地市经济的类别差异和整体分布特征;最后,使用探索性空间数据分析检测和量化广西经济空间数据的聚集程度和分散程度。研究发现,广西经济呈现东北—西南发展较好、西北—东南发展较差的空间格局,形成了“少数高经济水平地市高增长的涓滴效应,多数低经济水平地市低增长的集聚效应”的整体经济空间布局,以及“低经济水平地市环绕高经济水平南宁产生较强极化效应”的局域经济现象,仅供参考。

基于分区和多元回归分析的统计单产空间化模拟——以吉林省玉米为例

以吉林省玉米统计单产为例,采用分区和多元回归模拟相结合的方法,开展玉米统计单产的空间化模拟研究,以便了解粮食单产与各种环境因子之间的关系,并为农业资源的综合分析、科学管理和决策提供参考,为作物遥感监测提供有效参数。

如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料 V.用SAS软件实现单因素多水平设计多元定量资料的统计分析

生物统计学是生物学领域科学研究和实际工作中必不可少的工具,在分子生物学迅速发展的今天,生物统计学更显示出了它的重要性。实验设计与数据统计分析是现代生物学的基石,是生物学研究者检验假说、寻找模式、建立生物学理论的有利工具,也是生物学研究者探索微观和宏观生物世界的必备基础知识。对于每天甚至是每时每刻涌现的大量的、以天文数字计量的分子遗传数据,必须借助统计学知识加以分析处理,才能从中获得有意义的信息。"生物多样性数据分析"是开展生物多样性研究的一个重要方面,数据分析能力的高低极大地影响着我们对各种生态学现象认识的深度和广度。现在,电子计算机的普及使得生物统计分析过程大大简化,生物统计分析软件包的普及将生物统计学从统计学家的书本里解放了出来,简化了生物统计分析过程,使之成为生物学研究者的常用工具。本刊特邀军事医学科学院生物医学统计学咨询中心主任胡良平教授,以"如何用SAS软件正确分析生物医学科研资料"为题,撰写系列统计学讲座,希望该系列讲座能对生物医学科研工作者有所帮助。

利用Excel进行医学统计多元回归分析

Excel是一种使用方便的电子表格软件,它有强大的数据管理功能,能制作各种统计图表,具有丰富的医学统计函数。利用Excel进行医学统计多元回归分析既简单又迅速,能够提高我们的工作效率。

用SAS软件实现高维列联表资料的统计学分析:因变量为二值变量的多重logistic回归分析

Logistic回归分析属于概率型回归分析,适用于因变量为定性变量的数据分析和建模,但对自变量的数目和性质没有特殊要求。因变量为二值变量的多重logistic回归分析适用于因变量编码为0或1(代表阳性或者阴性)的多重logistic回归分析。从整体上理解logistic回归分析,可根据操作过程依次总结为以下几个方面:自变量筛选、建立回归模型、进行假设检验(包括对回归系数的检验、整体模型检验以及模型拟合优度检验)。近年来,logistic回归分析在众多临床医学研究,尤其是在预测因子分析中得到了广泛应用,但存在一些问题,例如缺少对模型拟合优度检验以及后续通过验证集对其预测效能进行的二次检验。本文重点介绍如何正确实施多重logistic回归分析、其SAS实现及结果解读。

利用Excel进行医学统计多元回归分析

在科学研究中，经常要对收集到数据进行各种医学统计分析，而分析数据时，大多使用较著名的统计分析软件包，如ＳＡＳ，ＳＰＳＳ等。这些统计分析软件包功能强大，而且可作各种复杂的多变量分析。然而，这些软件包过于庞大，且软件费用过大，一般单位无法购买。在医学数据...

现代统计信息分析在安全工程方面的应用——多元回归分析

在安全管理统计中,经常要用到多元回归分析方法,本文介绍了多元回归分析的几个基本公式,及其计算方法及步骤。

统计软件SAS在《多元统计分析》中的应用研究

《多元统计分析》是财经类院校统计学专业骨干课程之一,随着大数据时代的到来,做好统计软件对该课程的教辅工作已经势在必行。本文提出了SAS软件辅助《多元统计分析》课堂教学的优越性,并结合实践教学,就SAS存在的问题,给予相应的对策研究分析。多元统计分析是从经典统计学中发展起来的一个分支,是应用数理统计学来研究多变量(多指标)统计规律的一门科学。

正态分布定量指标统计分析报表的SAS宏程序

为规范临床试验数据管理 ,简化程序并减少数据统计分析过程中的错误来源 ,我们编制了一些特定的SAS宏程序 。

四格表指标统计分析报表的SAS宏程序

为规范临床试验数据管理,简化程序并减少数据统计分析过程中的错误来源,我们编制了一些特定的SAS宏程序,可以直接输出临床试验四格表指标统计分析报表。

结合分析方法及其在SAS中的统计实现

目的阐述结合分析方法的基本原理及探讨如何在统计软件SAS中完成该统计分析。方法通过案例说明结合分析在SAS8.2中的统计实现及在应用中应注意的问题。结果在SAS中,可以通过编程和图形用户界面两种途径实现结合分析的统计。结论结合分析是一种定量地测量消费者选择偏好的研究方法,与传统的直接询问式分析方法相比有其独特的优势,并可在SAS中实现统计。

新药临床试验中协方差分析的SAS统计报表

设计出 4个SAS宏 ,产生输出表的格式 ,定义调用GLM过程进行协方差分析 ,调用anova过程计算F统计量 ,P值 ,定义输出检验的F统计量 ,P值的位置。通过调用SAS程序 ,产生出协方差分析结果的SAS统计分析报表 ,为新药临床试验中协方差分析统计报表的输出提供参考。

多选题数据统计分析方法及SAS实现

多选题数据录入常用的编码方法有二分法编码、分类法编码和原始编码[1]。其中,原始编码是将多选题设为一个变量var,按照调查对象选择顺序连续录入被选中选项的编码;数据中各项之间以＂,＂分开,如＂1,3,5＂。原始编码最节约录入时间,但是不便于统计分析,故在对数据进行统计分析之前需将原始编码数据转换为多个1-0单项选择。

临床试验中定性指标统计分析报表的SAS宏实现

SAS软件是业界公认的一款统计分析软件,在临床试验的统计分析中应用十分广泛. 应用其强大的宏程序功能,可以高效快捷地实现报表的自动化输出,使统计结果直接生成Word统计报表,避免了以往手工粘贴统计结果出现错误的问题[1-2]. 根据统计分析报告中常用的格式,本文将编写一套较为通用的定性指标（结果变量有序或者无序）的统计分析SAS宏程序.

用SAS软件实现析因设计定量资料的统计分析

析因设计是医药学科研中经常用到的一种实验设计方法,在药物疗效研究方面具有十分广泛的适用性,用于考察两个及以上实验因素及其交互作用对实验结果的影响。本文主要从析因设计的概念、析因设计统计分析方法的合理选用、如何使用SAS程序进行分析,以及如何解释结果几个方面作一概述。

关于运用因子分析和多元回归分析完善对应分析的探讨

对应分析（correspondence analysis）,又称相应分析,其基本思想首先由理查森（Richardson）和库德（Kuder）在1933年提出,后来法国统计学家Jean-PaulBenzecri和日本统计学家HayashiChikio对该方法进行了发展,主要用于分析二维数据阵中行因素和列因素间的关系。对应分析把R型和Q型因子分析结合起来,