《残差自相关的修正》由会员分享，可在线阅读，更多相关《残差自相关的修正（10页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、应用回归分析上机作业二学号：200930980106 姓名： 何斌 年级专业：10级统计1班 指导老师：丁仕虹思考与练习4.91. 用普通最小二乘法建立回归方程，并画出残差散点图。1.1首先录入数据，sas程序如下：proc import out=aa /*使用import过程导入数据，并输出到数据集aa*/datafile=d:xt4.09.xls dbms=excel2000 replace;getn ames=yes; /* 首行为变量 名*/run;proc print data=aa noobs;run;1.2建立回归方程，画残差散点图，sas程序如下：proc reg data=a
2、a;model y=x;output out=out r=residual;/*把回归的结果输出在文件out里，残差给变量名residual */ run;proc gplot data=out;plot residual*x;/*做残差图，检验是否存在异方差*/symbol v=star i=none;run;1.3得到结果如下：The ILEJ Froc已 dur亡MODEL1Eependent1 atle： y yffijjnb - ri f Uli 2 erva t i onz Re ad53ffiuTib!： t Uti etifvit i ons UEt=d53AtlJilysi
3、nt Var i armeScnrrceMo.lelErr o r匚orr ectei Tut：ilBF15152Sum ofSquares302.63314126.66602429.49915M e anSqu；iJ-e302. 633142. 48757F Value121.&SFr P |t|Inter cept工口七 er c p t1-0.831300. 441&L-1.8B0.065510. 0LI368U. LI0U3339UII. 03 F1911.26758SI 1.26755349. 25： tjse1. 61532TlS ipi：=Lt- eU. 8 704Dependa
4、ntHe：iiL3. 41321Adj L-Sq.0. 8679Coa47.32546F：m:ini色t目上 EeP：i-：jTieterS t：=LTiil：il_dViiriitileLabelDFEstimateErrmrt V；BlueFr |t|XX10. 003140.0001677618. 69 P1129130B644228.46 |t|Intr1-2.400380.62183-3.860.000310.004600.0003041515. 11.0001图3.2.1拟合优度以及参数估计3.3结果分析：(1) 由方差分析可知：P值小于0.05，所以该回归方程显著有效。(2) R
5、-Square=0.8175, Adj R-Sq=0.8139，可见回归方程的拟合度较高。(3) 由参数估计可得，所有参数的检验P值均小于0.05，参数显著有效。(4)加权最小二乘的回归方程为：$二-2.40038 + 0.0046x(3.3.4)3.4.1残差散点图:100020003DCHJ40-0-Q3.4.2残差散点图分析：由3.4.1残差散点图可以直观地看到，残差图上的点仍是有规律的，即误差随着x的增加而 波动幅度增加，呈大喇叭的形状，因此可以认为误差项仍存在异方差。4. 作变换：y=sqrt(y)。 4.1得到结果如下：Nijnib ero OLservat 1 ons Usad53Analysi eVariSum &EMSijizrceDF5 quar esS qu!f eFVidlueModel10.2585020- 585094. 08Errmr5110.98219U-1534C orr ecteiiTotal5231.240G9RootMSE0.46404R-Sq.uare0. &485DependentM ean1.68040
