Главная » Все файлы » Просмотр файлов из архивов » PDF-файлы » SAS STAT. Введение. Дисперсионный анализ

SAS STAT. Введение. Дисперсионный анализ (Лекции 2013)

PDF-файл SAS STAT. Введение. Дисперсионный анализ (Лекции 2013) (ППП СОиАД) (SAS) Пакеты прикладных программ для статистической обработки и анализа данных (63183): Лекции - 10 семестр (2 семестр магистратуры)SAS STAT. Введение. Дисперсионный анализ (Лекции 2013) - PDF (63183) - СтудИзба2020-08-25СтудИзба

Описание файла

Файл "SAS STAT. Введение. Дисперсионный анализ" внутри архива находится в папке "Лекции 2013". PDF-файл из архива "Лекции 2013", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "(ппп соиад) (sas) пакеты прикладных программ для статистической обработки и анализа данных" из 10 семестр (2 семестр магистратуры), которые можно найти в файловом архиве МГУ им. Ломоносова. Не смотря на прямую связь этого архива с МГУ им. Ломоносова, его также можно найти и в других разделах. .

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст из PDF

SAS/STAT LECTURE 1ВВЕДЕНИЕ. ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .SAS/STAT ОБЗОР КУРСА••••••••ANOVALINEAR REGRESSIONLOGISTIC REGRESSION [perhaps, linear mixed model]GLM:• POISSON REGRESSION & ZERO-INFLATED POISSON• NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION• GAMMA REGRESSION• TOBIT MODELSURVIVAL ANALYSISCLUSTERINGBAYESIAN ANALYSIS [hope, next year]SAMPLING [hope, we will have time]C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .ПОМОЩЬC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .SAS/STAT ГДЕ ИСКАТЬ ПОМОЩИ….•HTTP://SUPPORT.SAS.COM/DOCUMENTATION/ONLINEDOC/STAT/INDEX.HTML•HTTP://WWW.MACHINELEARNING.RU•HTTP://STANFORD.EDU/ & STARTED 15/10 - HTTP://ML-CLASS.ORG•HTTPS://WWW.GOOGLE.RU/•HTTP://EN.WIKIPEDIA.ORG/WIKI/ANALYSIS_OF_VARIANCE•PAVEL.GREBENNIKOV@SAS.COM•STEPAN.VANIN@SAS.COMC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙПРИМЕРЫ ЗАДАЧАНАЛИЗ•Действительно ли учителя в среднем зарабатывают меньше бухгалтеров?•Правда ли у людей получающих новое лекарство уровень лимфоцитов больше чем улюдей получающих плацебо?•Рыбы живущие в реках около вулканов больше чем рыбы живущие далеко от вулканов?•Влияет ли осведомленность потребителей о магазинах сети «Перекресток» (высокая,средняя, низкая) на предпочтение магазинов именно этой сети?•Как уровень рекламы и/или уровень цен (высокий, средний, низкий) одновременновлияют на объем продаж товаров данной торговой марки?C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙОБЩАЯ ЗАДАЧААНАЛИЗЕсть ли разница между средними характеристики нескольких популяций/выборок/групп?PredictorResponseOne-WayANOVACategoricalContinuousИли по-другому:«Помогает» ли информация о принадлежности к гр пе предсказать значениеисследуемой характеристики?C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ВВЕДЕНИЕ ПЕРЕМЕННЫЕ• Variable type• Continuous: температура, зарплата, возраст, …• Categorical (= class): образование, пол, тип тарифного плана, регион, …• Categorical level of measurement• Nominal: – порядок не определен.• Ordinal: – порядок определен [ => числовые].C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙANOVA И ДРУГИЕ МОДЕЛИАНАЛИЗType ofPredictorsCategoricalContinuousContinuous andCategoricalContinuousAnalysis ofVariance(ANOVA)Ordinary LeastSquares (OLS)RegressionAnalysis ofCovariance(ANCOVA)CategoricalContingencyTable Analysis orLogisticRegressionLogisticRegressionLogistic RegressionType ofResponseC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙЧЕСНОКАНАЛИЗ4 FertilizersC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .32 BedsДИСПЕРСИОННЫЙGARLIC DATASETАНАЛИЗC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙГИПОТЕЗА ДИСПЕРСИОННОГО АНАЛИЗААНАЛИЗH0: F1=F2=F3=F4C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .H1: F1 ≠ F2 or F1 ≠ F3or F1 ≠ F4 or F2 ≠ F3or F2 ≠ F4 or F3 ≠ F4ДИСПЕРСИОННЫЙОСНОВНАЯ ЛОГИКА ДИСПЕРСИОННОГО АНАЛИЗААНАЛИЗVariabilityVariabilitybetween Groups within GroupsСуммыквадратовTotal VariabilityC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .SST=SSM+ SSEДИСПЕРСИОННЫЙСУММЫ КВАДРАТОВ: ПРИМЕРАНАЛИЗC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙСУММЫ КВАДРАТОВ: ПРИМЕР [TOTAL SUM OF SQUARES]АНАЛИЗ(7-6)2(3-6)2C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .SST = (3-6)2 +(4-6)2 +(5-6)2 +(7-6)2 +(8-6)2 +(9-6)2 = 28ДИСПЕРСИОННЫЙСУММЫ КВАДРАТОВ: ПРИМЕР [ERROR SUM OF SQUARES]АНАЛИЗYB  8(7-8)2YA  4C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .(5-4)2SSE = (3-4)2 +(4-4)2 +(5-4)2 +(7-8)2 +(8-8)2 +(9-8)2 = 4ДИСПЕРСИОННЫЙСУММЫ КВАДРАТОВ: ПРИМЕР [MODEL SUM OF SQUARES]АНАЛИЗYB  8(8-6)2YA  4C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .(4-6)2SSM = 3*(4-6)2 +3*(8-6)2 = 24ДИСПЕРСИОННЫЙF STATISTIC AND CRITICAL VALUES AT =0.05АНАЛИЗ .,. ==ModelDF = число групп -1ErrorDF=Nobs-1 – (ModelDF)C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙF STATISTIC SIMPLE “LOGIC”АНАЛИЗYB  8YA  4F >> 1F~1R2= SSM / SSTC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙСПЕЦИФИКАЦИЯ МОДЕЛИАНАЛИЗBulbWt =YikBase+ Fertilizer + UnaccountedLevelfor Variation=  + i + ikproc glm data=sasuser.MGGarlic;class Fertilizer;model BulbWt=Fertilizer;title 'Testing for Equality of Means with PROC GLM';run; quit;C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙПРЕДПОЛОЖЕНИЯАНАЛИЗ• Observations are independent• Good data collection designs help ensure the independence assumption• Errors are normally distributed• Diagnostic plots from PROC GLM• All groups have equal variances• PROC GLM produces a test of equal variances with the HOVTEST option inthe MEANS statement.H0 for this hypothesis test is that the variances are equal for allpopulationsif NO then ask for: MEANS <GROUP-VAR> / HOVTEST WELCH;C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙПРИМЕРАНАЛИЗproc glm data=sasuser.MGGarlic plots(only)=diagnostics;class Fertilizer;model BulbWt=Fertilizer;means Fertilizer / hovtest /*WELCH*/;title 'Testing for Equality of Means with PROC GLM';run;quit;C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙФАКТОРЫ-ПОМЕХИАНАЛИЗ?BulbWeightFertilizer??SSTSSMF( , )=MSM / MSEC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .SSEДИСПЕРСИОННЫЙБЛОКИАНАЛИЗ4 FertilizersC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .32 Beds8 SectorsДИСПЕРСИОННЫЙOBSERVATIONAL OR RETROSPECTIVE STUDIESАНАЛИЗ•Groups can be naturally occurring.••Random assignment might be unethical or untenable.•••for example, gender and ethnicityfor example, smoking or credit risk groupsOften you look at what already happened (retrospective) instead offollowing through to the future (prospective).You have little control over other factors contributingto the outcome measure.Design of experiments?C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙCONTROLLED EXPERIMENTSАНАЛИЗ•Random assignment might be desirable to eliminate selection bias.•You often want to look at the outcome measure prospectively.•You can manipulate the factors of interest and can more reasonablyclaim causation.•You can design your experiment to control for other factorscontributing to the outcome measure.C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ ПРЕДПОЛОЖЕНИЯАНАЛИЗ• Additional assumptions are as follows:• Treatments are randomly assigned within each block.• The effects of the treatment factor are constant across the levels of theblocking variable.C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙПРИМЕРАНАЛИЗproc glm data=sasuser.MGGarlic_Block plots(only)=diagnostics;class Fertilizer Sector;model BulbWt=Fertilizer Sector;title 'ANOVA for Randomized Block Design';run;quit;C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙMY GROUPS ARE DIFFERENT. WHAT NEXT?АНАЛИЗTukeyC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .DunnettДИСПЕРСИОННЫЙTUKEY’S MULTIPLE COMPARISON METHODАНАЛИЗThis method is appropriate when you consider pairwise comparisons only.The experimentwise error rate is• equal to alpha when all pairwise comparisons are considered• less than alpha when fewer than all pairwise comparisons areconsidered.C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙCOMPARING TO A CONTROLАНАЛИЗComparing to a control is appropriate when there is a natural referencegroup, such as a placebo group in a drug trial.•Experimentwise error rate is no greater than the stated alpha.•Comparing to a control takes into account the correlations among tests.•One-sided hypothesis tests against a control group can be performed.•Control comparison computes and tests k-1 groupwise differences,where k is the number of levels of the CLASS variable.•An example is the Dunnett method.C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙПРИМЕРАНАЛИЗproc glm data=sasuser.MGGarlic_Blockplots(only)=(controlplot diffplot(center));class Fertilizer Sector;model BulbWt=Fertilizer Sector;lsmeans Fertilizer / pdiff=all adjust=tukey;lsmeans Fertilizer / pdiff=control('4') adjust=dunnett;lsmeans Fertilizer / pdiff=all adjust=t;title 'Garlic Data: Multiple Comparisons';run;quit;C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙTWO-WAY ANOVA WITH INTERACTIONSАНАЛИЗResponseCategoricalPredictorOne-WayANOVA1 Predictorn-WayANOVAContinuousMore than1 PredictorC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙDRUG EXAMPLEАНАЛИЗThe purpose of the study is to look at the effect of a newprescription drug on blood pressure.C op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c . A l l r i g h t s r es er v e d .ДИСПЕРСИОННЫЙINTERACTIONSАНАЛИЗC op yr i g h t © 2 0 1 3 , S A S I n s t i t u t e I n c .

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Нашёл ошибку?
Или хочешь предложить что-то улучшить на этой странице? Напиши об этом и получи бонус!
Бонус рассчитывается индивидуально в каждом случае и может быть в виде баллов или бесплатной услуги от студизбы.
Предложить исправление
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5057
Авторов
на СтудИзбе
455
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее