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协方差分析的sas实现方法

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统筹方差-2/根据影响因素和协变量的数量可分为单因素统筹方差-2/和随机区组设计统筹方差- 。本例演示了最基本的单因素关联-1 分析，并通过一个实际应用的例子简要演示了关联方差 分析的过程 ， 谢方差 分析采用线性回归方法进行排除混杂因素影响方差 分析 ， sas软件特点sas软件特点:1，强大的功能和整洁完整的统计方法 。新的SAS提供方差 分析从基础统计的计算到各种实验设计，相关回归分析和多元分析和各种统计分析过程几乎涵盖了所有最新的分析方法，其分析技术先进可靠 。

1、SAS聚类 分析或回归 分析,或模糊评价,需要一个数据,一个程序和运行结果的...为了研究大脑老化的严重程度，有人测量了60名不同年龄的正常男性的10项相关指标的数据 。变量的含义如下:AGE是年龄 ， TJ是图片记忆 ， SG是数字跨度记忆，TS是图形顺序记忆，XX是心算位数，XS是心算时间，CK是规定时间内穿刺的次数，BJ是步幅，JJ是行走时下肢之间的角度，bs是步速 。尝试按变量分析对这些指标进行聚类 。

2、临床试验随机化分组及其SAS实现-分层随机化之前作者介绍了临床试验中简单随机分组和块随机分组的SAS实现 。接下来 ， 笔者将进一步介绍分层随机分组法在临床试验中的应用 。类似于块随机化，分层随机化也可以看作是简单随机化的改进 。通过对与实验相关的一些重要因素(特征)进行分层，每一层对应多个水平(如性别上的男女)，然后在每个分层因素水平上采用简单随机的方法，将被试分配到目标群体中 。

优点:分层随机化可以减少I型错误，改善小样本(通用模型> univariateddependent list:填入y作为因变量FixedFactor:填入groupCovaraites:填入x作为协变模型:select CustomModel:填入xgroupx * groupNote注意，如果变量的填入顺序不同，

3、如何用 sas用马氏距离判别法进行判别 分析 Mahalanobis距离是印度统计学家P.C.Mahalanobis提出的，表示数据的关联方差距离 。这是一种计算两个未知样本集之间相似性的有效方法 。与欧氏距离不同，它考虑了各种特征之间的关系(例如，一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为它们是相关的)，并且是与尺度无关的，即与测量尺度无关 。

4、怎样计算协 方差的值啊 Xie 方差公式为(X，Y)E(XY)E(X)E(Y) 。这里的E sas软件的特点如下:1 .强大的功能，整洁完整的统计方法 ， 新的SAS提供了-1 分析相关回归分析以及从基础统计的计算到各种实验设计的多个变量 。2.分析该方法通过过程调用实现 。许多流程同时提供多种算法和选项 。例如方差-2/中的多重比较提供了包括LSD、DUNCAN和TUKEY检验在内的10多种方法 。回归分析提供了九种自变量选择方法(如逐步、向后、向前、RSQUARE等 。).

对于中间计算结果 ， 可以全部输出，不输出或选择输出，也可以保存在文件中供后续分析 procedure调用 。4.使用方便，操作灵活 。SAS用一个通用的数据步骤生成数据集，然后用不同的过程调用完成各种数据分析 。它的编程语句简洁短小，通常只需要几个句子就可以完成一些复杂的运算 ， 得到满意的结果 。
5、协 方差 分析 saslsmeans选项是什么意思【协方差分析的sas实现方法】means是proc step的一个进程，可以用来计算一些统计变量的平均值 。频率权重的用法如下:PROCMEANSBYvariable1类变量；频率变量；id变量；输出；类型请求；变量变量；... 。

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