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SAS数据分析应用实例及相关程序

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21 样品聚类

【例21】 有一项对美国39座城市空气污染情况的调查数据,在这39个城市中,对每个城市检测了二氧化硫(SO)、平均气温(temperature)、

2

20人以上的手工企业(factories)、人口数(population)、平均风速(windspeed)、平均降雨量(rain)、每年平均降雨天数(rainydays)

7项指标,其中二氧化硫(SO)是结果变量,其

2

余的六个变量为原因变量,即对二氧化硫(SO)

2

有影响的因素。数据见表36-1,试对这39个城市的空气污染程度按原因变量进行分类。

22. 判别分析

【例22】 从心电图的5个不同指标中对健康人(C=1)、硬化症患者(C=2)和冠心病患者(C=3)的数据(见cl.dbf). 试进行判别分析。

23 时间序列分析——指数平滑分析 【例23】 某药品公司自1990年以来生产的某种抗生素的出厂数量时间序列如表20-1所示,试用指数平滑法预测2006~2010年该药的出厂数量,并计算模型参数、预测值及其置信区间。

24. 时间序列——ARIMA模型

【例24】为了对某区级医院体检中心1970-2005年的收入序列(连续性变量)进行预测(数据详见表20-2),选用ARIMA过程进行。通过ARIMA模型预测的三个主要阶段,通过识别(自相关、逆自相关及偏自相关函数,并最终根据AIC最小的原则选择合适的模型)、建模和预测,完成对该医院收入序列的预测结果。

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