实 验 报 告
实验项目名称 所属课程名称 实 验 类 型 实 验 日 期 班 级 学 号 姓 名 成 绩
方差分析 统计分析及SAS实现 验证性实验 2016-11-12 数学与应用数学
实验概述： 【实验目的及要求】 掌握SAS中检验多个总体均值是否相等的方差分析，掌握单因素方差分析过程及方法，掌握无交互作用的双因素方差分析、有交互作用的多因素方差分析。掌握利用INSIGHT模块、“分析家”、编程过程实现单因素、双因素方差分析。 掌握均值估计与多重比较的方法。 【实验原理】 SAS软件的操作方法及原理 【实验环境】（使用的软件） SAS 9.3 实验内容： 【实验方案设计】 一．理解单因素、双因素、多因素方差分析的基本概念； 二．利用INSIGHT、“分析家”和编程实现方差分析； 三．利用“分析家”实现单因素、多因素方差分析中的均值比较。 【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析） 【练习5-1】企业在评价项目时，通常会比较各个项目的收益率，如果项目的收益率大于基准收益率，则认为项目是可以盈利的，企业便对该项目进行投资，为此企业考察了近期在三个主管项目上的盈利情况，如表所示。 表 三个主管项目上的盈利 Project1 Project2 Project3 5.73% 1.51% 8.95% 13.49% 13.27% 14.38% 0.22% 6.11% 12.95% 2.08% 3.68% 0.68% 0.49% 2.46% 3.29% 0.26% 4.28% 5.15% 用单因子方分析检验这三个项目的收益率是否存在明显的差异。 【解答】 利用 data 数据步实现题目数据： libname Lmf \; data Lmf.p51; input Yield Project$@@; cards; 5.73 1 13.49 1 0.22 1 2.08 1 0.49 1 0.26 1 1.51 2 13.27 2 6.11 2 3.68 2 2.46 2 4.28 2 8.95 3 14.38 3 12.95 3 0.68 3 3.29 3 5.15 3 ; run; 利用INSIGHT模块实现单因素方差分析： 步骤如下： 结果： 表5.1： Yield = Project Response Distribution: Normal Link Function: Identity 由表5.1拟合模型的信息知，这个分析是以Yield为响应变量、Project为自变量的线性模型；相应变量的分布（Response Distribution）为正态分布