SAS_codes_multivariate_4(hw4)
8806 ワード
たへんすうぶんぷぶんせき
data Q3;
input y1-y4 @@;
cards;
5.4 6.0 6.3 6.7 5.0 5.3 5.3 6.5 4.8 5.0 6.5 7.0
5.2 6.5 6.0 5.8 4.8 4.9 4.2 5.6 5.4 5.0 6.0 6.4
6.1 5.9 6.0 7.0 3.9 4.0 4.4 5.0 4.9 5.1 5.9 6.5
4.8 5.0 4.9 5.0 4.0 5.1 4.8 5.8 5.7 5.2 6.4 6.4
5.0 5.7 5.0 6.5 5.6 5.4 5.1 6.2 4.2 4.6 5.3 6.3
5.7 6.1 6.0 6.6 6.0 5.5 5.7 6.0 6.0 5.3 5.8 6.4
6.0 6.0 5.8 6.0 5.2 4.8 5.4 6.0 5.1 5.2 6.2 6.5
4.0 5.0 4.0 5.0 5.3 5.1 5.8 6.4 4.8 4.6 5.7 5.7
5.7 5.4 4.9 5.0 5.9 6.1 5.7 6.0 5.3 5.4 6.8 6.6
5.6 5.2 5.4 5.8 6.1 6.0 6.1 6.2 4.6 4.4 5.7 5.6
;
run; proc print; run;
data M;
set Q3;
if MOD( _N_, 3) = 1 then M =1;
if MOD( _N_, 3) = 2 then M =2;
if MOD( _N_, 3) = 0 then M =3;
proc sort;
by M;
run; proc print; run;
proc univariate data = M plot;
var y1-y4;
by M;
run;
(a)MANOVAの統計モデルを書く(b)多変数分散分析表の作成
(c)有効レベルα=0.05\alpha = 0.05α=0.05〜3つの調理方法の間で、反応平均ベクトルの間に差があるかどうか.
仮説検査を実施する.
(d)変数ごとに変数分布解析テーブルを作成し、方法に差があるかどうかに注意する
α=0.05\alpha = 0.05α=0.05で仮定を検証します.
proc glm;
class M;
model y1-y4 = M;
manova h = M / printe printh;
run; quit;
(e)有効レベルα=0.05\alpha = 0.05α=0.05で空分割行列を同一性検査した.proc discrim data=M pool=test;
var y1-y4;
class M;
run;
Reference
この問題について(SAS_codes_multivariate_4(hw4)), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@jj770206/SAScodesmultivariate4hw4テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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