聚类分析和典型相关分析论文_聚类分析报告论文
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一、广告
程序：
proc reg data=a;model y=x1 x2/all;run;输出结果：、回归模型：y=83212+1.298x1+2.337x2
p值为0.0025，小于0.02，所以拒绝原假设。则该回归模型是显著的。其中，x1表示电视广告的费用，每增加一个单位，总收入将增加1.298个单位;x2表示报纸广告的费用，每增加一个单位，总收入将增加2.337个单位。
预测值与残差如下：
存在一个异常值，库克距离大于2，学生化标准差绝对值均小于3，所以无强影响点。回归模型的决定系数为0.9089，均方误差MSE为489690，均方根误差Root MSE为699.77873。
假设某周计划投入电视广告的费用x1=3500元，报纸广告的费用x2=2000元，则总收入是：98392.95元。
二、经济分析数据
程序：
proc reg data=b;model y=x1-x3/all;run;proc reg data=b;model y=x1-x2/all;run;输出结果：
表达式：y=-17.54+0.1856x1+1.26518x2
三、企业
程序：
proc reg data=g;model y=x/all;output out=b p=yhat r=resid;run;proc univariate data=b normal;var resid;run;proc corr data=g spearman;var x y;run;输出：
（1）、回归模型是：y=14.44806+0.10536x 预测值和残差：、正态性检验：
p值都大于0.05,故服从正态分布。、方差齐性检验：
p值小于0.05，拒绝原假设，故存在异方差。
四、水泥
程序：
proc reg data=shuini;model y=x1 x2 x3 x4/all;run;回归方程y=62.41+1.55x1+0.51x2+0.10x3-0.14x4 P值均大于0.05，所以接受原假设。
p值>0.05，接受原假设，所以变量x1~x4不显著。
若回归方程某项检验未通过则 程序：
proc reg data=shuini;model y=x1-x4/all;output out=b p=yhat r=resid;run;proc print data=b;run;data a;set b;abse=abs(resid);run;proc corr data=a spearman;var abse x1-x4;run;
斯皮尔曼相关系数x对应的p值>0.05，所以，不存在异方差。因为x4的vif值最大，所以剔除x4。
程序：
proc reg data=shuini;model y=x1-x3/all;output out=b p=yhat r=resid;run;
因为x3的p值大，所以剔除x3。程序：
proc reg data=shuini;model y=x1-x2/all;output out=b p=yhat r=resid;run;
在剔除x4，x3之后，p值都小于0.05，所以该模型符合要求，模型改进后的回归方程为y52.577351.46831x10.66225x2
五、用电量
y=kwh，x1=ac，x2=dryer。程序：
proc reg data=electric;model y=x1-x2/all;run;方程：y=8.10539+5.46590x1+13.21660x2 程序：
proc reg data=electric;model y=x1 x2/all;title 'residual vs predcited';plot predicted.*residual.;run;残差图：
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