Duomenų analizė 5 laboratorinis

Duomenų grafinis vaizdavimas. Proc sort. Proc print. Dispersinė analizė. – M13 ]. Proc glm. – M12 , – M13 proc means. – M9 ]. – M5 ]. Proc gplot. Proc boxplot. – M. Koreliacinė ir regresinė analizė. – M15 ]. – M16 ]. Variable DF Parameter Estimate Standard Error t  Value.

1. Importuokite duomenų failo AutoDISP.dat N, N+1, ..., 392 eilutes į SAS sistemą (prieš tai duomenis surūšiuokite pagal modelio pavadinimus) ir sukurkite duomenų matricą DISPN su kintamaisiais MODELIS, B100KM, CILINDRU_SK, TURIS, GALIA, SVORIS, LAIKAS, METAI, REGIONAS; čia N – varianto numeris.Faktorius A – Cilindru skaičius, faktorius B – regionas, atsitiktinis dydis Y – laikas per kurį automobilis įsibėgėja iki 100 km/h greičio sekundėmis (laikas).filename failas 'C:\Users\olgchr\Desktop\AutoDISP.dat';

Stebimą atsitiktinį dydį Y veikia faktoriai A ir B. Kiekvienai faktorių A ir B lygių kombinacijai stebimo dydžio Y reikšmė išmatuota Kij kartų. Pažymėkime Yij matavimų grupę atitinkančią i–ąjį faktoriaus A ir j–ąjį faktoriaus B lygius.

3. Patikrinkite hipotezes apie faktorių A, B ir jų sąveikos poveikį atsitiktinio dydžio Y vidurkiui. [1–M13]

title 'Hipotezes apie faktoriu poveiki dydziui Y';

Class–nurodomi A ir B faktoriai;Levels – nurodomas A ir B faktorių lygmenų skaičius (5 tipų cilindrai, 3 tipų regionai);Values – nurodomos faktorių A ir B lygmenų reikšmės;Number of observations – nurodomas stebėjimų (eilučių) skaičius.