医学统计学与SAS程序回归相关

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1、医学统计学与SAS程序相关、回归、实验设计相关分析PROCCORR;BYvariables;FREQvariable;PARTIALvariables(偏相关系数);VARvariables;WEIGHTvariable;WITHvariables;odsgraphicson;proccorrdata=sashelp.classpearsonspearmankendallplots=matrix(histogram);varWeightheight;run;odsgraphicsoff;odsgraphicson;输出图形至默认位置（C:Docum

2、entsandSettingsAdministrator）回归分析PROCREG;MODELdependents=;BYvariables;FREQvariable;IDvariables;VARvariables;WEIGHTvariable;OUTPUT;PLOT<=symbol>;odsgraphicson;procregdata=sashelp.class;modelheight=weigh

3、t;quit;odsgraphicsoff;多重线性回归datatmp;doi=1to30;x1=round(rannor(123569)*24+82,0.01);x2=round(rannor(58974)*13+76,0.01);y=round(x1*5+(rannor(54369)*5+12),0.01);output;end;run;procregdata=tmp;modely=x1x2;quit;样本含量计算procpower;twosamplemeanstest=diffmeandiff=1.3stddev=1.5groupns=(2025)power=.

4、;run;procpower;twosamplemeanstest=diffmeandiff=1.3stddev=1.5ntotal=.groupweights=(11)power=0.80;run;例1某地方病研究所调查了8名正常儿童的尿肌酐含量（mmol/24h）如表9-1。估计尿肌酐含量对其年龄的回归方程。并作相关分析。表18名正常儿童的年龄X（岁）与尿肌酐含量Y（mmol/24h）编号12345678年龄131196810127尿肌酐含量3.543.013.092.482.563.363.182.65例2、根据数据集内容做多重线性回归，因变量为y。例3、已知两

5、总体均数相差为5.6，总体标准差为7.8，alpha=0.05，beta=0.80，试做样本含量估计，两样本比例为1:1。