SAS相关性分析（附带实例解析，特别有用）

建模人生

SAS相关性分析

在统计上，x和y变数的关系有两种理论模型，第一种是回归模型；第二种叫相关模型或双变数正态总体模型。回归模型除具有自变数和依变数的区别外，还具有预测的特征，即具有由x的数量变化预测y的数量变化。相关关系是指在一定范围内，一个变数的任一变量（如xi），虽然没有另一个变数的一个确定数值yi与之对应，但是却有一个特定的yi的条件概率分布与之对应，只要这种关系存在，我们就定义变数y和x有相关关系。相关模型中，没有自变数和依变数的区别，不具有预测特性，它仅表示两个变数的偕同变异。
4 N5 @+ q5 E5 l, L1 B2 ^' `& S    回归模型资料的统计方法叫回归分析，这一分析方法是要导出由x来预测或控制Y的回归方程，并确定当给自变数x为某一值时依变数y将会在什么范围内变化。相关模型资料的统计方法叫相关分析，这一分析是要测定两个变数在数量关系上的密切程度和性质。SAS系统的CORR过程能够计算两个变量间的相关系数，包括Pearson，Spearman,Hoeffding, Kendall等相关系数及其他一些统计量。
$ J) x1 u% A# ?% f
+ ?* R' l- S: h( f, U! R3 KCORR过程格式

• PROC CORR;
• VAR 变量表;
• WITH 变量表;
• PARTIAL 变量表;
• WEIGHT 变量;
• FREQ 变量;
• BY 变量表;
  

8 B8 J5 e% G$ N" I! d复制代码
CORR过程语句说明
一、PROC CORR语句选择项
DATA＝数据集 指明需处理的数据集名，缺省时为当前数据集。
OUTP=数据集 要求产生一个含有Pearson相关的一个新数据集。
3 U* N1 q/ N7 S- N, QOUTS=数据集 要求产生一个含有Spearman相关的一个新数据集。
OUTK=数据集 要求产生一个含有Kendall相关的一个新数据集。
3 ~4 ?9 `& |6 j, `+ n5 o4 `7 K3 JOUTH=数据集 要求产生一个含有Hoeffding相关的一个新数据集。
  W& L# B8 a- s- U% n0 mPEARSON 计算通常的Pearson积矩相关，是缺省值。
SPEARMAN 计算Spearman等级相关系数
# E" t2 r: k7 V% a! T& n! e8 m- `KENDALL 计算Kendallτ-b系数。
HOEFFDING 计算Hoeffding D统计量。
NOMISS 将带有某一变量缺失值的观察值从所有计算中除去。
1 ~6 N' v, F1 y2 [& i. h) LVARDEF=DF|WGT|N|WDF 指定计算方差和协方差的分母。N观察值个数，DF自由度，WGT权重合，WDF权重合减1。
( s. [) h. r& {  O6 W+ ]2 eNOSIMPLE 抑制简单统计。
3 h- c, V) Y* o) OBEST=n 只输出每个变量与其他变量间最高的n个相关系数。
NOPRINT 抑制任何报表的输出。
& Q3 b* C: G" C- ~5 a0 kNOCORR 在输出数据集中不包括相关系数。
9 J; ]5 @5 O6 |& m& F8 ?, {( A) ZNOPROB 不输出相关系数的显著性测验。
- N4 H; X$ [# [, MRANK 将每一变量与其他变量的相关系数按由大到小的顺序排列。
二、VAR语句
2 ?+ a, h0 ^3 c7 t) |" Z* EVAR 变量表
. b- `! p6 V7 f) a" `, w: e指明要计算相关分析的变量名，缺省时，计算所有数值型变量间相关系数。
- o$ Z! P  C  o! Z; p3 w' [9 x% r三、WITH语句
1 x. O  j& ~% {. X3 {3 ]6 }9 uWITH变量表 指明特别配对的变量名，与VAR语句配对使用，VAR语句列出相关矩阵上部出现的变量，WITH语句列出左侧出现的变量。
四、PARTIAL语句
PARTIAL变量表 指明求偏相关时的偏变量名，同时激活NOMISS选择项。
+ Z7 l3 S5 |* x
应用实例
例1 一些夏季害虫盛发期的早迟和春季温度高低有关。江苏武进县测定1956~1964年3月下旬至4月中旬旬平均温度累积值（x，单位：旬.度）和一代三化螟蛾盛发期（y，以5月10日为0）的数据见表1，试计算x和y的相关系数和决定系数。
% U, n; B9 f: {7 h8 g9 G. a表1 累积温和一代三化螟蛾盛发期的关系数据
+ ?8 Y" W" W- A% {/ WX累积温        35.5        34.1        31.7        40.3        36.8       40.2        31.7        39.2        44.2
Y盛发期        12        16        9        2        7        3       13        9        -1
: u+ d0 S' H+ e●        程序及说明

•    DATA new;
•     INPUT x y@@;
•   CARDS;
•      35.5 12 34.1 16 31.7 9 40.3 2 36.8 7 40.2 3 31.7 13 39.2 9 44.2 -1
• PROC CORR;
•   VAR x y;
• RUN;
  & m9 a$ W# p( [# n

●        输出结果及说明
  W. e  v8 O; f5 b9 D* `                                 Correlation Analysis相关分析
9 l1 G, j: Q% K3 r                          2 'VAR' Variables:  X        Y      
" ?( _( v- W% F. F- {1 K4 B6 h$ V         Simple Statistics
5 L9 x, o. k* k8 i# b简单统计
& U8 x& s" h9 u$ ]Variable      N         Mean      Std Dev          Sum      Minimum     Maximum
变量名      观察值个数 平均数    标准差          总和      最小数        最大数
X            9     37.07778      4.25199    333.70000     31.70000     44.20000
Y            9      7.77778      5.58520     70.00000     -1.00000     16.00000
- E: |" K7 z# @; I0 N+ q5 d: r
' ]  ?6 y) I" N+ B       Pearson Correlation Coefficients / Prob > |R| under Ho: Rho=0 / N = 9  
      PEARSON相关系数
                                          X                 Y
9 Z" I6 A, P  R/ e8 D6 F) r/ s                        X           1.00000          -0.83714
                                    0.0               0.0049
) @# d! s' |& V# o8 \4 c" r                        Y          -0.83714           1.00000
                                    0.0049            0.0   
可见，x与y相关系数为-0.83714，概率为0.0049，达到极显著水平。
例2 测定13块中籼南京11号高产田的每亩穗数（x1，单位：万）、每穗粒数（x2）和每亩稻谷产量（y，单位：斤），得结果如表2。试分析每亩穗数、每穗粒数和亩产量间的相关。
表2 每亩穗数（x1）、每穗粒数（x2）与亩产量（y）
x1        x2        Y        x1        x2        Y        x1       x2        Y
26.7        73.4        1008        33.8        64.6        1103       31.5        61.1        1004
' ~! J/ ]" |3 P% h" }+ }1 s31.3        59.0        959        30.4        62.1        992       33.1        56.0        995
30.4        65.9        1051        27.0        71.4        945       34.0        59.8        1045
33.9        58.2        1022        33.3        64.5        1074                     
34.6        64.6        1097        30.4        64.1        1029                     
  r& V5 t; V" y' x' d' c5 t8 B8 A& a●        程序及说明

•    DATA new;
•    INPUT x1 x2 y;
•    Cards;
•       26.7    73.4    1008
•       31.3    59.0    959
•       30.4    65.9    1051
•       33.9    58.2    1022
•       34.6    64.6    1097
•       33.8    64.6    1103
•       30.4    62.1    992
•       27.0    71.4    945
•       33.3    64.5    1074
•       30.4    64.1    1029
•       31.5    61.1    1004
•       33.1    56.0    995
•       34.0    59.8    1045
• PROC CORR NOSIMPLE;
•   VAR x1 x2 y;
• RUN;
  

●        输出结果及说明
                                Correlation Analysis
                     3 'VAR' Variables: X1       X2       Y      
3 h& ^: K5 F; }5 u9 N       Pearson Correlation Coefficients / Prob > |R| under Ho: Rho=0 / N = 13
                                X1                X2             Y
              X1          1.00000          -0.71738          0.62939
                           0.0               0.0058            0.0212
* P! D7 ^3 w# i6 }; V               X2          -0.71738          1.00000          0.01347
; \  r& y3 }/ m# F& t" A                            0.0058            0.0               0.9652
% L5 k+ K# N2 o: m0 y3 H4 e               Y            0.62939          0.01347          1.00000
+ T0 E; J. p/ o/ H! a) I8 j5 z7 m                            0.0212            0.9652          0.0   
9 G/ o9 p( W# g由相关分析可知，x1和x2间的相关系数为-0.71738，达极显著水平（P=0.0058<0.01）；x1和y的相关系数为0.62939，达显著水平（P=0.0212<0.05）；x2和y的相关系数为0.01347，未达到显著水平（P=0.9652>0.05）。
" b" g' y; L6 Q% W; M8 q/ t

樂淘淘

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废材

学习一下。。。

废材

学习xuexi，，，
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