Statistics II: ANOVA and Regression

时间: 3 天

适用对象：
这个第三级别的课程适合于具有一定统计基础、希望使用方差分析和回归方法分析连续响应数据的数据分析员和研究员。

课程描述 ：
这个三天的课程侧重介绍了如何使用 SAS 软件进行多元和多项式回归分析以及进行多因素方差分析。同时也覆盖了非线性回归和协方差分析的内容，以及介绍了普通线性模型和混合模型。完成本课程后，你将可以：编写 SAS 程序并解释输出、拟合模型、检验模型假定、必要时使用选择性的分析策略。

必备条件：
在参加本课程前，你应该：

• 具有一定创建和管理 SAS 数据集的经验，可通过课程： SAS Programming I: Essentials 获得。
• 可以使用 REG 过程拟合单因素和多因素线性回归；
• 可以使用 GLM 过程进行单向方差分析；
• 理解正态分布、抽样分布、假设检验和评价等统计概念；
• 学习了课程： Statistics I: Introduction to ANOVA, Regression, and Logistic Regression 。

课程内容：
回归：

• 建立并验证多项式回归模型。
• 使用 NLIN 过程拟合并评价非线性回归模型。
• 使用 GENMOD 过程拟合线性和泊松回归模型。

方差分析：

• 进行多向 ANOVA 。
• 使用多重比较和对照。
• 理解平衡与非平衡设计。
• 使用 GLM 和 MIXED 过程对随机区间设计进行 ANOVA 。
• 进行 Welch ANOVA 。

使用属性变数的协方差分析和回归分析：

• 使用 GLM 过程建立并解释协方差分析模型。
• 在 REG 过程中使用并解释属性变数。
• 使用属性变数比较协方差分析和回归分析。

违反模型假定以及补救措施：

• 评价模型假定。
• 使用数据转换稳定方差或满足正态假定。

使用产品： SAS/STAT，SAS/GRAPH 。