10000 0.018 8.38 7000 7700 6000 1338 3200 7800 6000
0.008 12.15
7.31
0.101 13.26 0.044 12.33 0.07
22.58
0.194 18.29 -0.084 12.55 -0.073 12.48
15365 0.04
16934 0.031 9.12 12000 0.031 7.88 14166 0.002 6.91 21423 0.058 8.59 4800 6500 6000 9500 6650 8988 6000 8000 7280 8450 4599
0.005 27.95 -0.031 10.92 0.109 11.79 0.046 9.29 0.007 14.47 0.006 8.28 0.002 9.99 0.036 8.9 0.067 9.01 0.062 11.86 0.001 14.4
15000 0.112 8.06
34000 0.038 5.15 11800 0.086 16.23 6000 ;
proc print; run;
proc reg data=hzp; model y=x1 x2;
output out=a p=p r=r student=stdr; proc print data=a; run;
proc gplot data=a;
plot x1*r=1 x2*r=2 y*r=3; run;
proc capability data=a graphics; qqplot r/normal; run;
-0.045 10.12
1）对股票价格，拟合流通盘和每股收益的线性回归模型，求出回归参数估计值及残差；
设Y与X1，X2，X3的观测值之间满足关系：
yi??0??1xi1??2xi2??3xi3??i(i?1,2,......,36)
其中?i(i?1,2,......,36)相互独立，均服从正太分布N(0,?2) 方差分析输出结果：
参数估计输出结果：
其中r为残差。
2）给定显著性水平α=0.05，检验回归关系的显著性，检验各自变量对因变量的影响的显著性；
由上述结果知道：
MSE=14.53508，MSR=176.10269.检验假设：
H0:?1??2?0???H1:?1,?2至少有一个非零
的统计量F=MSR/MSE的F0=12.12，检验的P值为0.0001，则Y与X1，X2的线性回归关系是高度显著地。若α=0.05，Y与X1，X2的线性回归关系是高度显著地。
?,X,X及XX的残差图及残差的正态QQ图。分析这些3）拟合残差关于拟合值Y1212残差，并予以评述。
?,X,X及XX的残差图： 拟合值Y121240000x13000020000100000-5-4-3-2-10123456789101112131415Residual 0.200.190.180.170.160.150.140.130.120.110.100.090.080.070.060.050.040.030.020.010.00-0.01-0.02-0.03-0.04-0.05-0.06-0.07-0.08-0.09-5-4-3-2-10123456789101112131415x2Residual 30y20100-5-4-3-2-10123456789101112131415Residual 残差的正态QQ图：
1510Residual50-5-3-2-10123正态分位数 【结果分析与讨论】