运用sas进行线性回归

在用sas解决线性回归问题时，这道题目不会

下表给出了22名学生的统计课考试成绩，包括最后成绩F，两次预考成绩p1和p2。
（1）分别用一下模型拟合数据。

（2）对三个模型分别检验P=0。
（3）和中哪个变量在单独预测F时，预测效果好一些？
（4）如果一个预考学生两次预考成绩分别为78分和85分，你会选择3个模型中的哪一个模型预测他的最后成绩？预测值是多少？
行号 F P1 P2
1 68.0 78.0 73.0
2 75.0 74.0 76.0
3 85.0 82.0 79.0
4 94.0 90.0 96.0
5 86.0 87.0 90.0
6 90.0 90.0 92.0
7 86.0 83.0 95.0
8 68.0 72.0 69.0
9 55.0 68.0 67.0
10 69.0 69.0 70.0
11 91.0 91.0 89.0
12 75.0 79.0 75.0
13 81.0 89.0 84.0
14 91.0 93.0 97.0
15 80.0 87.0 77.0
16 94.0 91.0 96.0
17 94.0 86.0 94.0
18 97.0 91.0 92.0
19 79.0 81.0 82.0
20 84.0 80.0 83.0
21 65.0 70.0 66.0
22 83.0 79.0 81.0

img

好厉害的样子

可以参考下面的链接

#使用SAS进行变量筛选、模型诊断、多元线性回归分析 #_Data_Ada的博客-CSDN博客 　转载， 太经典了，学习了来源： http://blog.sina.com.cn/s/blog_70a384770102v56h.html第一节　多元线性回归分析的概述　　回归分析中所涉及的变量常分为自变量与因变量。当因变量是非时间的连续性变量(自变量可包括连续性的和离散性的)时，欲研究变量之间的依存关系,多元线性回归分析是一个有力的研究工具。 　　多元回归分析的任务就是用数理统计方... https://blog.csdn.net/Data_Ada/article/details/79660186?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166684011916782388056954%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=166684011916782388056954&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-79660186-null-null.nonecase&utm_term=%E8%BF%90%E7%94%A8sas%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92&spm=1018.2226.3001.4450

这篇文章可以提供一些新的思路
https://blog.csdn.net/Data_Ada/article/details/79660186?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522166684011916782388056954%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=166684011916782388056954&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-1-79660186-null-null.nonecase&utm_term=%E8%BF%90%E7%94%A8sas%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92&spm=1018.2226.3001.4450

取aistudio 学一下深度学习