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[JMP를 이용한 분석] 기초통계, 회귀분석, 분산분석, 상관분석, 히스토그램 2012.07.18
MYSAS 3374 1
http://www.mysas.co.kr/SAS_tiptech/z_jmp.asp?b_no=2233&gotopage=2&con=subject&keyword=&cmd=content&bd_no=30&gubun=

       1. DATA (Linnerud.jmp)

                    반응변수: O2 Uptake

설명변수: Age, Weight, Run Time, Rest Pulse, Run Pulse, Max Pulse
      Rawlings 에 의해 1988년 만들어진 데이터로, 1.5 miles을 달린 31명의 참가자들의 run time 과 pulse 를 측정했다.
     어떠한 요소들이 산소 흡수량(O2 Uptake)에 영향을 미치는지 알고자 JMP로 회귀분석을 실시한다.
   
      2. 회귀분석
 O2 Uptake 를 Y variable에 두고 나머지 변수들을 Construct Model Effect 에 Add 한다.
간단한 클릭으로 회귀분석 모형을 얻을 수 있다.

   

►  마우스 오른쪽 클릭으로 위와 같은 메뉴들을 불러들여 residual, predicted 값들을 컬럼에 추가할 수 있다.

             ► 회귀식

   O2 Uptake=109.259 - 0.271 Age – 0.058 Weight - 2.64 Run Time – 0.033 Rest Pulse - 0.153 Run Pulse + 0.0064Max Pulse

        ►  마우스 오른쪽 클릭으로 위와 같은 메뉴들을 불러들여 residual, predicted 값들을 컬럼에 추가할 수 있다.

 

       ► 클릭으로 다양한 추정치들과 plot 등을 구현할 수 있다.

       3. 상관분석

        90% 확률로 구한 상관계수는 0.56 정도 이다. 타원 형태의 boundary를 넣어서 보면 일직선 상의 흐름을 벗어난

     1, 6, 20, 28 을 확인할 수 있다. (data sheet 에서label 처리)
 

       마우스 오른쪽 클릭을 통해 Excluded를 하고 Density Ellipse 0.90을 지정하면 라벨이 붙은 데이터를 제외된 값으로

           다시 만들어진다. 결과적으로 상관계수가 더 커지게 된다.

 

클릭으로 outlier를 제거하고 더 높은 상관계수를 쉽게 얻어낼 수 있다.
 
 
4. 히스토그램과 기초통계

 
  JMP분석.docx
다운로드 수 | 30
 
김민지   [2014/10/22 4:15]
왜 이제서야 발견했는지ㅜㅜ 넘 좋습니다!
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 [JMP와 SAS 비교]

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