data input; infile 'report5-2.txt'; input x y; run; /* 计算均值 */ proc means data=input mean; var y; class x; run; /* 计算总均值 */ proc means data=input mean; var y; run; /* 计算SS(Total) */ data total; set input; total_mean = _STAT_1; SS_Total = (y-total_mean)**2; run; /* 计算SS(Between) */ proc sql; create table between as select x, mean(y) as mean_y, count(y) as n from input group by x; quit; data between; set between; SS_Between = n * (mean_y - total_mean)**2; run; /* 计算SS(Error) */ data error; set input; mean_y = input(x); SS_Error = (y-mean_y)**2; run; /* 计算自由度 */ proc sql; create table df as select 2 as df_total, 2 as df_between, 24 as df_error; quit; /* 计算MS和F值 */ data anova; merge total between error df; MS_Between = SS_Between / df_between; MS_Error = SS_Error / df_error; F_Value = MS_Between / MS_Error; run; /* 显示方差分析表 */ proc print data=anova noobs; var SS_Total SS_Between SS_Error MS_Between MS_Error F_Value; run; /* 显示P值 */ proc anova data=input; class x; model y=x; run;

时间: 2023-06-27 21:03:47 浏览: 41
这段代码是 SAS 语言编写的单因素方差分析程序。该程序用于对数据进行方差分析,以判断不同水平间是否存在显著差异。程序中涉及到的统计量包括:总均值、组均值、SS(Total)、SS(Between)、SS(Error)、自由度、MS_Between、MS_Error、F值等。程序中的注释对于理解每个步骤的作用非常有帮助。最后,程序通过使用 PROC ANOVA 对方差分析结果进行了验证,并计算了 P 值,用于检验不同水平间的显著性差异。
相关问题

Process proc = Runtime.getRuntime().exec("java -jar ../../../../../lib/xxl-job-admin-2.4.0.jar");

这段代码的作用是在Java程序中执行一个外部命令,即运行一个名为xxl-job-admin-2.4.0.jar的Java可执行文件。具体来说,它使用了Java的Runtime类和exec()方法来创建一个新的进程,并在该进程中执行给定的命令。在这种情况下,命令是"java -jar ../../../../../lib/xxl-job-admin-2.4.0.jar",它将在当前工作目录的相对路径中查找xxl-job-admin-2.4.0.jar文件并运行它。 需要注意的是,这段代码可能会抛出IOException异常,因为它使用了exec()方法,该方法可能会抛出IOException。因此,在使用这段代码时,需要在try-catch块中捕获IOException异常。

proc nlin data=wrn.rrd; parms b1=7.880227 b2=0.009068 b3=-0.129705 b4=0.196458 b5=-0.00005 b6=-0.000608 b7=0.000708 b8=-0.000171 b9=-0.000953 b10=-0.000587; model y=b1+b2*x1+b3*x2+b4*x3+b5*x1*x1+b6*x1*x2+b7*x2*x2+b8*x1*x3+b9*x2*x3+b10*x3*x3; run;请解释上述代码含义

这段 SAS 代码是在对一个数据集 wrn.rrd 进行非线性回归分析。其中, - data=wrn.rrd:指定数据集名称为 wrn.rrd。 - parms:定义回归模型中的参数,即需要估计的系数。这里定义了10个参数,分别为 b1、b2、b3、b4、b5、b6、b7、b8、b9 和 b10。 - model:定义回归模型。这里使用了一个非线性模型,包含了10个预测变量 x1、x2 和 x3,以及它们的交互项。模型中的系数需要通过最小化残差平方和的方式进行估计。 - run:执行 SAS 代码。 总的来说,以上代码实现了一个基于数据集 wrn.rrd 的非线性回归分析,可以得到各个预测变量对响应变量 y 的影响以及它们之间的相互作用。

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(1)在内核中实现缺页次数统计: 1.cd /usr/sec/linux-2.6.32.60 // 切换到预编译内核 2.sudo gedit arch/x86/mm/fault.c / /编辑fault.c 3.Unsigned long volatile pfcount //在fault.c中定义缺页次数全局变量. 4.将pfcount加入到do_page_fault中,用以统计缺页次数. 5.sudo gedit include/linux/mm.h //声明全局变量pfcount到头文件mm.h. 6.在extern int page_cluster下面添加代码 Extern unsigned long volatile pfcount; 7.Sudo gedit kernel/kallsym.c // 导出pfcount全局变量,整个内核都可以访问. 8.在最后一行添加代码EXPORT_SYMBOL(pfcount); (2)编译安装新内核: 1.sudo make mrproper //删除原来编译产生的垃圾 2.sudo cp /boot/config-3.2.0-29-generic-pag .config //导入原系统的内核配置 3.sudo make odlconfig; //更改配置 4.Sudo make clean; 5.make bzImage //编译内核 6.make modules //编译内核模块 7.make modules_install //安装内核模块 8.make install //安装内核 9.Sudo reboot //重新启动Linux系统 (3)新建内核模块,通过/proc实现用户态下查看缺页次数: 1.make source //创建source文件,存放编写的模块程序. 2.cd source/ //切换到source目录. 3.gedit pf.c// 新建用于构建模块的代码 4.Gedit Makefile //构建Makefile 5.在Makefile中添加 obj-m := pf.o 6.Sudo make -C /usr/src/linux-2.6.32.60 SUBDIRS=$PWD modules //编译、构建内核模块 7.sudo insmod pf.ko //加载模块到内核 8.sudo lsmod | grep pf //验证pf内核模块是否加载到内核进程中,运行命令出现pf信息说明加载成功 9.cat /proc/pf/pfcount //查看缺页统计次数通过以上步骤,你能帮我解读实验的结果吗

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