SAS_codes_multivariate_4(hw4)

다변량 분산분석

data Q3;
input y1-y4 @@;
cards;
5.4 6.0 6.3 6.7 5.0 5.3 5.3 6.5 4.8 5.0 6.5 7.0
5.2 6.5 6.0 5.8 4.8 4.9 4.2 5.6 5.4 5.0 6.0 6.4
6.1 5.9 6.0 7.0 3.9 4.0 4.4 5.0 4.9 5.1 5.9 6.5
4.8 5.0 4.9 5.0 4.0 5.1 4.8 5.8 5.7 5.2 6.4 6.4
5.0 5.7 5.0 6.5 5.6 5.4 5.1 6.2 4.2 4.6 5.3 6.3
5.7 6.1 6.0 6.6 6.0 5.5 5.7 6.0 6.0 5.3 5.8 6.4
6.0 6.0 5.8 6.0 5.2 4.8 5.4 6.0 5.1 5.2 6.2 6.5
4.0 5.0 4.0 5.0 5.3 5.1 5.8 6.4 4.8 4.6 5.7 5.7
5.7 5.4 4.9 5.0 5.9 6.1 5.7 6.0 5.3 5.4 6.8 6.6
5.6 5.2 5.4 5.8 6.1 6.0 6.1 6.2 4.6 4.4 5.7 5.6
;
run; proc print; run;

data M;
set Q3;
if MOD( _N_, 3) = 1 then M =1;
if MOD( _N_, 3) = 2 then M =2;
if MOD( _N_, 3) = 0 then M =3;
proc sort;
by M;
run; proc print; run;

proc univariate data = M plot;
var y1-y4;
by M;
run;

(a) MANOVA를 위한 통계적 모형을 써라

(b) 다변량분산분석표를 만들어라

(c) 유의수준 $\alpha = 0.05$에서 세 가지 요리법간에 반응평균벡터 간에 차이가 있는지
가설검정을 실시하라.
(d) 각 변수에 대해 일변량 분산분석표를 만들고 방법에 차이가 있는지 유의수준
$\alpha = 0.05$에서 가설 검정하라.

proc glm;
class M;
model y1-y4 = M;
manova h = M / printe printh;
run; quit;

(e) 유의수준 $\alpha = 0.05$에서 공분산 행렬에 대한 동일성 검정을 하여라.

proc discrim data=M pool=test;
var y1-y4;
class M;
run;