1、二大题三大题处理组合A3 B3A3 B2A2 B1A2 B2A3 B1A1 B3A2 B3A1 B2A1 B1（1）当处理数为一位数时，这里以 8个处理为例，首先要将处理分别给以1、2、3、4、5、6、7、8的代号，然后从随机数字表任意指定一页中的一行，去掉0和9及重复数字后，即可得8个处理的排列次序。如在该表1页第26行数字次序为0056729559，3083877836，8444307650，7563722330，1922462930 则去掉0和9以及重复数字而得到56723841，即为8个处理在区组内的排列。完成一个区组的排列后，再从表中查另一行随机数字按上述方法排列第二区组、第三区组，
2、直至完成所有区组的排列。（2）当处理数多于9个为两位数时，同样可查随机数字表。从随机数字表任意指定一页中的一行，去掉00和小于100且大于处理数与其最大整数倍相乘所得的数字及重复数字后，将剩余的两位数分别除以处理数，所得的各余数即为各处理在此区组内的排列。然后按同样方法完成其他区组内的处理排列。例如有14个处理，由于14乘以 7得数为98，故100以内14的最大整数倍为7，其与处理数的乘积得数为98，所以，除了00和重复数字外，还要除掉99。如随机选定第2页第34行，每次读两位，得73，72，53，77，40，17，74，56，30，68，95，80，95，75，41，33，29，37，76，
3、91，55，27，17，04，89，在这些随机数字中，除了将99，00和重复数字除去外，其余凡大于14的数均被14除后得余数，将余数记录所得的随机排列为14个处理在区组内的排列，值得注意的在14个数字中最后一个，是随机查出13个数字后自动决定的。四大题五大题六大题七大题 例31.1 广告花费 X 与销售额 Y 的回归模型。大多数公司最终会询问关于花费在广告上的费用对公司产品销售额的影响程度。由于广告需要一定的时间才能达到它的效应，同时它的效应也不是永久持续的，它的影响也许仅仅延续开头的一段时期。假设公司相信销售额与当月以及前两个月内所花的广告费有较密切的关系，即意味着：Y t 与 Xt，X t
4、-1，X t-2有密切的关系。假设它们之间存在线性关系，建立模型为：Yt= 0+ 1Xt+ 2 Xt-1+ 3 Xt-2+ t我们现在有某公司15月内有关广告花费 X 与销售额 Y 的数据，见下表31.1所示：表31.1 广告额与销售额月 t 月销售额 Yt 月广告花费 Xt1 2945 2802 4295 4003 5645 4504 6995 5905 8345 6506 9695 7507 11045 8908 12395 10009 13745 105010 15095 120011 16445 125012 17795 135013 19145 146014 20495 150015
5、 21845 1650程序如下：LIBNAME STUDY “D:SASDATAMYDIR“;DATA STUDY.AAA06;INPUT SALES ADV ;ADVLAG1=LAG1(ADV);ADVLAG2=LAG2(ADV);OUTPUT ;CARDS;2945 280 4295 400 5645 450 6995 590 8345 6509695 750 11045 890 12395 1000 13745 1050 15095 120016445 1250 17795 1350 19145 1460 20495 1500 21845 1650;PROC REG DATA=STUDY.AAA06 OUTEST=STUDY.AAA06OUT;MODEL SALES=ADV ADVLAG1 ADVLAG2;RUN;八大题
