QuestionQuestion

Using SAS for linear model create a project that includes:

-description
variables from x1 to x6
dependent
regressors

-background about the data
why
population

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*** Power analysis for actual sample ***;                                    
       if _dfe > 0 then _mse = _sse / _dfe;                                    
       else             _mse = .;                                             
       if df > 0 and f > 0 then _nc_ = f * df;                                 
       ssizetyp = 'Observed';                                                
       do _alpha_ = .05; ** alphas **;                                       
          if _dfe > 0 and df > 0 and f > 0 then do;                           
** calculate power **;                                                      
             _power_ = sdf("f",finv(1-_alpha_,df,_dfe,0),df,_dfe,_nc_);      
             if _power_ > .999 then _power_ = 0.999;                           
** calculate least significant number **;                                    
             _lsn_ = .;                                                      
             if ss <= 0 then continue;                                       
                                                                              
             drop _delta _lsnalp_;                                             
             _lsn_ = _dfm+1; _delta = ss / _totn;                              
             do until(_lsnalp_ < _alpha_ or _lsn_ > 1000);                     
                _lsn_ = _lsn_ + 2;                                             
                _lsnalp_ = sdf("f",_lsn_*_delta/(df*_mse),df,_lsn_-_dfm-1);   
                end;                                                         
             if sdf("f",(_lsn_-1)*_delta/(df*_mse),df,(_lsn_-1)-_dfm-1) <      
                _alpha_ then _lsn_ = _lsn_ - 1;                              
             end;                                                            
          else _power_ = .;                                                   
          output;                                                            
          end;                                                               
       end;...
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