Building Multiple Regression Model Due: 11:59pm 12/09/2022

Note that

(1)   You NEED to typeset and submit your work in PDFformat (e.g. MS/WORD and convert into a PDFfile).

•    The number of the pages excluding cover page and appendix SHOULD be at least 5 and no more than 10 (page in letter size).

•    Font size is between 10 and 12 inclusively.

•    You don't start each of the sections in a new page .

•    Margin sizes are suggested to be 1 inch wide.

•    Single-line spacing for the main text.

(2)  All the analyses are expected to be done in SAS and all the included SAS output need to be explained.

(3)  Graphs (exceptfor scatter matrix and diagnostics panel) can only be a-third-of-page high at most, need to be NUMBERED and CAPTIONED. Tables are expected to be in reasonable size. Remove all the unnecessary or unexplained tables orfigures. Failure to do so will result in deduction of points. It helps to think about you will be charged by the number of pages if report gets acceptedfor publication.

(4)  Place your SAS code in the appendix. (for your later reference)

Find the “Final_data.sas” included in the TH_Final folder and use the (to be generated) Surgical dataset therein to perform the tasks listed below. A hospital surgical unit was interested in predicting survival in patients undergoing a particular type of liver operation. A random selection of 54 patients was available for analysis. From each patient record, the survival time and the information extracted from the pre-optional evaluation are available:

Y: survival time

LnY: logarithm of Y.

X1 : blood clotting score

X2 : prognostic index

X3 : enzyme function test score

X4 : liver function test score

X5 : age, in years

X6 : indicator variable for gender (0 = male, 1 = female)

X7 and X8 : indicator variables for history of alcohol use:

1. (10 pts) Exploratory Data Analysis: (you could do more deemed helpful)

a.    Generate a 6x6 scatter matrix for all the numerical predictors (X1-X5) and the response: survival time (Y) with marginal histograms on the diagonal. Explain the possible associations among variables (especially to the survival time and possible issue on multicollinearity) and comment on their distributional behaviors.

b.    Generating boxplots for all the numerical variables (X1-X5 and Y) when grouped by sex and alcohol use, resize the plots and place them in a three-column display. Remember to label the plots and annotate them in the caption. Comment on whether there seems to be effects of sex and alcohol on X1-X5 and Y.

c.    Generating visuals for all the categorical variables (Sex and Alcohol), e.g. frequency tables or pie charts. Fit the visuals in reasonable size.

2. (10 pts) Correlation Analysis on numerical features

Evaluate all the pairwise correlations among all the numerical features (X1-X5  and Y). Report the significantly correlated pairs, make your comments connected to what you discovered in 1.a. Project the optimal regressor sets for regression model if to be implemented.

3. Regression Analysis (using REG procedure)

a. (10 pts) Fit the FULL regression model for regressing Survival time (Y) on ALL the eight numerical features (X1-X8) (excluding LnY).

i.   Testing for the regression effect at 5% level of significance.