SAS统计分析教程方法总结
对定量结果进行差异性分析
1.单因素设计一元定量资料差异性分析
1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩与检验
T检验前提条件:定量资料满足独立性与正态分布,若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩与检验。
1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩与检验
配对设计:整个资料涉及一个试验因素的两个水平,并且在这两个水平作用下获得的相同指标就是成对出现的,每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。
1.3.成组设计一元定量资料t检验
成组设计定义:
设试验因素A有A1,A2个水平,将全部n(n最好就是偶数)个受试对象随机地均分成2组,分别接受A1,A2,2种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k,当k=1时,属于一元分析的问题;当k≥2时,属于多元分析的问题。
在成组设计中,因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对,无法消除个体差异对观测结果的影响,因此,其试验效率低于配对设计。
T检验分析前提条件:
独立性、正态性与方差齐性。
1.4.成组设计一元定量资料Wil coxon秩与检验
不符合参数检验的前提条件,故选用非参数检验法,即秩与检验。
1.5.单因素k(k>=3)水平设计定量资料一元方差分析
方差分析就是用来研究一个控制变量的不同水平就是否对观测变量产生了显著影响。这里,由于仅研究单个因素对观测变量的影响,因此称为单因素方差分析。
方差分析的假定条件为:
(1)各处理条件下的样本就是随机的。
(2)各处理条件下的样本就是相互独立的,否则可能出现无法解析的输出结果。
(3)各处理条件下的样本分别来自正态分布总体,否则使用非参数分析。
(4)各处理条件下的样本方差相同,即具有齐效性。
1.6.单因素k(k>=3)水平设计定量资料一元协方差分析
协方差分析(Analysis of Covariance)就是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。在这种分析中,先将定量的影响因素(即难以控制的因素)瞧作自变量,或称为协变量(Covariate),建立因变量随自变量变化的回归方程,这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉,从而,能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下,经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别就是否有统计学意义,这就就是协方差分析解决问题的基本计算原理。
在试验中,试验因素有时会受到某个重要的定量的非试验因素的影响,为了消除这种定量非试验因素对定量观测结果的影响与干扰。
前提条件:
一、要求各组定量资料(主要指观测结果)来自方差相等的正态总体;
二、各组的总体回归斜率要相等且不等于零。
1.7.单因素k(k>=3)水平设计一元定量资料Kruskal-Wallis秩与检验
定量资料不满足参数检验的前提条件时,则可选择秩与检验
2.单因素设计一元生存资料差异性分析
生存分析(Survival Analysis)就是将重点事件的出现与否与达到终点所经历的时间结合起来的一种统计分析方法,其主要特点就就是考虑了每个观察对象达到终点所经理的时间长短。终点事件不限于死亡,可以就是疾病的发生、一种处理(治疗)的反映、疾病的复发等。生存分析可用于生存曲线估计、生存曲线比较、影响因素分析与生存预测。
生存分析有一套完整的方法:统计描述(包括求生存时间的分位数、中位生存期、平均数、生存函数的估计、判断生存时间分布的图示法)、非参数检验(检验分组变量各水平所对应的生存曲线就是否一致)、COX模型(半参数)回归分析、参数模型回归分析。
研究者比较k条生存曲线之间就是否有显著差别时,SAS软件提供了3种常用的方法:对数秩检验(log-rank Test)、威尔考克森(Wilcoxon Test)与似然比检验(Likelihood Ratio Test)。
当生存时间的分布为Weibull分布或属于比例风险比模型时,Log-Rank 检验效率较高;当生存时间的分布为对数正态分布时,Wilcoxon检验效率较高;因似然比检验就是建立在指数分布模型上的,故当资料偏离此模型时,其结果不如前两种检验方法稳健。
非参数法估计生存率有乘积极限法(Product-Limit Method,PL)与寿险法
sas统计分析报告
《统计软件》报告 聚类分析和方差分析 在统计学成绩分析中的应用 班级：精算0801班 姓名：张倪 学号：2008111500 报告时间：2011年11月 指导老师：郝际贵 成绩：
目录 一、背景及数据来源 (1) 二、描述性统计分析 (2) 三、聚类分析 (4) 四、方差分析 (6) 五、结果分析与结论 (8)
聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用 一、背景及数据来源 SAS 系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS 软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。 SAS 系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。 本文利用SAS软件进行描述性统计、聚类分析等统计分析方法，将学生按照多指标综合考虑进行聚类。 数据来源：选取2010—2011第一学期统计学选教课成绩单，选取性别系别等变量进行考察。将中文名称改为英文。 数据类型如下所示： 当输入字符型的变量时，需要加上符号$在该变量的后面，用于区分数值型变量，所以用$来作为后缀。删除缺考错误分数等异常值。命名为2010stat.xls
SAS中的SQL语句大全
S A S中的S Q L语句完全教程之一：S Q L简介与基本查询功能本系列全部内容主要以《SQLProcessingwiththeSASSystem(CourseNotes)》为主进行讲解，本书是在网上下载下来的，但忘了是在哪个网上下的，故不能提供下载链接了，需要的话可以发邮件向我索取，我定期邮给大家，最后声明一下所有资料仅用于学习，不得用于商业目的，否则后果自负。 1SQL过程步介绍 过程步可以实现下列功能： 查询SAS数据集、从SAS数据集中生成报表、以不同方式实现数据集合并、创建或删除SAS数据集、视图、索引等、更新已存在的数据集、使得SAS系统可以使用SQL 语句、可以和SAS的数据步进行替换使用。注意，SQL过程步并不是用来代替SAS数据步，也不是一个客户化的报表工具，而是数据处理用到的查询工具。 过程步的特征 SQL过程步并不需要对每一个查询进行重复、每条语句都是单独处理、不需要print 过程步就能打印出查询结果、也不用sort过程步进行排序、不需要run、要quit来结束SQL过程步 过程步语句 SELECT：查询数据表中的数据 ALTER：增加、删除或修改数据表的列 CREATE：创建一个数据表 DELETE：删除数据表中的列 DESCRIBE：列出数据表的属性 DROP：删除数据表、视图或索引
RESET：没用过，不知道什么意思 SELECT：选择列进行打印 UPDATE：对已存在的数据集的列的值进行修改 2SQL基本查询功能 语句基本语法介绍 SELECT
多元统计分析课程设计教学文案
多元统计分析课程设 计
主成分分析法在我国居民生活质量状况 综合评价中的应用
内容摘要： 改革开放以来，我国各地区间的经济发展速度有着明显差别，而人民的生 活质量也因此产生了不同，本文用主成分分析法，选取多个指标，对全国31个省市居民的生活质量进行了简单的分析。 关键词：数据选取数据分析主成分分析 使用软件：SPSS
一主成分分析 1.主成分分析定义 主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数 几个综合指标。在实证问题研究中，为了全面、系统地分析问题，我们必须考 虑众多影响因素。这些涉及的因素一般称为指标，在多元统计分析中也称为变量。因为每个变量都在不同程度上反映了所研究问题的某些信息，并且指标之 间彼此有一定的相关性，因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重 叠。在用统计方法研究多变量问题时，变量太多会增加计算量和增加分析问题的复杂性，人们希望在进行定量分析的过程中，涉及的变量较少，得到的信息 量较多。 2.主成分分析法方法简介 主成分分析法是一种数学变换的方法, 它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。 在数学变换中保持变量的总方差不变，使第一变量具有最大的方差，称为第一 主成分，第二变量的方差次大，并且和第一变量不相关，称为第二主成分。依 次类推，I个变量就有I个主成分。 其中Li为p维正交化向量（Li＊Li＝1），Zi之间互不相关且按照方差由大到小排列，则称Zi为X的第I个主成分。设X的协方差矩阵为Σ，则Σ必为半正定对称矩阵，求特征值λi（按从大到小排序）及其特征向量， 可以证明，λｉ所对应的正交化特征向量，即为第I个主成分Zi所对应的系数向量Li，而Zi的方差贡献率定义为λi／Σλj,通常要求提取的主成分 的数量k满足Σλk／Σλj>0.85。 3.主成分分析主要目的 是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异，将我们手中许多 相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始 变量个数少，能解释大部分资料中的变异的几个新变量，即所谓主成分，并
SAS中的SQL语句大全
SAS中的SQL语句完全教程之一：SQL简介与基本查询功能 本系列全部内容主要以《SQL Processing with the SAS System (Course Notes)》为主进行讲解，本书是在网上下载下来的，但忘了是在哪个网上下的，故不能提供下载链接了，需要的话可以发邮件向我索取，我定期邮给大家，最后声明一下所有资料仅用于学习，不得用于商业目的，否则后果自负。 1 SQL过程步介绍 SQL过程步可以实现下列功能： 查询SAS数据集、从SAS数据集中生成报表、以不同方式实现数据集合并、创建或删除SAS数据集、视图、索引等、更新已存在的数据集、使得SAS系统可以使用SQL语句、可以和SAS的数据步进行替换使用。注意，SQL过程步并不是用来代替SAS数据步，也不是一个客户化的报表工具，而是数据处理用到的查询工具。 SQL过程步的特征 SQL过程步并不需要对每一个查询进行重复、每条语句都是单独处理、不需要print过程步就能打印出查询结果、也不用sort过程步进行排序、不需要run、要quit来结束SQL 过程步 SQL过程步语句 SELECT：查询数据表中的数据 ALTER：增加、删除或修改数据表的列 CREATE：创建一个数据表 DELETE：删除数据表中的列 DESCRIBE：列出数据表的属性 DROP：删除数据表、视图或索引 INSERT：对数据表插入数据 RESET：没用过，不知道什么意思 SELECT：选择列进行打印 UPDATE：对已存在的数据集的列的值进行修改 2 SQL基本查询功能 SELECT语句基本语法介绍 SELECT
多元统计分析课程设计
多元统计分析课程 设计
多元统计分析课程设计 题目：《因子分析在环境污染方面的应用》 姓名：王厅厅 专业班级：统计学级2班 学院：数学与系统科学学院 时间： 1月 3 日
目录 1.摘要: (1) 2.引言： (1) 2.1背景 (1) 2.2问题的研究意义 (1) 2.3方法介绍 (2) 3.实证分析 (10) 3.1指标 (10) 3.2原始数据 (10) 3.3数据来源 (13) 3.4分析过程： (13) 4.结论及建议 (25) 5.参考文献 (26)
1.摘要: 中国的环境问题，由于中国政府对环境问题的关注，环境法律日趋完善，执法力度加大，对环境污染治理的投人逐年有较大幅度的增加，中国环境问题已朝着好的方面发展。 可是，仍存在着环境问题，主要体现在环境污染问题，其中主要为水污染和大气污染。 关键词：环境污染水污染大气污染因子分析2.引言： 2.1背景： 中国的环境保护取得了明显的成就，部分地区环境质量有所改进。可是，从整体上看，中国的环境污染仍在加剧，环境质量还在恶化。大气二氧化硫含量居高不下，境质量呈恶化趋势，固体废弃物污染量大面广，噪声扰民严重，环境污染事故时有发生。据中国社会科学院公布的一项报告表明：中国环境污染的规模居世界前列。 2.2问题的研究意义：
为分析比较各地环境污染特点，利用因子分析对环境污染的各个指标进行降维处理并得到影响环境的内在因素，进一步对环境污染原因及治理措施进行分析，让更多的人认识到环境的重要性，准确把握各地区环境治理方法以及针对不同地区制定不同的政策改进环境问题，这对综合治理环境问题具有重要意义。 2.3方法介绍 因子分析的意义：变量间的信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用设置许多障碍。为解决此问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这必然会导致信息丢失和 信息不完全等问题的产生。为此人们希望探索一种更有效地解决方法，它既能大幅减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正是这样一种能够有效降低变量维数的分析方法。 因子分析的步骤： ·因子分析的前提条件：要求原有变量之间存在较强的相关关系。 ·因子提取：将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。
SAS软件学习总结
SAS软件知识要点总结 李明 注意：数据集要有名字，变量要有名字，所以 SAS 中对名字（数据集名、变量名、数据库名，等等）有约定：SAS 名字由英文字母、数字、下划线组成，第一个字符必须是字母或下划线，名字最多用8 个字符，大写字母和小写字母不区分。比如，name，abc，aBC，x1，year12，_NULL_等是合法的名字，且abc 和aBC 是同一个名字，而class-1（不能有减号）、a bit（不能有空格）、serial#（不能有特殊字符）、Documents（超长）等不是合法的名字。 二、MODEL 语句 MODEL 语句在一些统计建模过程中用来指定模型的形式。其一般形式为 MODEL 因变量＝自变量表 / 选项; 比如 model math=chinese; 即用语文成绩预测数学成绩。 注意：MODEL就是指出谁是因变量，谁是自变量； 三、BY 语句和CLASS 语句 BY语句在过程中一般用来指定一个或几个分组变量，根据这些分组变量值把观测分组，然后对每一组观测分别进行本过程指定的分析。在使用带有BY 语句的过程步之前一般先用 SORT 过程对数据集排序 注意：BY语句就是按某给定指标分类（组） 在一些过程（如方差分析）中，使用CLASS 语句指定一个或几个分类变量，它实际相当于因变量。而在另一些过程（如MEANS）中，CLASS 语句作用与BY 语句类似，可以指 定分类变量，把观测按分类变量分类后分别进行分析。使用CLASS 时不需要先按分类变量 排序。
注意：CLASS语句的作用有两个：1.指定（分类变量），本身就是因变量； 2.与BY类似，指定分类变量并分类； 四、OUTPUT 语句 在过程步中经常用 OUTPUT 语句指定输出结果存放的数据集。不同过程中把输出结果存入数据集的方法各有不同，OUTPUT 语句是用得最多的一种，其一般格式为： OUTPUT OUT＝输出数据集名关键字＝变量名关键字＝变量名?; 其中用OUT＝给出了要生成的结果数据集的名字，用“关键字＝变量名”的方式指定了输 五、FREQ 语句和WEIGHT 语句 FREQ 语句指定一个重复数变量，每个观测中此变量的值说明这个观测实际代表多少个完全相同的重复观测。FREQ 变量只取整数值。如 freq numcell; WEIGHT 语句指定一个权重变量，在某些允许加权的过程中代表权重，其值与观测对应的方差的倒数成比例。 注意：FREQ是计量频数的；WEIGHT则是计量权重的； 七、WHERE语句（就是条件句） 用WHERE 语句可以选择输入数据集的一个行子集来进行分析，在WHERE 关键字后指定一个条件。比如： where math>=60 and chinese>=60; 指定只分析数学、语文成绩都及格的学生。
spss课程设计报告毕业用资料
课程设计 设计题目：上海公路客运量需求预测与分析课程名称：运输统计与分析 学院：交通运输工程学院 专业：交通运输 班级： 学生姓名： 学号： 指导教师：
课程设计（学年论文）任务书 课程名称：运输统计与分析 适用对象：交通运输工程 一、课程设计（论文）目的 《运输统计与分析》课程设计作为独立的教学环节，是交通运输本科专业的必修课。其目的是，通过本课程设计实践，培养学生理论联系实际思想，加深统计分析基本理论与基本知识的理解，学会收集或调查行业统计数据，切实掌握各种统计分析方法，并能灵活运用统计软件在计算机上实现，正确解释和分析运行结果，培养运用各种统计分析方法解决交通运输领域内实际问题的能力。 二、课程设计（论文）题目与内容 本课程设计（论文）主要任务为：针对交通运输领域内某一主题，设计调查表调查或查询相关统计数据，根据本课程讲授内容选择一种或多种合适的统计分析方法，运用SPSS建立模型分析问题。题目自拟，但题名一般要包含主题与统计方法。且必须与交通运输相关，选题主题主要包括： 1.运输市场定位研究 2.运输需求分析与预测 3.政策或技术方法实施效果评价 4.交通行为选择 5.影响因素分析 6.聚类分析 7.服务质量评价
8. 自选 三、课程设计（论文）基本要求 报告内容原则上不少于8000字，其正文至少包括如下几个方面的内容： 1.问题背景（问题的提出、必要性与意义，该问题目前常用的分 析手段与方法，本设计采用的方法） 2.数据采集 （含数据采集方式、描述性分析、统计图表） 说明：调查分析则必须包含调查方案，其它数据原则上必须说明出处。 3.统计模型与分析 （包含模型原理、SPSS操作步骤、输出结果及分析） 4.总结 5.附录数据清单 四、课程设计（论文）时间及进度安排 1.时间:两周：2011-2012学年第二学期第十九、二十周 2.进度安排： 确定主题；调查、收集数据：2天 数据分析与预处理、描述性统计分析：2天 分析方法原理及选择：3天 SPSS操作及结果分析：4天 解决实际问题或建议：2天 撰写报告、总结：1天 （此部分同学们可以按照自己设计具体内容，详细安排）
一些常用的SAS命令
常用SAS命令 1. SAS的子窗口主要有浏览器窗口（EXPLORER）、结果窗口（RESULTS）、程序编辑器窗口（program editor）、日志窗口(log)、输出窗口(output)； 2.切换至日志窗口的命令是log、热键是F6；切换至输出窗口的命令是output、热键是F7； 3.提交SAS程序的命令是submit； 4. SAS系统是大型集成软件系统，具备完备的数据访问、管理、分析和呈现及应用开发功能； 5. SAS数据集是一类由SAS系统建立、维护和管理的数据文件； 6.为了实现存储和管理面向对象的开发任务，SAS建立目录册（catalog）类型的文件，在这一类文件中可以存储整个应用系统，包括它的界面，源程序和各种对象间的连接； 7. SAS逻辑库是一个逻辑概念，一个逻辑库就是存放在同一文件夹或
几个文件夹中的一组SAS文件； 8.在SAS软件系统的信息组织中，总共只有两个层次：SAS逻辑库是高一级的层次，低一级的层次就是SAS文件本身； 9.在SAS系统中，为便于访问一个SAS文件，要为该SAS文件所在的位置指定一个SAS逻辑库，即赋予一个逻辑库名，在指定逻辑库名后，就可使用两级命名的方式引用SAS文件：逻辑库名.文件名； 10.在每个SAS进程一开始，系统就自动地指定了一些逻辑库供用户使用，它们是WORK、SASHELP和SASUSER； 11.在每个SAS进程开始时系统缺省地创建名为work的SAS逻辑库，它是一个临时逻辑库，在引用WORK库中的SAS文件时，可省略逻辑库名； 12.永久逻辑库是指它的内容在当前SAS进程结束时仍被保留的SAS 逻辑库，在SAS系统中除了库名为WORK以外的逻辑库都是永久库； 13. Sashelp包含所安装SAS系统各个产品有关的SAS文件，运行安装的SAS系统所需要的SAS文件缺省地存储在这个逻辑库中；
多元统计分析 课程设计
多元统计分析课程设计 题目：《因子分析在环境污染方面的应用》 姓名：王厅厅 专业班级：统计学2014级2班 学院：数学与系统科学学院 时间：2016年1月 3 日
目录 1.摘要: (1) 2.引言： (1) 2.1背景 (1) 2.2问题的研究意义 (1) 2.3方法介绍 (2) 3.实证分析 (10) 3.1指标 (10) 3.2原始数据 (10) 3.3数据来源 (13) 3.4分析过程： (13) 4.结论及建议 (25) 5.参考文献 (26)
1.摘要: 中国的环境问题，由于中国政府对环境问题的关注，环境法律日趋完善，执法力度加大，对环境污染治理的投人逐年有较大幅度的增加，中国环境问题已朝着好的方面发展。但是，仍存在着环境问题，主要体现在环境污染问题，其中主要为水污染和大气污染。 关键词：环境污染水污染大气污染因子分析 2.引言： 2.1背景： 我国的环境保护取得了明显的成就，部分地区环境质量有所改善。但是，从整体上看，我国的环境污染仍在加剧，环境质量还在恶化。大气二氧化硫含量居高不下，境质量呈恶化趋势，固体废弃物污染量大面广，噪声扰民严重，环境污染事故时有发生。据中国社会科学院公布的一项报告表明：中国环境污染的规模居世界前列。 2.2问题的研究意义： 为分析比较各地环境污染特点，利用因子分析对环境污染的各个指标进行降维处理并得到影响环境的内在因素，进一步对环境污染原因及治理措施进行分析，让更多的人认识到环境的重要性，准确把
握各地区环境治理方法以及针对不同地区制定不同的政策改善环境问题，这对综合治理环境问题具有重要意义。 2.3方法介绍 因子分析的意义：变量间的信息的高度重叠和高度相关会给统计方法的应用设置许多障碍。为解决此问题，最简单和最直接的解决方案是削减变量个数，但这必然会导致信息丢失和 信息不完全等问题的产生。为此人们希望探索一种更有效地解决方法，它既能大幅减少参与数据建模的变量个数，同时也不会造成信息的大量丢失。因子分析正是这样一种能够有效降低变量维数的分析方法。 因子分析的步骤： ·因子分析的前提条件：要求原有变量之间存在较强的相关关系。 ·因子提取：将原有变量综合成少数几个因子是因子分析的核心内容。 若存在随机向量)(),,(1p q F F F q ≤'= 及),,(1' =p εεε ，使 ??????????+????????????????????=??????????p q pq p q p F F a a a a X X εε 1111111 简记为ε+=AF X ，且 （1）q I F D F E ==)(,0)(（标准化）； （2） ?? ? ?? ?????==221)(,0)(p D E σσεε （中心化）；
多元统计分析实验报告,计算协方差矩阵,相关矩阵,SAS
院系：数学与统计学学院 专业：__统计学 年级：2009 级 课程名称：统计分析 ____ 学号：____________ 姓名：_________________ 指导教师：____________ 2012年4月28日 （一）实验名称 1. 编程计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；
2. 多元方差分析MANOVA。 （二）实验目的 1. 学习编制sas程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 2. 对数据进行多元方差分析。 （三）实验数据 第一题： 第二题:
（四）实验内容 1. 打开SAS软件并导入数据； 2. 编制程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵; 3. 编制sas程序对数据进行多元方差分析； 4. 根据实验结果解决问题，并撰写实验报告； （五）实验体会（结论、评价与建议等） 第一题： 程序如下： proc corr data=sasuser.sha n cov; proc corr data=sasuser.sha n no simple cov; with x3 x4; partial x1 x2; run; 结果如下： （1）协方差矩阵 $AS亲坯 曲；15 Friday, Apr： I SB,沙DO COUR过程 x4 目由度=30 Xi x2x3x4x5X? -10.I9B4944-0.45E2GJ5I.3347097-G.1193E48-￡0.e75?GS
-ID. 188494669,36&Q3?9-7.22IO&OS1J5692043I5.49ee^91S.Oa97SM -8.45S2645■7,221050829.S78&S46-6.372E47I-15.3084183-21.7352376-11.5674785 1.3841097 1.G5S2M7t.3726171IJ24?17B 4.e093011 4.4C12473 2.B747CM -G. I1S3S49 1.GS92043-is.soul aa 4.B09B01I68.7978495劣』S670971S.57ai1B3 -IH.05l6l?a15.43S6569-J1.73S2376孔耶124TB27.0387097105.103225&S7.3505S7E： -2D K5752??319-11337204-1L55M7S52r9747?3i19,573118337.3S0&87E33.3SQ6452 (2) 相关系数矩阵 Pearson相关系数” N =引 当HO： Rho=0 时.Prob > |r| Xi Xi xl 1.QQ000 x2 -C.23954 0.2061 x3 -0,30459 0.0957 x4 0.18975 Q.3092 x5 '0.14157 0.4475 x6 -0.83787 0.0630 -0.49292 0.0150 x2-0.23354 1.00000-0.162750.143510.022700.181520.24438 x20.20C10.31:1?0.441?0.90350.32640.1761 x3-0.30459-0.16275 1.00000-0.06219-0.34641-0.^797-0.23674 x30.095?0.381?<.00010.0563o.oses0 JS97 x40.1S8760.14351-0.86219L000000.400540,313650.22610 x40.30920.4412<.0001 D.02EG Q.085S0.2213 x5-0J 41570.02270-0.946410.40054 1.000000.317370.26750 x50.4J750.90350.0G68Q.025&0.08130 + 1620 x6-0.33?e?0.1S162-0.397970.813650.31787LOOOOO0.82976 x60.0S300.32840.02660.08580.0813C0001辺-0.432920.24938-0.288740.22810 D.267600.92976 1.00000 x70,01500J7610.19970.22130JG20<.0001 第二题： 程序如下： proc anova data=sasuser.hua ng; class kind; model x1-x4=k ind; manova h=k ind; run; 结果如下： (1)分组水平信息 The ANNA Procedure Cla^s Level Informat ion Class Level?Values kind 3 123 Number of observatIons CO (2) x1、x2、x3、x4的方差分析
多元统计分析课程设计题目知识分享
多元统计分析课程设 计题目
课程设计题目 1. 下表给出了1991年我国30个省、区、市城镇居民的月平均消费数据，所考 察的八个指标如下（单位均为元/人） X1 ：人均粮食支出； X2 ：人均副食支出； X3 ：人均烟酒茶支出； X4 ：人均其他副食支出； X5 ：人均衣着商品支出； X6 ：人均日用品支出； X7 ：人均燃料支出； X8 ：人均非商品支出； 问题： （1）求样品相关系数矩阵R; （2）从R 出发做主成分分析，求各主成分的贡献率，及前两个主成分的累积贡献率； （3）求出前两个主成分并解释其意义.按第一主成分将30个省、区、市排序，结果如何？ 表一 1991年我国30个省、区、市城镇居民的月平均消费数据 省市X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1 山西8.35 23.53 7.51 8.6 2 17.42 10.00 1.04 11.21 2 内蒙古9.25 23.75 6.61 9.19 17.77 10.48 1.72 10.51 3 吉林8.19 30.50 4.72 9.78 16.28 7.60 2.52 10.32 4 黑龙江7.73 29.20 5.42 9.43 19.29 8.49 2.52 10.00 5 河南9.42 27.93 8.20 8.14 16.17 9.42 1.55 9.76 6 甘肃9.16 27.98 9.01 9.32 15.99 9.10 1.82 11.35 7 青海10.06 28.64 10.52 10.05 16.18 8.39 1.96 10.81 8 河北9.09 28.12 7.40 9.62 17.26 11.12 2.49 12.65 9 陕西9.41 28.20 5.77 10.80 16.36 11.56 1.53 12.17 10 宁夏8.70 28.12 7.21 10.53 19.45 13.30 1.66 11.96 11 新疆 6.93 29.85 4.54 9.49 16.62 10.65 1.88 13.61 12 湖北8.67 36.05 7.31 7.75 16.67 11.68 2.38 12.88 13 云南9.98 37.69 7.01 8.94 16.15 11.08 0.83 11.67 14 湖南 6.77 38.69 6.01 8.82 14.79 11.44 1.74 13.23
数据分析SAS报告
90-08年人民消费能力分析 一、问题提出 改革开放以来中国经济飞速发展，GDP连续超过德国、日本，现以成为世界上第二大经济体，人民生活水平不断提高，但受金融危机的影响，近几年来物价持续上涨，本月CPI创历史新高，人民的消费能力是否随着GDP的增加而增加呢？本文以中国经济年鉴中的“人民消费支出构成”的数据为依据利用统计软件SAS 进行了相关分析。数据如下 食品衣着居住家庭设备用品及服务交通通讯文教娱乐用品及服务医疗保健其他商品及服务 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 二、问题分析 1、通过对消费种类进行主成分分析判断人民的消费情况。 2、对主成分标准化后在分析各年的消费能力排名。 三、解决问题 3.1 SAS程序： data examp4_4; input id x1-x8; cards; 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 ; run; proc corr cov nosimple data=examp4_4; var x1-x8; run; proc princomp data=examp4_4 out=bb; var x1-x8; run; data score1; /*以下程序是对各年按第一主成分得分进行排名并打印结果*/ set bb; keep id prin1;
常用sas语句总结
Engine(引擎)是一种访问架构，SAS系统通过它迅速地对其它数据库管理系统中文件进行读入和写出。 1．LIBNAME语句 1.1解读 定义SAS 逻辑库。具体地说，它可以 (1)向SAS 标识SAS 逻辑库 (2)将引擎与逻辑库关联 (3)让您指定逻辑库的选项 (4)为逻辑库指定逻辑库引用名 通俗得讲，LIBNAME语句把一个libref（库标记名）和一个目录联系起来，使用户可以在SAS语句中使用库标记来指示这个目录。提交该程序时自动引用该SAS 逻辑库 1.2 语句格式 1、LIBNAME libref
选项说明 2.length语句 SAS变量的基本类型有两种：数值型和字符型。数值型变量在数据集中的存贮一般使用8个字节。SAS的字符型变量缺省的长度是8个英文字符，可以使用LENGTH语句指定变量长度，LENGTH语句一般应出现在定义变量的Input语句之前，格式为：LENGTH 字符型变量名$长度 例如：length name $20 ； 3. input 语句 3.1解读 INPUT语句用于向系统表明如何读入每一条记录。它的主要功能有：读入由语句指定的数据列；为相应
的数据域定义变量名；确定变量的读入模式（共有四种模式：column模式，formatted模式，list模式及named模式）。 input语句执行后，SAS将读取的数据暂时先保存在内存缓冲区，然后执行后面的语句，后面的语句可以对暂存在内存缓冲区中的变量值进行修改，到最后才将整条数据写入数据集，写入数据集的数据就不能在当前data步中再修改。 注意：INFILE语句用于确定一个包含原始数据的外部文件，必须在执行INPUT语句前执行，如果要在程序中直接嵌入数据，就用CARDS语句代替INFILE 语句。 3.2 语句格式（Column模式） INPUT variable <$> start-column<-end-column><.decimals><@|@@>; 说明： variable 变量名 $ 跟在变量后面，表明这个变量是字符型变量 start-column 起始列号 end-column 结束列号，如果变量值只包含一列，则可省略 .decimals 如果输入值中没有包含一个隔开整数部分
统计学课程设计报告
统计学课程设计报告 统计学的一个重要任务就是对各种各样的检查和实验课作出计划、实施和评价。以下是统计学课程设计报告，欢迎阅读。 面对匆匆到来的21世纪,严峻的挑战和难得的机遇使任何学科都需调整自己的位置,重新审视和制定自己的发展目标。市场经济的理论和实践对统计信息的需求急剧增加,对统计学理论和方法提出了更高的要求。前苏联模式的统计学面对市场经济的需求已显得无能为力;现代市场经济的理论与时代的潮流使中国人文社会科学、财经管理类学者的弱点暴露无遗。中国几千年的优秀文化会给中国学者思辨性的思维以深厚的底蕴,但也留下了忽视形式逻辑的弊端。先秦诸子以来,我国学者的思辨性思维是较为发达的,但这些思辨性思维常常缺乏经验事实做基础,空泛的议论较多,实质性的内容较少,逻辑推理的思维方式淡化,更不追求严密的公理化体系,以至于我国人文社会科学、财经管理类学者面对现代社会经济的发展有力不从心之感。 邓小平同志曾向教育界指出：“教育要面向现代化、面向世界、面向未来。”社会主义市场经济体制的建立和现代化的实现，最终取决于国民素质的提高和人才的培养，这就要求转变以分数为核心的单纯知识性教学的应试教学为以全面提高人才素质为核心的素质教学过一大批统计学家的
艰苦努力,我国统计界终于发生了质的变化和飞跃。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学为一级学科,国家标准局领布的学科分类标准已将统计列为一级学科, 1998年教育部进行的专业调整也将统计学归入理学类一级学科,一级学科的地位表明统计学既不是数学的子学科,也不是经济学的子学科,统计学就是统计学。统计学一级学科的地位表明中国统计在与国际接轨的进程中迈出了重要一步。 面向21世纪,中国的人文社会科学、财经管理类学者肩负着时代的重托。社会发展问题,国际竞争力问题,金融、投资风险问题,人口与社会保障问题,经济持续增长问题,环境保护问题等等,这些都迫切地等待着我们去深入研究。这些问题的研究都将借助于统计方法与技术的应用而获得成功。 教育是培养人的一种社会活动，它同社会的发展及受教育者本身的发展有着密切的联系。素质教育，强调教育活动在教育人的过程中，要以人为中心，教育活动不仅仅只是传授学生知识和技能，同时要注重学生在生理、心理、道德、品质、文化修养等各个方面的综合提高，使学生的身心、修养、知识与能力得到全面发展。在高等教育阶段，由于大部分学生在毕业后将走向社会，加入社会劳动者的行列，因而，为就业而准备的知识与技能的专业教育被强化了，而与未来就业关系不是很直接的人文教育方面则相对地弱化了。然而，在科技发展日益加快，高等教育逐渐大众化的今天，未来经
统计实验与SAS上机简易过程步
数据统计分析一般可遵循以下思路: (1)先确定研究目的，根据研究目的选择方法。不同研究目的采用的统计方法不同，常见的研究目的主要有三类：①差异性研究，即比较组间均数、率等的差异，可用的方法有t检验、方差分析、χ2检验、非参数检验等。②相关性分析，即分析两个或多个变量之间的关系，可用的方法有相关分析。③影响性分析，即分析某一结局发生的影响因素，可用的方法有线性回归、logistic回归、Cox 回归等。 (2)明确数据类型，根据数据类型进一步确定方法：①定量资料可用的方法有t检验、方差分析、非参数检验、线性相关、线性回归等。②分类资料可用的方法有χ2检验、对数线性模型、logistic回归等。下图简要列出了不同研究目的、不同数据类型常用的统计分析方法。 (3)选定统计方法后，需要利用统计软件具体实现统计分析过程。SAS中，不同的统计方法对应不同的命令，只要方法选定，便可通过对应的命令辅之以相应的选项实现统计结果的输出。 (4)统计结果的输出并非数据分析的完成。一般统计软件都会输出很多结果，需要从中选择自己需要的部分，并做出统计学结论。但统计学结论不同于专业结论，最终还需要结合实际做出合理的专业结论。 第一部分：统计描述
1.定量资料的统计描述指标及SAS实现； （1）数据分布检验：PROC UNIVARIATE ①基本格式： ②语句格式示例： 1.PROC UNIVARIATE normal;/*normal选项表示进行正态性检验*/ 2.CLASS group;/*指定group为分组变量*/ 3.VAR weight;/*指定分析变量为weight*/ 4.RUN; ③结果：正态性检验(tests for normality)结果，常用的是Shapiro-Wilk 检验和Kolmogorov-Smirnov检验。当例数小于2000时，采用Shapiro-Wilk检验W值为标准；当例数大于2000时，SAS中不显示Shapiro-Wilk检验结果，采用Kolmogorov-Smirnov检验D值为判断标准。正态性检验的P≤0.05提示不服从正态分布，P＞0.05提示服从正态分布。 注：若服从正态分布，进行PROC MEANS过程步；若不服从则计算百分位数，转（3） （2）数据描述（符合正态分布的数据）：PROC MEANS ①基本格式： 关键字（可以无视）：不写任何关键字时默认输出n，mean，std，max，min； n：有效数据记录数（有效样本量） median：中位数 mean：均数 qrange：四分位数间距 std：标准差 var：方差 clm：95%可信区间 max、min：最大、最小值 ②语句格式示例： 1.PROC MEANS n mean std median qrange clm;/*关调用proc means过程， 要求输出的指标有例数、均值、标准差、中位数、四分位数间距、95% 可信区间*/ 2.CLASS group;/*指定group为分组变量*/ 3.VAR weight;/*指定分析变量为weight*/ 4.Run; ③结果以“均数±标准差”表示 （3）偏正态分布的统计描述： ①基本思想：计算中位数和百分位数，并且用“中位数（Q1～Q3）”表示 ②语句格式示例： 1.proc univariate data=aa; 2.var x; 3.output out=c pctlpre=P pctlpts=0 to 100 by 2.5;/*计算0到100
SAS统计分析教程方法总结
对定量结果进行差异性分析 1.单因素设计一元定量资料差异性分析 1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。 1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。 1.3.成组设计一元定量资料t检验 成组设计定义： 设试验因素A有A1，A2个水平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于一元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。 在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对，无法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。 T检验分析前提条件：
独立性、正态性和方差齐性。 1.4.成组设计一元定量资料Wil coxon秩和检验 不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。1.5.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元方差分析 方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。 方差分析的假定条件为： （1）各处理条件下的样本是随机的。 （2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。 （3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。 1.6.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析 协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。在这种分析中，先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量，或称为协变量(Covariate)，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。
SAS复习总结
蔡泽蕲 Freq 过程: Proc Freq data=dataset; table x*y/option; By var1; Class var2; Weight f; Run; 输出x*y的频数表，by语句的使用要求var1已经排过序. option可为chisp，分析x、y（两独立样本）的不同水平的差异是否显著，卡方检验。当x、y为两配对样本时，option为agree，进行配对样本差异是否显著的检验。 Sort 过程： Proc sort data=dataset out=dataset; By (descending) var1 (descending) var2; Run; 对数据集中的var1、var2变量依次排序，默认从小到大，descending为从大到小。缺失out 时新数据集覆盖原数据集。 Means 过程 Proc means data=dataset option; Var x; By var1; Class var2; Freq var3; /*不能用weight*/ Output out=输出数据集统计量名=自定义名; Run; 输出option统计量，当包含t和prt 时输出x的期望为0的t检验，用于配对样本的t检验。无option时，默认输出N、std、mean、min、max五个统计量。还可输出其它很多统计计量。特别的两个选项：maxdec=n ，alpha=value分别指定结果保留位数和置信度 Univariate 过程 Proc univariate data=dataset option; Var x; By var1; Freq var2; Output out=输出数据集统计量=自定义变量名; Run; Option 可为freq（生成频数表）、normal（检验变量是否服从正态分布）、plot（生成茎叶图、箱线图、正太概率图）、cibasic（计算均值置信区间）、cipctldf（计算中位数置信区间）。 统计量可为：各检验统计量及分位数。 当option为“mu0=scalar”时，计算x的期望（中位数）为scalar的t检验和符号秩和检验。符号秩和检验适用于非正太样本，而t检验则用于正太样本。配对样本计算配对差，独立样本使用class。Cibasic基于正太分布，cipctldf基于非正态分布。