SAS例题及答案

SAS例题及答案
SAS例题及答案

The MEANS Procedure

Analysis Variable : F2

N

N Mean Std Dev Minimum Maximum Std Error

Variance Miss

4 3140.2

5 3028.01 471.0000000 5971.00 1514.00 9168834.25 1

Analysis Variable : F2

Coeff of Median Range Sum Corrected SS USS Variation Skewness

3059.50 5500.00 12561.00 27506502.75 66951183.00 96.4257081

0.0161107

Analysis Variable : F2

Kurtosis t Value Pr > |t|

-5.8955445 2.07 0.1297

分析家

One Sample t-test for a Mean

1

17:18 Monday, December 12, 2011

Sample Statistics for F2

N Mean Std. Dev. Std. Error -------------------------------------------------

3 2196.67 2900.20 1674.43 Hypothesis Test

Null hypothesis: Mean of F2 = 0

Alternative: Mean of F2 ^= 0

t Statistic Df Prob > t

---------------------------------

1.312 2 0.3199

《SAS数据分析范例》(SAS数据集)

《SAS数据分析范例》数据集 目录 表1 sas.bd1 (3) 表2 sas.bd3 (4) 表3 sas.bd4 (5) 表4 sas.belts (6) 表5 sas.c1d2 (7) 表6 sas.c7d31 (8) 表7 sas.dead0 (9) 表8 sas.dqgy (10) 表9 sas.dqjyjf (11) 表10 sas.dqnlmy3 (12) 表11 sas.dqnlmy (13) 表12 sas.dqrjsr (14) 表13 sas.dqrk (15) 表14 sas.gjxuexiao0 (16) 表15 sas.gnsczzgc (17) 表16 sas.gnsczzs (18) 表17 sas.gr08n01 (19) 表18 sas.iris (20) 表19 sas.jmcxck0 (21) 表20 sas.jmjt052 (22) 表21 sas.jmjt053 (23) 表22 sas.jmjt054 (24) 表23 sas.jmjt055 (25) 表24 sas.jmxfsps (26) 表25 sas.jmxfspzs0 (27) 表26 sas.jmxfzss (28) 表27 sas.jmxfzst (29) 表28 sas.kscj2 (30) 表29 sas.modeclu4 (31) 表30 sas.ms8d1 (32) 表31 sas.nlmyzzs (33) 表32 sas.plates (34) 表33 sas.poverty (35) 表34 sas.rjnycpcl0 (36) 表35 sas.rjsrs (37) 表36 sas.sanmao (38) 表37 sas.sczz1 (39) 表38 sas.sczz06s (40) 表39 sas.sczz (41) 表40 sas.sczzgc1 (42)

第三课SAS数据集

第三课SAS数据集 一.SAS数据集的结构 SAS数据集是关系型的,它通常分为两部分: ●描述部分——包含了一些关于数据属性的信息 ●数据部分——包括数据值 SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中,见图3-1所示。 ●表的列称之为变量(Variable),变量类似于其它文件类型的域或字段(Field); ●表的行称之为观察(Observation),观察相当于记录(Record)。 变量1 变量2 变量3 变量4 Name Test1 Test2 Test3 观察1 Xiaoer 90 86 88 观察2 Zhangsan 100 98 89 观察3 Lisi 79 76 70 观察4 Wangwu 68 71 64 观察5 Zhaoliu 100 89 99 图3-1 一个SAS数据文件 二.SAS数据集形式 SAS系统中共有两种类型的数据集: ●SAS 数据文件(SAS data files) ●SAS 数据视窗(SAS data views) SAS 数据文件不仅包括描述部分,而且包括数据部分。SAS 数据视窗只有描述部分,没有数据部分,只包含了与其它数据文件或者其它软件数据的映射关系,能使SAS的所有过程可访问到,实际上并不包含SAS 数据视窗内的数据值。 自始自终,在SAS语言中,“SAS数据集”与这二种形式中之一有关。在下面的例子中,PRINT过程用相同方法处理数据集aaa.abc,而忽略它的形式: PROC PRINT DATA=aaa.abc 三.SAS数据集的名字 SAS数据集名字包括三个部分,格式如下: Libref.data-set-name.membertype ●Libref(库标记)──这是SAS数据库的逻辑名字 ●data-set-name(数据集名字)──这是SAS数据集的名字 ●membertype(成员类型)──SAS数据集名字的这一部分用户使用时不必给出。 SAS 数据文件的成员类型是DATA;SAS 数据视窗的成员类型是VIEW 例如上面例子中的aaa.abc这个SAS数据集名字,aaa是库标记,abc是数据集名字,成

sas数据集例题

试 验目的本实验主要练习数据集的导入和导出,建立、删除和保留变量、数据集的合并与拆分,排序、转置等操作。 掌握从已有数据文件建立数据集以及在已有数据集的基础上建立、删除变量; 掌握sas的程序控制的三种基本控制流; 掌握数据数据修正、排序、转置和标准化的过程或语句。 实验内容完成下列各题 一.某班12 名学生3 门功课成绩如下: 用sas的data步建立数据集。 筛选出有一科不及格的学生。 计算每人平均成绩,并按五级制评定综合成绩。 二.教材P141的6,7题。 三.data2_1.sav和data2_2.sav是一组被试(编号1-47)分别做两个量表数据,请把它们合并起来,保存为“量表.sav”,data2_3.sav是另一组被试(编号48-65)做成量表的数据,请把这些数据加到“量表.sav”里,并保存。 1)a1、a5、a30、a43、a49和b2、b6、b19为反向计分,把他们转化为正向。 2)data2_1.sav和data2_2.sav是一组被试(编号1-47)分别做两个量表的 数据,请把它们合并起来,保存为“量表.sav”,data2_3.sa v是另一组被试(编号48-65)做成量表的数据,请把这些数据加到“量表.sav”里,并保存。 3)a1到a25为a量表的第一个维度,a26到a50为第二个维度,b量表只有 一个维度,分别求出三个维度的总分(即所有项目得分相加)。 4)把b量表总分按照从小到大的顺序排列,设置另外一个变量(group),b 量表得分前十名赋值“1”,标签为“高分组”,后十名赋值“3”,标签为“低分组”,其它赋值“2”,标签为“中间组”。 5)各维度总分中如果有缺失,请用该维度的平均分进行替换。

SAS EG数据统计分析题库

《SAS EG数据统计分析题库》 单选题 1、分析教师和会计师之间收入的差异,选择什么分析方法最合适? A、卡方分析 B、方差分析 C、两样本T检验 D、相关系数 答案C 2、分析购买不同产品的频次时,使用以下哪个任务? A、列表数据 B、汇总表 C、汇总统计量 D、单因子频数 答案D 3、以下哪个语句可以将字符型数值date(示例:“2001-02-19”)转换为数值类型? A、INPUT(date,YYMMDD10.) B、PUT(date,YYMMDD10) C、INPUT(date,YYMMDD10.) D、PUT(date,YYMMDD10)

答案A 4、来自于总体的样本最主要的属性是什么? A、随机 B、有代表性 C、正态分布 D、连续分布 答案B 5、D—W统计量用于检验? A、异方差 B、自相关 C、解释变量线性相关 D、扰动项不服从正态分布 答案B 6、什么统计量用于检验解释变量之间线性相关 A、标准化的残差 B、D—W统计量

C、Cook's D D、膨胀系数 答案D 7、连续变量右偏的情况下,中位数在均值的? A、左边 B、右边 C、相等 D、无法判断 答案A 8、代表变量离散程度的指标是? A、均值 B、标准差 C、最大值 D、中位数 答案B 9、解释变量是多分类变量,被解释变量是连续变量,使用什么分析方法?

A、卡方分析 B、方差分析 C、两样本T检验 D、相关系数 答案B 10、如果在方差分析中有20个观察值,你要计算残差。那么以下哪个值会是残差和? A、-20 B、0 C、400 D、从已知信息中无法推断 答案B 11、要进行一项研究,比较男女月均信用卡支出。可能使用哪一种统计方法? A、单样本T检验 B、双样本T检验 C、单因素方差分析 D、双因素方差分析 答案、C

SAS例题及程序输出

地质勘探中,在A,B,C 三个地区采集了一些岩石,测量其部分化学成分,其 数据见表3.5。假定这三个地区掩饰的成分遵从()3,(1,2,3)(0.05)i i N i μα∑==() 。 (1)检验不全01231123:=:,,H H ∑=∑∑∑∑∑;不全等; (2)检验(1)(2)(1)(2)01::H H μμμμ=≠;; (3)检验(1)(2)(3)()()01::,i j H H i j μμμμμ==≠≠;存在使。 表3.5 岩石部分化学成分数据 解: (1)检验假设

01231123:=:,,H H ∑=∑∑∑∑∑;不全等, 在H 0成立时,取近似检验统计量为2()f χ 统计量: ()()*4=121ln d M d ξλ-=--。 由样本值计算三个总体的样本协方差阵: 1(1)(1)(1)(1) 11()() 11111110.243081=0.642649.2855240.014060.020520.00452n S A X X X X n n ααα='==----?? ?- ? ??? ∑()(), 1(2)(2)(2)(2) 23()() 12211116.30461= 4.756710.672230.05570.23880.006675n S A X X X X n n ααα='==----?? ?- ? ?-??∑()(), 1(3)(3)(3)(3) 33()()1 3311112.97141=0.63370.342140.00010.002950.001875n S A X X X X n n ααα='==----?? ? ? ?-?? ∑()()。 进一步计算可得 1231 0.0018318,0.0000942,0.0011851,0.0000417,10 S A S S S = ==== 24.52397,0.433333,12,M d f === (1)=13.896916d M ξ=-。 对给定显著性水平=0.05α,利用软件SAS9.3进行检验时,首先计算p 值: p =P {ξ≥13.896916}=0.3073394。 因为p 值=0.3073394>0.05,故接收0H ,即认为方差阵之间无显著性差异。 proc iml ; n1=5;n2=4;n3=4; n=n1+n2+n3;k=3;p=3; x1={47.22 5.06 0.1, 47.45 4.35 0.15,

sas习题大全带程序编码资料

P265 1 今有某种型号的电池三批,它们分别是A、B、C三个工厂所生产的,为评比其质量,各随机抽取5只电池为样品,经试验得其寿命(h)如下: A B C 4042 4845 38 2628 3432 30 39 50 40 50 43 试在显著性水平0.05下检验电池的平均寿命有无显著的差异,若差异是显著的, 试求均差μ A -μ B ,μ A -μ C 和μ B -μ C 的置信水平为95%的置信区间。 代码: data l1; do b=1to5; do a=1to3; input x@@; output; end; end; cards; 40 26 39 42 28 50 48 34 40 45 32 50 38 30 43 proc anova; class a; model x=a; run; 结果输出: The SAS System 19:15 Friday, April 9, 2012 5 The ANOVA Procedure Class Level Information Class Levels Values a 3 1 2 3 Number of observations 15 The SAS System 19:15 Friday, April 9, 2012 6 The ANOVA Procedure Dependent Variable: x

Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F Model 2 615.6000000 307.8000000 17.07 0.0003 Error 12 216.4000000 18.0333333 Corrected Total 14 832.0000000 R-Square Coeff Var Root MSE x Mean 0.739904 10.88863 4.246567 39.00000 Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F a 2 615.6000000 307.8000000 17.07 0.0003 结论:结论:在显著水平为0.05下0.0003<0.05,所以各个总体均值间有显著差异。 代码: data l1;p265 1 (ua-ub) input lei n; do rep= 1to n; input x@@; output;end; cards; 1 5 40 42 48 45 38 2 5 26 28 34 32 30 ; proc ttest; class lei; var x; run;

SAS学习系列05. 数据步创建数据集的过程

05. 数据步创建数据集的过程 数据步创建数据集的过程分为两个阶段: 1. 编译阶段:扫描语法错误,生成数据集的“描述信息”; 2. 执行阶段:逐条记录地读入并处理输入数据(循环执行若干次数据步)。 (一)编译阶段 将数据从外部文件读入“程序数据向量”(Program Data Vector)。 一、在输入缓冲区(内存)创建“程序数据向量” 注意:是读入外部数据时创建,而不是读入SAS数据集时创建。例1下面的数据步代码: infile'D:\我的文档\My SAS Files\9.3\invent.dat'; input Item $ 1-13 IDnum $ 15-19 InStock 21-22 BackOrd 24-25; Total=instock+backord; run; 将创建如下的“程序数据向量”:包括 _N_:记录数据步执行的次数,读入一条记录则+1; _ERROR_:用来指示错误,默认是0,遇到错误则变为1; 注意:_N_和_ERROR_是该处理过程自动生成的,将来也不会出现

在数据集的观测值中。 Item、IDnum、InStock、BackOrd:数据集自身的变量,其变量属性(长度、类型等)在第一次读到数据时确定; Total:数据步中赋值语句生成的变量。 二、检查语法错误 (1)关键词缺少或拼写错误; (2)无效的变量名; (3)标点符号缺失或拼写错误; (4)无效的可选参数。 三、生成数据集的“描述信息” 遇到数据步的run;语句时生成,包括: (1)数据集的名称; (2)数据集包含变量的个数; (3)数据集各变量的变量名和属性。 注意:此时,“程序数据向量”中还没有内容,数据集中也还没有观测值,观测值将在执行阶段从“程序数据向量”中逐条读取。 (二)执行阶段 逐条记录地从“程序数据向量”读入并处理输入数据(循环执行若干次数据步)。

金融数据库——SAS数据处理应用题

SAS数据处理应用题_2005 以下练习题选自《SAS数据处理综合练习》,解决这些题目原则上需要学完《SAS编程技术与金融数据》前18章内容。 1. 创建一包含10000个变量(X1-X10000),100个观测值的SAS数据集。分别用DATA 步,DA TA步数组语句和IML过程实现。 2. 创建包含日期变量DA TE的SAS数据集,日期值从1900年1月1日到2000年1月1日。 3. 多种方法创建包含变量X的10000个观测值的SAS数据集。 4. 利用随机数函数RANUNI对某数据集设计返回抽样方案? 5. 利用随机数函数RANUNI对某数据集设计不返回抽样方案? 6. 数据集A中日期变量DATE包含有缺失值,创建包含日期变量DATE的数据集B,并填充开始到结束日之间的所有日期值。 7. 创建组标识变量GROUP,将数据集A中的观测等分为10组,观测值不能整除10时,前余数组各多加一个观测值。 8. 数据集A有一个变量n,5个观测值1,2,3,4,5。数据A1由下面程序2产生,同样有一个变量n,5个观测值1,2,3,4,5。试分析下面两段程序中,PUT语句在Log窗口输出结果的差异,为什么? 程序1:Data a; Set a; Put n=; Run; 程序2: data a1; do n=1 to 5; output; end; put n=; run; 9. 假设数据集A中的变量logdate为如下形式的字符格式:1998-12-2 1999-8-6 1999-8-10 将其转换为日期格式变量date。 如果字符格式的数据为: 19981202 19990806

SAS编程题目 基础

SAS编程题目基础 设某班的学生分为三组,一次考试成绩如下(数学满分100,语文满分120) 姓名性别数学语文组别 李明男92 98 1 张红艺女89 106 1 王思明男86 90 1 姓名性别数学语文组别 张聪男95 92 2 刘颖女98 101 2 高红女91 92 2 姓名性别数学语文组别 赵强男93 99 3 李云芳女96 102 3 周山男88 98 3 (1)请把上述三个数据表输入为SAS数据集chengji1,chengji2,chengji3. (2)请合并(1)中的三个数据集得到整个班学生的成绩chengji0. (3)计算每个学生两门课的平均成绩(百分制),并按此由高到低排名(得到新数据集chengji)。 (4)找出该班数学成绩>90分的学生(得到新数据集math90)。 (5)在数据集chengji0中,找出该班每组平均成绩最低的人,得到新数据集last,并且要求数据集last中只包含学生姓名、组别和平均成绩。 (6)计算该班学生的数学总分,以及数学平均分。 (7)计算该班每个学生的数学成绩与该班数学平均分之差。 (8)随机抽三名学生,并创建包含这三名学生姓名、数学成绩、语文成绩的宏文本。(9)画出该班学生数学成绩、语文成绩关系的二维图。 (10)用宏编写程序:在包含学生信息的数据集x中,找出数学成绩大于y且小于z的学生。 (11)调用宏,在随机抽出的3名学生中找出数学成绩大于80小于90的学生。 (12)随机抽n名学生,并寻找其中平均成绩第一和最后一名的学生,同时将每次抽取、寻找的结果放在同一数据集中。 (13)随机抽取3名,4名,...,8名学生,即共抽取6次,并计算每次抽取后学生的平均成绩的标准差,同时将学生个数与标准差作图,以观察标准差有无随学生个数增加而减少的趋势。

sas编程习题与实例应用

一、数据集整理与SAS基本编程 1、试用产生标准正态分布函数的随机函数normal(seed)产生均值为170,方差为64的正态随机数100个,并计算其常规统计量(均值、标准差、变异系数、偏度和峰度)。 data date1; mu=170; sigma=8; do i=1to100; y=mu+sigma*RANNOR(0); output ; end; run; proc means data=data1 mean std cv stderr skewness; var y; output out=result; run; 2、设已知数据集class中有5个变量:name, sex, age, height 和weight,请编写程序新建数据集class1,其中class1只包含name, sex, age三个变量,且把name重命名为id。 data class; input name$ sex$ age heigh weigh; cards; 小明男 15 160 50 ; run; data class1;

set class; keep name sex age; rename name=id ; run ; proc print data =class1; run ; 3、SAS 的逻辑库可分为永久库和临时库两种,请编写一段程序直接建立永久库sasuser 中的下例数据集,并按降序排序。 数据名tong :20 13 20 16 23 19 19 16 data Sasuser.tong; input x@@; cards ; 20 13 20 16 23 19 19 16 ; run ; proc sort data =Sasuser.tong; by descending x ; run ; proc print data =Sasuser.tong; run ; 4、设已知数据集data1和数据集data2 number province 1 Hebei 3 Zhejiang 5 Gansu 请编写程序串接data1和data2,且分组变量为number 。 data data1; input number province$; cards ; 1 Hebei 3 Zhejiang number city 2 Chengdu 4 Nanjing

SAS编程技术课后习题总结

第一章 1.缺省情况下,快捷键F1, F3, F4, F5, F6, F7, F8, F9和Ctrl+E的作用是什么? F1帮助,F3 end,F4 recall调回提交的代码,F5 激活编辑器窗口,F6激活日志窗口,F7键激活输出窗口,F8 提交,F9键查看所有功能键功能,Ctrl+E 键清除窗口内容。 2.缺省情况下SAS系统的五个功能窗口及各自的作用是什么?怎样定义激活这些窗口的快捷键? 1)资源管理器窗口。作用:访问数据的中心位置。2)结果窗口。作用:对程序的输出结果进行浏览和管理。3)增强型编辑器窗口。作用:比普通编辑窗口增加了一些功能,如定义缩写,显示行号,对程序段实现展开和收缩等。4)日志窗口。作用:查看程序运行信息。5)输出窗口。查看SAS程序的输出结果。3.怎样增加和删除SAS工具? 使用菜单栏中的工具=>定制=>“定制”标签实现工具的增加和删除。4.SAS日志窗口的信息构成。 提交的程序语句;系统消息和错误;程序运行速度和时间。 5.在显示管理系统下,切换窗口和完成各种特定的功能等,有四种发布命令的方式:即,在命令框直接键入命令;使用下拉菜单;使用工具栏;按功能键。试举例说明这些用法。 如提交运行的命令。程序写完后,按F3键或F8键提交程序,或单击工具条中的提交按纽,或在命令框中输入submit命令,或使用菜单栏中的运行下的提交,这样所提交的程序就会被运行。 6.用菜单方式新建一个SAS逻辑库。 在菜单栏选择工具—》新建逻辑库出现如图所示界面。 在名称中输入新的逻辑库名称。在引擎中根据数据来源选择不同的引擎,如果只是想建立本机地址上的一个普通的SAS数据集数据库,可以选择默认。然

建立SAS数据集

根据下面的资料建立SAS数据集 1、抽样调查某地120名18岁~35岁健康男性居民血清铁含量(μmol/L),数据如下。 7.42 8.65 23.02 21.61 21.31 21.46 9.97 22.73 14.94 20.18 21.62 23.07 20.38 8.40 17.32 29.64 19.69 21.69 23.90 17.45 19.08 20.52 24.14 23.77 18.36 23.04 24.22 24.13 21.53 11.09 18.89 18.26 23.29 17.67 15.38 18.61 14.27 17.40 22.55 17.55 16.10 17.98 20.13 21.00 14.56 19.89 19.82 17.48 14.89 18.37 19.50 17.08 18.12 26.02 11.34 13.81 10.25 15.94 15.83 18.54 24.52 19.26 26.13 16.99 18.89 18.46 20.87 17.51 13.12 11.75 17.40 21.36 17.14 13.77 12.50 20.40 20.30 19.38 23.11 12.67 23.02 24.36 25.61 19.53 14.77 14.37 24.75 12.73 17.25 19.09 16.79 17.19 19.32 19.59 19.12 15.31 21.75 19.47 15.51 10.86 27.81 21.65 16.32 20.75 22.11 13.17 17.55 19.26 12.65 18.48 19.83 23.12 19.22 19.22 16.72 27.90 11.74 24.66 14.18 16.52 试建立SAS数据集。 2、某医院病理科研究人体两肾的重量,20例男性尸解时的左、右肾的称重记录如下表,问左右肾重量有无不同? 20例男性尸解时的左、右肾的称重记录 编号左肾(克)右肾(克) 1 170 150 2 155 145 3 140 105 4 11 5 100 5 235 222 6 125 115 7 130 120 8 145 105 9 105 125 10 145 135 11 155 150 12 110 125 13 140 150 14 145 140 15 120 90 16 130 120 17 105 100 18 95 100 19 100 90 20 105 125 试建立SAS数据集。

sas试题-2016

Sas数据分析大赛试题 注意:建立逻辑库test保存所有原始数据集,每道题要将代码和运行结果保存在word文档中。 1、(20分)a600605所给数据中包含上证股票600605,1995-2001年的行情信息。其数据信息如下所示。 [题目要求] 1)使用Data步计来计算a600605这支股票在1995-1998年的市场收益,即该股票的月收益率(个股月收益率=[(本月收盘价-上月收盘价)/上月收盘价]×100%),过程中不要使用dif和lag函数。其中date的格式设置为‘1995-01’的形式,并删除1995年1月的观测数据。 2)编写graph,绘制a600605这支股票的收益率曲线,横坐标标签改为“日期”,纵坐标标签改为“月收益率”

2、(30分)数据集credit_old中存放的是用于构建客户信用模型的数据,其中Target为被解释变量,其他变量为解释变量。由于字符变量不能用于后续的统计分析工作,因此需要将credit_model中的字符变量重编码为数值变量。由于分析时并不关心每个水平的具体编码是什么,因此按照从1到K(K为该变量水平数)编码即可,比如Res变量一共用3个水平,分别是U、R、S,编码为1、2、3即可。但是需要使用宏进行自动处理。 [题目要求] 1)将TEST库下的credit_old数据集复制到work逻辑库下,并重命名为credit_new。(5分)2)使用数据字典读取credit_new数据集下所有解释变量中的字符变量的个数和名称。(10分) 3)编写宏,为每一个字符变量重新编码,以“变量名_cd”的命名方式保存新的编码,并添加到原credit_new数据集的后面,效果如下:(15分) 3、(25分)数据集BASE来源于一个全国性的社会学调查的一部分,采集了受访者对于一些社会问题的感受。

SAS线性回归分析案例

线性回归 20094788 陈磊 计算2 SouthWest JiaoT ong U niversity -------------------------------------------------------------------

线性回归分为一元线性回归和多元线性回归。 一元线性回归的模型为Y=β0+β1X+ε,这里X是自变量,Y是因变量,ε是随机误差项。通常假设随机误差的均值为0,方差为σ2(σ2>0),σ2与X的值无关。若进一步假设随机误差服从正态分布,就叫做正态线性模型。一般情况,设有k个自变量和一个因变量,因变量的值可以分解为两部分:一部分是由于自变量的影响,即表示为自变量的函数,其中函数形式已知,但含有一些未知参数;另一部分是由于其他未被考虑的因素和随机性的影响,即随机误差。当函数形式为未知参数的线性函数时,称为线性回归分析模型。 如果存在多个因变量,则回归模型为:Y=β0+β1X1+β2X2+?+βi X i+ε。由于直线模型中含有随机误差项,所以回归模型反映的直线是不确定的。回归分析的主要目的是要从这些不确定的直线中找出一条最能拟合原始数据信息的直线,并将其作为回归模型来描述因变量和自变量之间的关系,这条直线被称为回归方程。 通常在回归分析中,对ε有以下最为常用的经典假设。 1、ε的期望值为0. 2、ε对于所有的X而言具有同方差性。 3、ε是服从正态分布且相互独立的随机变量。 对线性回归的讲解,本文以例题为依托展开。在下面的例题中既有一元回归分析,又有二元回归分析。 例题(《数据据分析方法》_习题2.4_page79) 某公司管理人员为了解某化妆品在一个城市的月销量Y(单位:箱)与该城市中 适合使用该化妆品的人数X1(单位:千人)以及他们人均月收入X2(单位:元)之间 的关系,在某个月中对15个城市作了调查,得到上述各量的观测值如表2.12所示。 假设Y与X1,X2之间满足线性回归关系 y i=β0+β1x i1+β2x i2+εi,i=1,2,…,15 其中εi独立同分布于N(0,σ2). (1)求线性回归系数β0,β1,β2的最小二乘估计和误差方差σ2的估计,写出回归方程并 对回归系数作解释; (2)求出方差分析表,解释对线性回归关系显著性检验结果。求复相关系数的平方R2的值并解释其意义; (3)分别求β1和β2的置信度为95%的置信区间; (4)对α=0.05,分别检验人数X1及收入X2对销量Y的影响是否显著,利用与回归系数

趋势卡方检验SAS程序及完整例题解析

趋势卡方检SAS程序及例题解析 趋势卡方检验主要是用于对一些数据的趋势行变化进行检验,在医学上常用于同一地区 连续多年小学生龋齿率、肥胖率,疾病的发病率、死亡率等。 例如,某高校口腔执业医师考试基础知识掌握率情况,是否存在一定的趋势。 表1基础知识各学科掌握率(%)及趋势分析 2007年2008年2009年2010年2011年Z P 药理51.83 61.31 49.86 63.7 62.87 1.5674 0.117 口腔解剖49.71 64.49 60.38 66.44 70.68 2.8645 0.0042 这种数据进行结构整理,如下: 表2 药理学掌握率 通过率不通过率 2007年51.83 48.17 2008年61.31 38.69 2009年49.86 50.14 2010年63.7 36.3 2011年62.87 37.13 通过率不通过率 2007年49.71 50.29 2008年64.49 35.51 2009年60.38 39.62 2010年66.44 33.56 2011年70.68 29.32 SAS程序:表2数据 data trend; do r=1to5; do c=1to2;

input f@@; output; end; end; cards; 51.83 48.17 61.31 38.69 49.86 50.14 63.7 36.3 62.87 37.13; proc freq; weight f; tables r*c /trend nocol norow nopct(这三项可以不选择); run; 表3结果 FREQ 过程 r * c 表 r c 频数| 1| 2| 合计 --------+--------+--------+ 1 | 49.71 | 50.29 | 100 --------+--------+--------+ 2 | 64.49 | 35.51 | 100 --------+--------+--------+ 3 | 60.38 | 39.62 | 100 --------+--------+--------+ 4 | 66.44 | 33.56 | 100 --------+--------+--------+ 5 | 70.68 | 29.32 | 100 --------+--------+--------+ 合计311.7 188.3 500 r * c 表的统计量 Cochran-Armitage 趋势检验

SAS数据集

SAS数据集 SAS系统使用的数据文件称为SAS数据集。 1.SAS的工作环境与SAS程序的结构 1.1SAS的工作环境 主要有四个窗口: PROGRAM EDIT窗口:用于程序的编写、运行和调试。 LOG窗口:用于监视程序的执行过程,提示程序运行过程的各种信息。 记录了SAS程序运行的全部情况,如程序语句的语法错误,运行中的逻辑错误和警告信息,运行时使用的数据集,建立的库文件,以及运行时间等。 OUTPUT窗口:用于显示程序运行的结果。 显示程序的统计分析结果,还可以在窗口对计算结果进行输入、输出、编辑、修改,以及文件格式的转换等操作。 GRAPH窗口:用于图形展示。 还可以在窗口对图形进行输入、输出、编辑、修改,以及图形格式的转换等操作。 另外, Explorer窗口用于显示SAS库(SAS系统命名的库名与磁盘某文件夹间的关联)及其SAS数据集。 Results窗口用于显示SAS程序运行成功时程序输出结果的目录。 SAS系统还有许多窗口,每个窗口都有其特定功能。根据需要可以关闭窗口,也可以通过主菜单View的下拉菜单打开或切换窗口。 运行程序的方式有: Submit:运行全部程序。 Submit top line:运行程序的前n行。 程序运行后系统自动删除已经运行完毕的语句,运行结果显示在OUTPUT窗口,执行过程的各种信息显示在LOG窗口。程序全部运行完毕后PROGRAM EDIT 窗口的内容被清除,如果用户希望继续修改或调试该程序,可通过主菜单 Locals项下的Recall text选项重新取出程序。 1.2SAS程序的结构 SAS程序采用模块化结构,模块之间相互独立,每个模块完成一个任务。模块可分为两种类型:一种类型是数据模块,数据模块以英文单词data作为开始语句。另一种是程序模块,程序模块以proc(即英文单词procedure的前四个字母)作为开始语句。模块中的语句用“;”分隔,同一个语句的不同项之间用一个以上的空格分隔。大多数模块用语句“run;”作为结束语句,也有一些模块用语句“quit;”作为结束语句。在一个程序中可以包含多个数据模块和程序模块,模块的位置是任意的。程序按照语句出现的先后顺序执行。 除了数据模块和程序模块之外,用户还可以使用说明语句定义全程量。说明语句可以出现在程序的开始,或者任意两个模块之间,说明语句定义的量的作用范围是该语句后面的所有模块。 例1是一个SAS程序的例子,程序中包含一个数据模块,两个程序模块。在数据模块中输入了对四个变量s,x,y,z三次观测的数据,即建立了一个包含三个记录的数据文件example。S是字符串变量,x,y,z是数值变量。过程proc的功能是将数据文件example 的内容显示在OUTPUT窗口。过程means的功能是计算变量x,y(由var指定的变量)的描述性统计量。 [例1] Data example;

相关主题
相关文档
最新文档