SAS作业
科学研究分析软件使用情况问卷调查
结果分析报告
随着科技的发展，人类进入了信息化社会。在科学研究分析中，我们经常面临着海量的数据处理问题。与此同时，各种各样的分析软件也是各显神通。为了提升学生的数量分析能力，提供更好的软件服务，我们通过调查问卷的形式对学生科学研究分析软件使用情况进行调查。下面是问卷调查结果分析报告。报告将利用SAS软件对数据进行处理，针对问卷的每个问题分别进行详细的分析。其中，我将附上所用到的SAS程序。
（一）
在第一题中，题目为“您目前使用过的专业分析软件”。由于调查问卷涉及了不同的年级，所以在接下来的分析中都将按是否区分不同年级两种情况进行分析。
（1）样本不区分年级种类。
SAS程序：
PROC IMPORT OUT=work.aa
DATAFILE='E:\desktop\data'
DBMS=excel2000 REPLACE;
RUN;
/* read data*/
data bb;
set aa;
where id=1;
run;
proc gchart data=bb;
hbar answer /
caxis=blue
ctext=darkblue
autoref lref=2 cref=lime;
run;
SAS结果：
结论：
被调查对象使用过的分析软件中，最多的是MATLAB ，其百分比超过了30%；紧接下来是EVIEWS ，使用者百分比达到了26%；然后是GAUSS ，占比为17.39%；再接下来分别是SAS 和SPSS ，STATA ，FORTRAN ，百分比分别为9.32%、9.94%、4.97%、0.62%；而STATISTICA 这一选项没有人选择。这说明，现行的主流分析软件是MATLAB 、EVIEWS 、GAUSS 。
（2）样本区分年级种类 SAS 程序：
PROC IMPORT OUT =work.aa DATAFILE ='E:\desktop\data' DBMS =excel2000 REPLACE; RUN ;
/* read data*/ data bb; set aa; where id=1; run ;
proc gchart data =bb;
axis3 label =(c =blue h =1.5 f =centbi) value =(f =swissb c =blue h =1.5);
where Region in("Grade 2008","Grade 2009","Grade 2010"); vbar3d answer /
shape =star caxis =blue ctext =darkblue maxis =axis1 raxis =axis2
FREQ.CUM.
FREQ.PCT.
CUM.PCT.505031.0631.06287817.3948.4515939.3257.768101 4.9762.7316117
9.94
72.674316026.7199.38
1
161
0.62100.00
ans fortran
eviews spss stata sas gauss matlab FREQUENCY
10
20
30
40
50
FREQUENCY
10
20
30
40
ans
grade
grade 2008grade 2009grade 2010m a t l a b
g a u s s
s a s
s t a t a
s p s s
e v i e w s
f o r t r a n
m a t l a b
g a u s s
s a s
s t a t a
s p s s
e v i e w s
f o r t r a n
m a t l a b
g a u s s
s a s
s t a t a
s p s s
e v i e w s
f o r t r a n
autoref lref =2 cref =lime cframe =cyan sum sumvar =answer patternid =midpoint
group =grade gaxis =axis3 ; run ;
SAS 结果：
结论： 在2010级学生中， EVIEWS 、MATLAB 和SPSS 是最受欢迎的三大分析软件，而在这三大分析软件中，EVIEWS 的使用者数量远远大于其他两者。这很有可能是因为经济学院研一的新生都开设了《计量经济学》这么课程。因为在授课过程中老师都是用EVIEWS 做演示。所以相比于其他软件，EVIEWS 的使用率遥遥领先。 在2009级学生中， MATLAB 、EVIEWS 和GAUSS 成为了排名前三的分析软件。与2010级相比，EVIEWS 和MATLAB 仍然是最受欢迎两种软件，而GAUSS 则代替SPSS 成为了第三受欢迎的分析软件。
由于2008级是毕业年级，所以样本中2008级的样本点很少。但从调查结果可以看出，2008级学生对分析软件的使用比较平均，没有出现像2010和2009级那样差异明显的情况。原因可能是在几年的学习过程中，接触过的软件种类较多，也就出现了比较平均的趋势。
值得注意的是，像FORTRAN 这类软件的使用率很低甚至没有。
（二）
在第二题中，题目为“您希望WISE提供的软件”。与第一题一样，按照两种情况来分析。
(1)样本不区分年级种类
SAS程序：
PROC IMPORT OUT=work.aa
DATAFILE='E:\desktop\data'
DBMS=excel2000 REPLACE;
RUN;
/* read data*/
data bb;
set aa;
where id=2;
run;
proc gchart data=bb;
hbar answer /
caxis=blue
ctext=darkblue
autoref lref=2 cref=lime;
run;
PROC IMPORT OUT=work.aa
DATAFILE='E:\desktop\data'
DBMS=excel2000 REPLACE;
RUN;
/* read data*/
data bb;
set aa; where id=2;
run;
proc gchart data=bb;
hbar answer /
caxis=blue
ctext=darkblue
autoref lref=2 cref=lime;
run;
SAS结果：
FREQ.
CUM.FREQ.
PCT.CUM.PCT.606026.2026.20399917.0343.235115022.2765.5010160 4.3769.8711610.4470.312919012.6682.972521510.9293.896221 2.6296.518
229
3.49
100.00
ans fortran
statistica
eviews spss other stata sas gauss matlab FREQUENCY
10
20
3040
50
60
结论：
上图很好的反映了学生的需求。在希望WISE 提供的软件中，所提供的选项都达到了一定的比例。而其他项的比例很低。这说明选项中的软件完全可以满足学生的需求。此外，所占比例较高的前五名依次是MATLAB 、SAS 、GAUSS 、SPSS 、EVIEWS ，与第一题中的流行软件一致。这说明了学生在考虑希望WISE 提供的软件时受了流行趋势的影响；其次，五种软件的比例比较接近，没有一种软件的比例占绝对优势，这表明同学们的兴趣比较广泛，需要提供多种分析软件来满足他们的需求。
(2)样本区分年级种类 SAS 程序：
PROC IMPORT OUT =work.aa DATAFILE ='E:\desktop\data' DBMS =excel2000 REPLACE; RUN ;
/* read data*/ data bb; set aa; where id=2; run ;
proc gchart data =bb;
axis3 label =(c =blue h =1.5 f =centbi) value =(f =swissb c =blue h =1.5);
where Region in("Grade 2008","Grade 2009","Grade 2010"); vbar3d answer /
FREQUENCY
10
20
30
ans
grade
grade 2008grade 2009grade 2010m a t l a b
g a u s s
s a s
s t a t a
o t h e r
s p s s
e v i e w s
s t a t i s t i c a
f o r t r a n
m a t l a b
g a u s s
s a s
s t a t a
o t h e r
s p s s
e v i e w s
s t a t i s t i c a
f o r t r a n
m a t l a b
g a u s s
s a s
s t a t a
o t h e r
s p s s
e v i e w s
s t a t i s t i c a
f o r t r a n
shape =star caxis =blue ctext =darkblue maxis =axis1 raxis =axis2 autoref lref =2 cref =lime cframe =cyan sum sumvar =answer patternid =midpoint
group =grade gaxis =axis3 ; run ;
SAS 结果：
结论：
不同的年级对希望提供的分析软件的偏好不同。
2010级学生希望提供的软件中，MATLAB 和SAS 以绝对优势领先，其次是SPSS 、EVIEWS 和GAUSS 。所以对2010级学生，应提供MATLAB 和SAS 。 2009级学生中，MATLAB 依旧处于领头羊位置；而紧随其下的是Gauss 与SAS 。其他分析软件所占比例均很小，若提供该类分析软件意义不大。
2008级学生的调查结果中，由于样本点小的缘故，调查结果不明显。但是MATLAB 、Gauss 、SAS 的领先位置依然得到了体现。
（3）
在第三题中，题目为“如果WISE 开展软件技能培训，您希望举办那些软件培训”。 (1)样本不区分年级种类 SAS 程序：
PROC IMPORT OUT =work.aa DATAFILE ='E:\desktop\data' DBMS =excel2000 REPLACE; RUN ;
/* read data*/ data bb; set aa; where id=3; run ;
proc gchart data =bb; hbar answer / caxis =blue ctext =darkblue
autoref lref =2 cref =lime; run ;
SAS 结果：
结论：
FREQ.
CUM.
FREQ.
PCT.CUM.PCT.110.560.56525328.8929.44348718.8948.335213928.8977.226145 3.3380.562216712.2292.788175 4.4497.223178 1.6798.892
180
1.11
100.00
ans fortran
statistica
eviews spss stata sas gauss matlab other FREQUENCY
10
20
3040
50
60
统计结果显示，在学生希望wise提供的软件技能培训中，MATLAB和SAS以近30%的比率居于前两位，其次是GAUSS以接近20%的比率位列第三，而位于第四的SPSS则只有12%左右，约为GAUSS的一半。这与前面统计的希望提供的软件是一致的。剩下的EVIEWS、STATA、STATISTICA和Fortran均不到10%。Other 这一选项则仅约为0.5%，说明调查问卷中所提供的这些软件选项已能够满足绝大多数同学的需求。
(2)样本区分年级种类
SAS程序：
PROC IMPORT OUT=work.aa
DATAFILE='E:\desktop\data'
DBMS=excel2000 REPLACE;
RUN;
/* read data*/
data bb;
set aa;
where id=3;
run;
proc gchart data=bb;
axis3label=(c=blue h=1.5f=centbi)
value=(f=swissb c=blue h=1.5);
where Region in("Grade 2008","Grade 2009","Grade 2010");
vbar3d answer /
shape=star caxis=blue ctext=darkblue
maxis=axis1 raxis=axis2
autoref lref=2cref=lime
cframe=cyan
sum sumvar=answer
patternid=midpoint
group=grade gaxis=axis3 ;
run;
SAS 结果：
结果：
2010级学生中，希望开展软件技能培训的分析软件中，前三位是MATLAB 、SAS 和SPSS ，GAUSS 位于第四，四者比例相比其他分析软件摇摇领先。从这里进一步反映出对分析软件的偏好。
2009级学生中SAS 、MATLAB 和GAUSS 位居前三，和2010级学生相比GAUSS 取代了SPSS ，剩下的其他软件比率很低。
2008级学生则只对MATLAB 、SAS 和GAUSS 有培训需求，和2009级学生位列前三的那三种软件相同。这和第二个问题中不同年级的结果分布相似，可能也是因为GAUSS 使用起来更为专业，操作更为复杂因此需要培训。
所以，wise 针对2010级学生应该除MATLAB 和SAS 外应该另外提供SPSS 的培训，而对2009级和2008级学生则应另外提供GAUSS 的培训。
(4)
在第四题中，题目为“在实证研究中您认为最大的困难”。通过对该问题的研究，可以进一步帮助学生解决科研分析中遇到的难题。 (1)样本不区分年级种类 SAS 程序
PROC IMPORT OUT=work.aa DATAFILE='E:\desktop\data' DBMS=excel2000 REPLACE;
FREQUENCY
10
20
30
ans
grade
grade 2008grade 2009grade 2010o t h e r
m a t l a b
g a u s s
s a s
s t a t a
s p s s
e v i e w s
s t a t i s t i c a
f o r t r a n
o t h e r
m a t l a b
g a u s s
s a s
s t a t a
s p s s
e v i e w s
s t a t i s t i c a
f o r t r a n
o t h e r
m a t l a b
g a u s s
s a s
s t a t a
s p s s
e v i e w s
s t a t i s t i c a
f o r t r a n
RUN;
/* read data*/ data bb; set aa; where id=4; run;
proc gchart data=bb; hbar answer / caxis=blue ctext=darkblue
autoref lref=2 cref=lime; run;
SAS 结果：
结论：
数据搜集困难时学生面临的最大困难，比例占到了近25%；数据处理困难比例占到了18.67%，说明很多学生在利用分析软件处理问题时面临困难。从这里反映出了WISE 提供软件培训的重要性。接下来是理论知识欠缺、没有选题思路
FREQ.
CUM.FREQ.
PCT.CUM.PCT.414124.7024.70317218.6743.3713857.8351.202811316.8768.072613915.6683.732616515.6699.401
166
0.60
100.00
ans
其他
分析方法欠缺
没有选题思路理论知识欠缺结果分析困难数据处理困难数据搜集困难FREQUENCY
10
20
30
40
50
和分析方法欠缺，均在15%到20%之间。由于其他选项的比例只有0.60%，所以学生面临的困难几乎全部例举在选项当中。从侧面说明问卷设计得很好。
(2)样本区分年级种类
SAS程序：
PROC IMPORT OUT=work.aa
DATAFILE='E:\desktop\data'
DBMS=excel2000 REPLACE;
RUN;
/* read data*/
data bb;
set aa;
where id=4;
run;
proc gchart data=bb;
axis3label=(c=blue h=1.5f=centbi)
value=(f=swissb c=blue h=1.5);
where Region in("Grade 2008","Grade 2009","Grade 2010");
hbar answer /
caxis=blue ctext=darkblue
maxis=axis1 raxis=axis2
autoref lref=2cref=lime
cframe=cyan
sum sumvar=answer
patternid=midpoint
group=grade gaxis=axis3 ;
run；
run;
SAS 结果：
结论：
2010级和2009级学生在6个方面都存在问题，而2008级学生在结果分析困难和理论知识欠缺方面则已不存在问题，这是因为2008级学生经过更多的理论学习和实际操作，已克服了这两方面的问题。而在2010级和2009级学生看来都最为困难的数据搜集困难在2008级学生看了已不是最困难的了，说明随着年级增加，搜集数据的能力也有了提高。
这说明wise 在各方面都提供帮助是及其必要的。但是应该针对不同的年级有所侧重：对2010和2009级学生的帮助侧重于数据搜集，对2008级学生的帮助则侧重于数据处理和选题思路。
（5）
在第四题中，题目为“您是否需要软件及数据咨询服务”。 (1)样本不区分年级种类 SAS 程序：
PROC IMPORT OUT=work.aa DATAFILE='E:\desktop\data' DBMS=excel2000 REPLACE;
FREQ.
CUM.FREQ.
PCT.110.6023 1.20030.00030.0025 1.20160.60060.00182410.841135 6.63742 4.221153 6.6312657.231075 6.020750.00229713.251811510.846121 3.611713810.24121507.23151659.041
166
0.60
ans
grade grade 2010
grade 2009
grade 2008
其他分析方法欠缺
没有选题思路理论知识欠缺结果分析困难数据处理困难数据搜集困难其他分析方法欠缺
没有选题思路理论知识欠缺结果分析困难数据处理困难数据搜集困难其他
分析方法欠缺
没有选题思路理论知识欠缺结果分析困难数据处理困难数据搜集困难FREQUENCY
10
20
30
RUN;
/* read data*/ data bb; set aa; where id=4; run;
proc gchart data=bb; hbar answer / caxis=blue ctext=darkblue
autoref lref=2 cref=lime; run
SAS 结果：
FREQ.CUM.
FREQ.PCT.CUM.PCT.
686893.1593.155
73 6.85100.00
ans 无所谓
是FREQUENCY
10
20
3040
50
60
70
结论：需要软件及数据咨询服务的人数达到了93.15%，这充分体现了提供软件及数据咨询服务的必要性与重要性。
(2)样本区分年级种类 SAS 程序：
PROC IMPORT OUT =work.aa DATAFILE ='E:\desktop\data' DBMS =excel2000 REPLACE; RUN ;
/* read data*/ data bb; set aa; where id=5; run ;
proc gchart data =bb;
axis3 label =(c =blue h =1.5 f =centbi) value =(f =swissb c =blue h =1.5);
where Region in("Grade 2008","Grade 2009","Grade 2010"); hbar answer /
caxis =blue ctext =darkblue maxis =axis1 raxis =axis2 autoref lref =2 cref =lime cframe =cyan sum sumvar =answer patternid =midpoint
group =grade gaxis =axis3 ; run ;
SAS 结果：
结论：
相比于2008级，2009与2010级学生表现得更加“好学”。2010级学生绝大部分选择了需要该服务；2009级学生甚至是全部选择了需要该服务。出现如此差距的原因可能有两个：一是相比于低年级学生，2008级学生在水平上更高，所需要的服务也就少了；另外一个事2008级作为毕业年级，将更多的精力花在了论文以及找工作上面，无暇顾及科研，也就需要更少的咨询服务。
由上面可知，软件及数据咨询服务对象主要为2009级与2010级学生。
FREQ.
CUM.FREQ.
PCT.CU PC
22 2.74 2.
2
4
2.74
5.
333745.2150.
37
0.00
50.
337045.2195.
3
73
4.11
100.
ans grade grade 2010grade 2009grade 2008
无所谓
是无所谓
是无所谓
是FREQUENCY
10
2030
40
总结
这份调查问卷从五个不同的角度来考察学生科研分析软件使用情况，不但获知了对软件使用情况的分布状况，还调查了使用过程中所遇到的问题，为帮助学生更好的掌握一门流行实用的分析软件奠定了基础。通过该报告，WISE可以更有针对性、更有效率的帮助学生提高科研分析能力，为以后的科研打下基础。
SAS区间估计与假设检验实验报告
2014——2015学年第 1 学期 合肥学院数理系 实验报告 课程名称：统计软件选讲 实验项目：区间估计与假设检验 实验类别：综合性□设计性□验证性□√ 专业班级： 12级信息与计算科学 姓名：马坤鹏学号： 1207011017 实验地点：数理系数学模型实验室 实验时间： 2014.9.24 指导教师：段宝彬成绩：
一、实验目的 掌握使用SAS对总体参数进行区间估计与假设检验方法。 二、实验内容 1、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验 2、用“分析家”对总体参数进行区间估计与假设检验 3、编程对总体参数进行区间估计与假设检验 三、实验步骤或源程序 1、生成来自标准正态总体的10000个随机数： (1) 求总体的平均值和方差的置信水平为90%的置信区间； (2) 改变随机数的个数，观察并总结样本均值、样本方差的变化以及总体均值和方差的置信区间的变化规律。 2、从某大学总数为500名学生的“数学”课程的考试成绩中，随机地抽取60名学生的考试成绩如表5-6（lx5-2.xls）所示： 表5-6 学生成绩 (1) 分别求500名学生平均成绩的置信水平为98%、90%和85%的置信区间，并观察置信水平与置信区间的关系。 (2) 分别求500名学生成绩的标准差的置信水平为98%和85%的置信区间。 3、装配一个部件时可以采用不同的方法，所关心的问题是哪一个方法的效率更高。劳动效率可以用平均装配时间反映。现从不同的装配方法中各抽取12件产品，记录下各自的装配时间如表5-7（lx5-3.xls）所示： 表5-7 装配时间（单位：分钟） 设两总体为正态总体，且方差相同。问两种方法的装配时间有无显著不同(α = 0.05)？data my.five1; input m n$@@; cards; 31 m 34 m 29 m 32 m 35 m 38 m 34 m 30 m 29 m 32 m 31 m 26 m 26 n 24 n 28 n 29 n 30 n 29 n 32 n 26 n 31 n 29 n 32 n 28 n ; proc ttest h0 = 0alpha = 0.05data= my.five1; var m; class n; run;
应用多元统计分析SAS作业审批稿
应用多元统计分析S A S 作业 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】
5-9 设在某地区抽取了14块岩石标本，其中7块含矿，7块不含矿。对每块岩石测定了Cu，Ag，Bi三种化学成分的含量，得到的数据如表1。 表1 岩石化学成分的含量数据 (1)假定两类样本服从正态分布，使用广义平方距离判别法进行判别归类（先验概率取为相等，并假定两类样本的协方差阵相等）； (2)今得一块标本，并测得其Cu，Ag，Bi的含量分别为2.95，2.15和1.54，试判断该标本是含矿还是不含矿？ 问题求解 1 使用广义平方距离判别法对样本进行判别归类 用SAS软件中的DISCRIM过程进行判别归类。 SAS程序及结果如下。 data d59; input group x1-x3@@; cards; 1 2.58 0.9 0.95 1 2.9 1.23 1 1 3.55 1.15 1 1 2.35 1.15 0.79 1 3.54 1.85 0.79 1 2.7 2.23 1.3 1 2.7 1.7 0.48 2 2.25 1.98 1.06 2 2.16 1.8 1.06 2 2.3 3 1.7 4 1.1 2 1.96 1.48 1.04
2 1.94 1.4 1 2 3 1.3 1 2 2.78 1.7 1.48 ； proc print data =d59; run ; proc discrim data =d59 pool =yes distance list ; class group; var x1-x3; run ; 由输出结果可知，两总体间的广义平方距离为D 2=3.19774。还可知两个三元总体均值相等的检验结果：D =3.19774，F =3.10891，p =0.0756<0.10，故在显着性水平=0.10α时量总体的均值向量有显着差异，即认为讨论这两个三元总体的判别问题是有意义的。 线性判别函数为： 判别结果为含矿的6号样本错判为不含矿；不含矿的13号样本错判为含矿。 2 对给定样本判别归类 将Cu ，Ag ，Bi 的含量数值2.95、2.15、1.54分别代入线性判别函数得： 1244.674246.978882Y Y ==，。 贝叶斯判别的解{}***1, ,k D D D = 为 {}*|()(),,1, ,(1, ,)t t j D X Y X Y X j t j k t k =>≠==， 由于1244.6742246.97888Y Y =<=，因此待判的样品判为不含矿。 5-10 已知某研究对象分为三类，每个样品考察4项指标，各类的观测样品数分别为7,4,6；类外还有3个待判样品（所有观测数据见表2）。假定样本均来自正态总体。 表2 判别分类的数据
SAS编程基础
实验2 SAS编程基础 SAS语言和其它计算机语言一样，也有其专有的词汇（即关键字）和语法。关键字、名字、特殊字符和运算符等按照语法规则排列组成SAS语句，一个SAS程序由若干数据步、过程步组合而成，而每一个程序步通常由若干语句构成。SAS程序是在Editor窗口中进行编辑，提交运行后可以在Log窗口中显示有关信息和提示，在Output窗口显示运行的结果。 2.1 实验目的 通过实验了解SAS编程的基本概念，掌握SAS编程的基本方法，掌握SAS数据步对数据集的管理和对数据的预处理。 2.2 实验内容 一、建立逻辑库与数据集，包括逻辑库的建立、直接输入数据建立数据集与读取外部数据文件建立数据集。 二、数据文件的编辑与整理，包括数据集的横向合并与纵向合并、数据集内容的复制、变量的增加与筛选、数据集的拆分和数据的排序。 2.3 实验指导 一、建立逻辑库与数据集 1.建立逻辑库 【实验2-1】编程建立逻辑库。 (1) 首先在D盘创建一个文件夹，如D:\SAS_SHYAN\SAS数据集。 (2) 建立逻辑库mylib，编辑并运行下面程序语句即可。 libname mylib "D:\sas_shiyan\sas数据集"; 2.直接输入数据建立数据集 【实验2-2】将表2-1(sy2_2.xls)中的数据直接输入建立数据集sy2_2，并将其存入逻辑库mylib中。 表2-1 职工工资 编号 姓名 性别工作日期 职称 部门基本工资工龄工资奖金扣款 实发工资 1420 0 3003 王以平男1992-8-1 助工生产620300500
3004 林红女1993-8-1 助工供销620280500 200 12003005 吕兴良男1982-1-30 工程师技术1100500500 100 20003006 司马宇男1971-2-17 工人生产520720500 0 17403007 张学武男1967-10-9 工人保卫520800500 200 16203008 冯玉霞女1987-8-1 工程师生产1100400500 250 17503009 赵大强男1968-5-10 工人财务520780500 0 18003010 王萍 女 1987-8-1 工程师 技术 1100 400 500 100 1900 代码如下： data mylib.sy2_2; length gzrq $ 10; input bh $ xm $ xb $ gzrq $ zc $ bm $ jbgz glgz jj kk sfgz; label bh='编号' xm='姓名' xb='性别' gzrq='工作日期' zc='职称' bm='部门' jbgz='基本工资' glgz='工龄工资' jj='奖金' kk='扣款' sfgz='实发工资'; cards; 3003 王以平 男 1992-8-1 助工 生产620 300 500 0 1420 3004 林红 女 1993-8-1 助工 供销620 280 500 200 1200 3005 吕兴良 男 1982-1-30 工程师 技术 1100 500 500 100 2000 3006 司马宇 男 1971-2-17 工人 生产520 720 500 0 1740 3007 张学武 男 1967-10-9 工人 保卫520 800 500 200 1620 3008 冯玉霞 女 1987-8-1 工程师 生产1100 400 500 250 1750 3009 赵大强 男 1968-5-10 工人 财务520 780 500 0 1800 3010 王萍 女 1987-8-1 工程师 技术 1100 400 500 100 1900 ; RUN; 运行完成后，在逻辑库mylib 中双击数据集名sy2_2，可以查看结果如图2-1所示： 图2-1 数据集mylib.sy2_2 说明： (1) 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； 如： LENGTH gzrq $ 10; (2) 语句：
SAS作业(1)详解
SAS作业（1）详解 By 乔兴龙P57 13.下表分别给出两个文学家马克吐温（Mark Twain）的8篇小品文以及斯诺特格拉斯（Snodgrass）的10篇小品文中由3个字母组成的词的比例： 马克 0.225 0.262 0.217 0.240 0.230 0.229 0.235 0.217 吐温 斯诺 0.209 0.205 0.196 0.210 0.202 0.207 0.224 0.223 0.220 0.201 特格 拉斯 设两组数据分别来自正态总体，且两个总体方差相等，两个样本相互独立。问两个作家所写的小品文中包含由3个字母组成的词的比例是否有显著的差异（取α=）？ 0.05 分析：检验是否有差异，即检验u1-u2=0，方差相等且未知，因此要用t检验法，置信区间a=0.05 操作： 在program editor 中输入 Data P59Q13; input x y @@; card; 0.225 0.209 0.262 0.205 0.217 0.196 0.240 0.210 0.230 0.202 0.229 0.207 0.235 0.224 0.217 0.223 . 0.220 . 0.201 proc print; run; 点击运行一次。 Solutions—analysis—analyst File—open by sas name—work—p59q13—OK Statistics—hypothesis tests—two sample t test for means 选中two variables，x—group 1，y—group 2，mean1-mean2=0，alternative选择第一个，test—confidence intervals选择interval，95.0% OK—OK 所得结果： Two Sample t-test for the Means of x and y 8 09:29 Wednesday, October 7, 2011 Sample Statistics
抑郁(SDS)焦虑自评量表(SAS)_实验报告
一、实验目的 通过实验了解受试抑郁的主观感受、轻重程度及其在治疗中的变化，掌握个别施测的使用方法。掌握抑郁自评量表的原理、实施、记分与结果解释方法。 二、实验材料 大学生心理测验系统 三、实验步骤 3.1 进入大学生心理测验系统后再点击进入人格特点测评项目。 3.2 点击测试项目名称即抑郁自评量表（SDS），进入抑郁自评量表界面。 3.3输入被试信息，确定后桌面弹出测验指导与窗口，认真阅读指导语： ①在这个问卷测试当中有20个问题,请你依次回答这些问题，答案选项包括“没有或很少时间”、“少部分时间”、“相当多时间”和“绝大部分或全部时间”四个选项，每一测题只能选择一个答案； ②该问卷测试评定的是最近一周的实际感觉； ③本测验不计时间，但应凭自己的直觉反应进行作答，不要迟疑不决，拖延时间； ④有些题目你可能从未思考过，或者感到不太容易回答。对于这样的题目，同样要求你做出一种倾向性的选择。 确定阅读完毕后开始测试。 3.4按照出现题目的先后顺序作答，直至答题完毕。 四、实验结果 4.1 受试信息 姓名：XXX 性别：女年龄：20 文化程度：本科测验耗时：00:00:43 4.2 受试结果 总粗分65 标准总分81.25 参考诊断：有（重度）抑郁症状 重点提示： 抑郁精神性，因子得分：6 抑郁躯体障碍，因子得分：27 抑郁精神运动性障碍，因子得分：6 抑郁心理障碍，因子得分：26 五、实验结果分析 该测试结果提示受试有重度抑郁的倾向，主要表现为： 情绪非常低落，感觉毫无生气，没有愉快的感觉，经常产生无助感或者绝望感，自怨自责。经常有活着太累，想解脱、出现消极的念头，还常哭泣或者整日愁眉苦脸，话语明显少，活动也少，兴趣缺乏，睡眠障碍明显，入睡困难或者早醒，性欲功能 基本没有。 六、讨论或思考 SDS为短程量表，操作方便，容易掌握，能有效地反映抑郁状态的有关症状及其严重程度和变化。SDS的评分不受年龄、性别、经济状况等因素影响，目前在国外已被广泛应用。
应用多元统计分析SAS作业
应用多元统计分析S A S作 业 Prepared on 22 November 2020
5-9 设在某地区抽取了14块岩石标本，其中7块含矿，7块不含矿。对每块岩石测定了Cu，Ag，Bi三种化学成分的含量，得到的数据如表1。 表1 岩石化学成分的含量数据 (1)假定两类样本服从正态分布，使用广义平方距离判别法进行判别归类（先验概率取为相等，并假定两类样本的协方差阵相等）； (2)今得一块标本，并测得其Cu，Ag，Bi的含量分别为，和，试判断该标本是含矿还是不含矿 问题求解 1 使用广义平方距离判别法对样本进行判别归类 用SAS软件中的DISCRIM过程进行判别归类。 SAS程序及结果如下。 data d59; input group x1-x3@@; cards; 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2
2 2 2 1 2 3 1 2 ； proc print data =d59; run ; proc discrim data =d59 pool =yes distance list ; class group; var x1-x3; run ; 由输出结果可知，两总体间的广义平方距离为D 2=。还可知两个三元总体均值相等的检验结果：D =，F =，p =<，故在显着性水平=0.10α时量总体的均值向量有显着差异，即认为讨论这两个三元总体的判别问题是有意义的。 线性判别函数为： 判别结果为含矿的6号样本错判为不含矿；不含矿的13号样本错判为含矿。 2 对给定样本判别归类 将Cu ，Ag ，Bi 的含量数值、、分别代入线性判别函数得： 1244.674246.978882Y Y ==，。 贝叶斯判别的解{}***1, ,k D D D = 为 {}*|()(),,1, ,(1, ,)t t j D X Y X Y X j t j k t k =>≠==， 由于1244.6742246.97888Y Y =<=，因此待判的样品判为不含矿。 5-10 已知某研究对象分为三类，每个样品考察4项指标，各类的观测样品数分别为7,4,6；类外还有3个待判样品（所有观测数据见表2）。假定样本均来自正态总体。 表2 判别分类的数据
SAS作业
1. Homework1数据集是我国农产品进口排名前10的国家，请对进口额进行描述性统计分析（要求计算均值，标准差，最大，最小，中位数）。 程序及运行结果： /*读入数据文件*/ procimport datafile='C:\Users\Administer\Desktop\SAS\第一次作业 \Homework1.csv'out=homework1; run; procprint data=homework1; run; 上述读取数据的运行结果如下： /*描述性统计*/ procmeans data=homework1 meanstdmaxminmedian ; var VAR3; outputout=result; run; means过程指定输出平均值，标准差，最大值，最小值和中位数的描述性统计结果如下图。
2. Homework2 数据集是对成人每天摄入蛋白质含量的调查数据，利用univariate 过程对调查数据进行描述分析，进一步按照性别分组分析。 （1）读入数据 procimport datafile='C:\Users\Administer\Desktop\SAS\第一次作业 \Homework2.txt'out=homework2; run; procprint data=homework2; run; 打印数据： （2）利用univariate过程对调查数据进行描述分析 procunivariate data=homework2; var VAR3 VAR4 ; run; VAR3变量运行结果（VAR4同理，结果不再列出）如下。其中位置检验表明t检验，符号检验和符号秩和检验都显著，即拒绝原假设。
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
时间序列分析,sas各种模型,作业神器
实验一分析太阳黑子数序列 一、实验目的：了解时间序列分析的基本步骤，熟悉SAS/ETS软件使用方法。 二、实验内容：分析太阳黑子数序列。 三、实验要求：了解时间序列分析的基本步骤，注意各种语句的输出结果。 四、实验时间：2小时。 五、实验软件：SAS系统。 六、实验步骤 1、开机进入SAS系统。 2、创建名为exp1的SAS数据集，即在窗中输入下列语句： 3、保存此步骤中的程序，供以后分析使用（只需按工具条上的保存按钮然后填写完提问 后就可以把这段程序保存下来即可）。 4、绘数据与时间的关系图，初步识别序列，输入下列程序： ods html; ods listing close; 5、run;提交程序，在graph窗口中观察序列，可以看出此序列是均值平稳序列。
6、识别模型，输入如下程序。 7、提交程序，观察输出结果。初步识别序列为AR(2)模型。 8、估计和诊断。输入如下程序： 9、提交程序，观察输出结果。假设通过了白噪声检验，且模型合理，则进行预测。 10、进行预测，输入如下程序： 11、提交程序，观察输出结果。
12、退出SAS系统，关闭计算机。总程序： data exp1; infile "D:\"; input a1 @@;
year=intnx('year','1jan1742'd,_n_-1); format year year4.; ; proc print;run; ods html; ods listing close; proc gplot data=exp1 ; symbol i=spline v=dot h=1 cv=red ci=green w=1; plot a1*year/autovref lvref=2 cframe=yellow cvref=black ; title "太阳黑子数序列"; run; proc arima data=exp1; identify var=a1 nlag=24 minic p=(0:5) q=(0:5); estimate p=3; forecast lead=6 interval=year id=year out=out; run; proc print data=out; run; 选取拟合模型的规则: 1.模型显著有效(残差检验为白噪声)
SAS实训报告心得
通过这次的课程设计，让我对SAS有了进一步的的了解，在设计过程中，虽然有的例题已经做过了，但还是会遇到些问题，一个不显眼的小字符错了，程序就会一遍遍的报错，而且错误容易被忽视，修改时不容易发现。所以我们平常思考问题做事情都要认真严谨，思考全面。 实训不仅可以巩固我们以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到过的知识。这周不仅对数据集的创建，时间序列的平稳性分析和纯随机性检验有了更深刻的认识，而且更能在小细节中多上心。实践出真知，平常所学的理论只有通过实践，自己动手才能真正感觉到知识的乐趣。实训不仅能培养我们独立思考的能力，动手操作能力，在其他方面的我们的能力也能有所提高。 学习最怕的就是缺少兴趣，有了兴趣和好奇心，做什么事都不会感到累。“知之者不如好之者，好之者不如乐之者。”这句话为我们揭示了一个怎样才能取得好的学习效果的秘诀，那就是对学习的热爱。不同的人在同样的学习环境下学习效果不一样，自身的素质固然是一个方面，更加重要的还在于学习者对学习内容的态度或感觉。正所谓“兴趣是最好的老师”，当你对一门科目产生了兴趣之后，自然会学得比别人好。所以，无论以后学习什么，都要带着愉悦的心情去学习。 实际操作过程中我找出自身存在的不足，对今后的会计学习有了一个更为明确的方向和目标。虽说一周的时间很短，但其中的每一天都使我收获很大、受益匪浅，它不但极大地加深了我对一些知识的理解，从而真正做到了理论联系实际;更让我学到了很多之前在课堂上所根本没法学到的东西，这对于我的学业，乃至我以后人生的影响无疑都是极其深远的。 我希望以后能够有更多的这种实训的机会，这一周感觉过的很充实，我也真正的融入到了学习当中去，别无他思，一切都还不错，感觉非常好。我达到了我自己的预期目标和要求，受益匪浅。
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;
sas第一次作业
SAS 第二次作业 光科1201 梁修业 7-4-2一种合金在某种添加剂的不同浓度之下，各做三次实验，得数据如下表： 浓度x 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 抗压强度y 25.2 27.3 28.7 29.8 31.1 27.8 31.2 32.6 29.7 31.7 30.1 32.3 29.4 30.8 32.8 (1)作散点图； (2)以模型y=b 0+b1x+b2x+ ε ,2~0N εσ（，）,拟合数据，其中b0,b1,b2,2σ与x 无 关，求回归方程2012????y b b x b x =++。 解：（1） （2）将x 看成x1,x^2 看成x2，在表格中增加变量x2，此题即转化为多元线性回归 所以2?19.0333 1.00860.0204y x x =+-。
7-4-3对§7.4例3的钢包容积y和使用次数x的数据，假定 b x y ae-=。 （1）画散点图； （2）试分别作变量替换，化非线性回归模型为线性回归模型并讨论回归方程的显著性。 解： （1） （2）利用Insight模块求解。增加两个变量，u=lny,v=-1/x, 说明：方程为 1 ? ln 4.71410.0903() y x =+-，方差分析表中p-值小于0.0001,说明 了回归方程高度显著。
7-4-4槲寄生是一种寄生在大树上部树枝上的寄生植物，它喜欢寄生在年轻的大树上，下表给出在一定条件下完成的实验中采集的数据。 x 3 4 9 15 40 y 28 33 22 10 36 24 15 22 10 6 14 9 1 1 (1)作出（x i ,y i )的散点图， (2)令z i =lny i ,作出（x i ,z i )的散点图 (3)以模型2 ,ln~(0,) bx y ae N εεσ =拟合数据，其中a,b,2σ与x无关，试求曲线回归方程?bx ? ?y=ae。 解：（1） （2）Insight模块。增加变量z=lny
SAS作业
使用SAS软件完成下列任务： 1.对数据集sashelp.class中的身高和体重进行描述性统计分析，计算基本统计量，并给出分析结论。 身高： 结论：身高数据共19个，最大值为72，最小值为51.3，相差20.7。55-65之间的数据最多。中位数为62.8，平均数为62.3。数据的标准差为5.1271，方差为26.2869
体重： 结论：体重数据共19个，最大值为150，最小值为50，相差99.5。中位数为99.5，平均数为100.026。数据的标准差为22.7739，方差为518.652 2.对数据集中的男生和女生分别进行问题1中的基本统计量的计算，并写出结论 身高：
结论：男生身高数据共10个，平均数为63.91。数据的标准差为4.9379，方差为24.3832，对男生身高95%的可能集中于60.3776到67.4424之间。 女生身高数据共9个，平均数为60.5889。数据的标准差为5.0183，方差为25.1836，对女生身高预测95%的可能集中于56.7315到64.4463之间。 男生的身高相较于女生而言更集中。男生身高也普遍比女生高一些。 体重： 结论：男生体重数据共10个，平均数为108.95。数据的标准差为22.7272，方差为516.525，对男生身高95%的可能集中于92.692到125.208之间。 女生体重数据共9个，平均数为90.1111。数据的标准差为19.3839，方差为375.7361，对女生身高预测95%的可能集中于75.2113到105.0109之间。 女生的体重相较于男生而言更集中。女生体重也普遍比男生轻一些。
应用多元统计分析SAS作业第三章
3-8假定人体尺寸有这样的一般规律，身高(X 1)，胸围(X 2)和上半臂围(X 3)的平均尺寸比例是6:4:1，假设()()1,,X n αα=L 为来自总体()123=,,X X X X '的随机样本，并设()~,X N μ∑。试利用表3.4中男婴这一数据来检验其身高、胸围和上半臂围这三个尺寸变量是否符合这一规律（写出假设H 0，并导出检验统计量）。 解：设32,~(,),~(,)Y CX X N Y N C C C μμ'=∑∑。 121231233106,,,,,014C X X X μμμμμμμ??-?? ? == ? ?-?? ? ??其中，分别为 的样本均值。则检验三个变量是否符合规律的假设为 0212:,:H C O H C O μμ=≠。 检验统计量为 2 1(1)1~(1,1) (3,6)(1)(1) n p F T F p n p p n n p ---+= --+==--， 由样本值计算得：=(82,60.2,14.5)X '，及 15840.2 2.5=40.215.86 6.552.5 6.559.5A ?? ? ? ??? ， 2-1(1)()()()=47.1434T n n CX CAC CX ''=-，
221(1)12 =18.8574(1)(1)5 n p F T T n p ---+= ?=--， 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 {F ≥18.8574}=0.0091948。 因为p 值=0.0091948<0.05，故否定0H ，即认为这组男婴数据与人类的一般规律不一致。在这种情况下，可能犯第一类错误·且犯第一类错误的概率为0.05。 SAS 程序及结果如下： prociml ; n=6;p=3; x={7860.616.5, 7658.112.5, 9263.214.5, 815914, 8160.815.5, 8459.514 }; m0={00,00}; c={10 -6,01 -4}; ln={[6]1}; x0=(ln*x)`/n; print x0; mm=i(6)-j(6,6,1)/n; a=x`*mm*x; a1=inv(c*a*c`); a2=c*x0; dd=a2`*a1*a2; d2=dd*(n-1); t2=n*d2; f=(n+1-p)*t2/((n-1)*(p-1)); print x0 a d2 t2 f; p0=1-probf(f,p-1,n-p+1); fa=finv(0.95,2,4); print p0; run ;
SAS入门教程
第一章SAS系统概况 SAS（Statistic Analysis System）系统是世界领先的信息系统，它由最初的用于统计分析经不断发展和完善而成为大型集成应用软件系统;具有完备的数据存取、管理、分析和显示功能。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统。 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。SAS系统提供的二十多个模块（产品）可完成各方面的实际问题，功能非常齐全，用户根据需要可灵活的选择使用。 ●Base SAS Base SAS软件是SAS系统的核心。主要功能是数据管理和数据加工处理，并有报表生成和描述统计的功能。Base SAS软件可以单独使用，也可以同其他软件产品一起组成一个用户化的SAS系统。 ●SAS/AF 这是一个应用开发工具。利用SAS/AF的屏幕设计能力及SCL语言的处理能力可快速开发各种功能强大的应用系统。SAS/AF采用先进的OOP（面向对象编程）的技术，是用户可方便快速的实现各类具有图形用户界面（GUI）的应用系统。 ●SAS/EIS 该软件是SAS系统种采用OOP（面向对象编程）技术的又一个开发工具。该产品也称为行政信息系统或每个人的信息系统。利用该软件可以创建多维数据库（MDDB），并能生成多维报表和图形。 ●SAS/INTRNET ●SAS/ACCESS 该软件是对目前许多流行数据库的接口组成的接口集，它提供的与外部数据库的接口是透明和动态的。 第二章Base SAS软件 第一节SAS编程基础 SAS语言的编程规则与其它过程语言基本相同。 SAS语句 一个SAS语句是有SAS关键词、SAS名字、特殊字符和运算符组成的字符串，并以分号（；）结尾。 注释语句的形式为：/*注释内容*/ 或*注释内容。 二、SAS程序 一序列SAS语句组成一个SAS程序。SAS程序中的语句可分为两类步骤：DA TA步和
抑郁(SDS)焦虑自评量表(SAS)_实验报告
抑郁自评量表（SDS）实验报告 一、实验目的 通过实验了解受试抑郁的主观感受、轻重程度及其在治疗中的变化，掌握个别施测的使用方法。掌握抑郁自评量表的原理、实施、记分与结果解释方法。 二、实验材料 大学生心理测验系统 三、实验步骤 3.1 进入大学生心理测验系统后再点击进入人格特点测评项目。 3.2 点击测试项目名称即抑郁自评量表（SDS），进入抑郁自评量表界面。 3.3 输入被试信息，确定后桌面弹出测验指导与窗口，认真阅读指导语： ①在这个问卷测试当中有20个问题,请你依次回答这些问题，答案选项包括“没有或很少时间”、“少部分时间”、“相当多时间”和“绝大部分或全部时间”四个选项，每一测题只能选择一个答案； ②该问卷测试评定的是最近一周的实际感觉； ③本测验不计时间，但应凭自己的直觉反应进行作答，不要迟疑不决，拖延时间； ④有些题目你可能从未思考过，或者感到不太容易回答。对于这样的题目，同样要求你做出一种倾向性的选择。 确定阅读完毕后开始测试。 3.4 按照出现题目的先后顺序作答，直至答题完毕。 四、实验结果 4.1 受试信息 姓名：XXX性别：女年龄： 2 0 文化程度：本科测验耗时：00:00:43 4.2 受试结果 总粗分65 标准总分81.25 参考诊断：有（重度）抑郁症状 重点提示： 抑郁精神性，因子得分：6 抑郁躯体障碍，因子得分：27 抑郁精神运动性障碍，因子得分：6 抑郁心理障碍，因子得分：26 五、实验结果分析 该测试结果提示受试有重度抑郁的倾向，主要表现为： 情绪非常低落，感觉毫无生气，没有愉快的感觉，经常产生无助感或者绝望感，自怨自责。经常有活着太累，想解脱、出现消极的念头，还常哭泣或者整日愁眉苦脸，话语明显少，活动也少，兴趣缺乏，睡眠障碍明显，入睡困难或者早醒，性欲功能基本没有。 六、讨论或思考
SAS 作业
课程作业报告 课程名称：数据统计分析软件 班级：环科1401 学号：A03140377 姓名：沈晶晶 教师：郭微 成绩： P61 例5.1.1（1） data eg51;
input name $ sex $ age salary educa $; label name="姓名" sex="性别" age="年龄"; label salary="工资"educa="受教育情况"; cards ; 李斯 男 20 1200 初 王老五 女 25 1260 初 赵柳 女 28 1350 中 史奇 男 27 1350 高 朱巴 男 30 1290 中 刘久 男 35 1400 中 康实 女 32 1410 高 申山 男 31 1410 高 ;; proc gchart data =eg51; vbar sex; run ; P61 例5.1.1（2） data eg51; input name $ sex $ age salary educa $; label name="姓名" sex="性别" age="年龄"; label salary="工资"educa="受教育情况"; cards ; 李斯 男 20 1200 初 王老五 女 25 1260 初 赵柳 女 28 1350 中 史奇 男 27 1350 高 朱巴 男 30 1290 中
P100 例6.1 title'6种施肥法的小麦植株含氮量的方差分析'; data mp97; input treat nitrogen @@; cards; 1 2.9 2 4.0 3 2.6 4 0. 5 5 4. 6 6 4.0 1 2.3 2 3.8 3 3.2 4 0.8 5 4. 6 6 3.3 1 2. 2 2 3.8 3 3. 4 4 0.7 5 4.4 6 3.7 1 2.5 2 3.6 3 3. 4 4 0.8 5 4.4 6 3.5 1 2.7 2 3.6 3 3.0 4 0. 5 5 4.4 6 3.7 ; proc anova; class treat; model nitrogen=treat; means treat/duncan; run; 6种施肥法的小麦植株含氮量的方差分析 The ANOVA Procedure Class Level Information Class Levels Values treat 6 1 2 3 4 5 6
sas期末考试作业
Computer Software Application on Aquaculture Your grade depends on: 1. Correctness of programming upon the requests in the questions, 2. Syntax error, 3. Structure and notes on the programming, e.g., sub-setting, comments, designation of variables, titles, etc., and 4. Interpretation of the printouts. Attached your answer in two files: 1. a SAS program file, 2. a word file of the answers to the questions by its order. Submit it to my box (yhchien@https://www.360docs.net/doc/c412163520.html,.tw) before 17:00 of June 26 (Thu.) _____________________________________________________________ I. (10%) The following data are the number of fish caught by a standardized sampling gear (an indication of fish survived) in each of the 9-week experiment period. A decaying exponential equation or survival model is used to present the survival condition over the whole experiment period. Fit the given data to the equation: Nt = No x exp (-z x t), where Nt is the number of fish survived at week t, No the number of fish at stocking, z the weekly instantaneous mortality coefficient, by using 1.Direct fitting method, and 2.Log-transform to linear method. Provide the following answers: (1) What are the estimates of No and z? (2) A plot showing the observed and the predicted and a plot for residual distribution. (Data for question I is on attached file Q1data) II. (20%) This question is to test your ability how to reorganize data sets, differentiate some parameters expressing variability, and examine relationships between two (2) Get the summary statistics: mean, standard deviation (std), standard error (stderr), and coefficient of variation (cv) of both height (ht) and weight (wt) and show me and prove to me the mathematical relationships: a. between standard deviation and standard error, b. between cv and mean; (3) Compare the variation between ht and wt; (4) Plot out: (a) an overlay plot of both ht and wt versus age and (b) a plot of wt versus ht; and (5) Fit the data into a weight-length(height) equation: wt=a*ht**b by: (a) Non-linear direct fitting and (b) log-transformed linear fitting (hint: log(wt)=log(a)+b*log(ht). (Data for question II is on attached file Q2 data)