SAS区间估计与假设检验实验报告
实验报告4——SAS区间估计与假设检验
【小结】
本次实验为区间估计与假设检验，主要是首先用分布拟合图、QQ 图、分布检验等方法 判断总体分布是否为正态分布。然后利用 SAS 软件中的 INSIGHT 模块和“分析家”功能以 及编程的方法，均可以在不同的置信水平下求出总体参数的置信区间，在不同的检验（显著） 水平下对总体的参数和分布特性进行检验。
表 4-6 学生成绩
81 68 71 85 57 85 92 74 61 80 68 77 75 57 46 80 69 63 67 92 88 75 89 75 59 72 85 77 100 73 58 69 68 68 59 89 70 72 89 94 78 45 92 93 69 70 99 79 80 69 82 67 74 73 72 70 83 70 76 60
input data group$ @@;
cards;
31 j 34 j 29 j 32 j 35 j 38 j 34 j 30 j 29 j 32 j
31 j 26 j
26 y 24 y 28 y 29 y 30 y 29 y 32 y 26 y 31 y 29 y
32 y 28 y ;
run;
表 4-7 装配时间（单位：分钟）
甲法： 31
34
29
32
35
38
34
30
29
32
31
26
乙法： 26
24
28
29
30
29
32
26
31
29
32
28
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( = 0.05)？ 生成数据集代码（甲组为 j，乙组为 y）： data zy4_3;
实验四区间估计与假设检验
实验4 区间估计与假设检验利用样本对总体进行统计推断，主要有两类问题：一类是估计问题，另一类是检验问题。
参数估计是根据样本的统计量来对总体的参数进行估计，假设检验则是利用样本的统计量来检验事先对总体参数或分布特性所作的假设是否正确。
利用SAS软件中的INSIGHT模块和“分析家”功能以及编程的方法，均可以在不同的置信水平下求出总体参数的置信区间，在不同的检验（显著）水平下对总体的参数和分布特性进行检验。
在对总体参数作区间估计和假设检验之前，常常需要判断总体分布是否为正态分布。
检验数据是否来自正态分布总体，应用中常用分布拟合图、QQ图、分布检验等方法。
4.1 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，掌握使用SAS对总体分布情况进行判断以及正态性检验的方法。
4.2 实验内容一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验二、用“分析家”对总体参数进行区间估计与假设检验三、编程对总体参数进行区间估计与假设检验四、在INSIGHT和“分析家”模块中研究分布并使用UNIV ARIATE过程对总体分布进行正态性检验4.3 实验指导一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验【实验4-1】已知某种灯泡的寿命服从正态分布，现从一批灯泡中抽取16只，测得其寿命如表4-1（sy4_1.xls）所示：表5-1 某种灯泡的寿命（单位：小时）1510 1450 1480 1460 1520 1480 1490 14601480 1510 1530 1470 1500 1520 1510 1470求该灯泡平均使用寿命90%、95%及99%的置信区间，并指出置信区间长度与置信水平的关系。
假设上述数据已存放于数据集Mylib.sy4_1中，如图4-1所示，变量sm表示灯泡寿命。
实验步骤如下：(1) 启动INSIGHT模块，并打开数据集Mylib.sy4_1。
(2) 选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution(Y)（分布）”。
SAS习题集区间估计与假设检验
SAS习题集区间估计与假设检验
1.质检部门从仓库中随机抽取50袋A型麦片测定其蛋白质含量（%），调查结果见下表。
试
2.正常人的脉搏平均为72次/分，现测得10位中毒患者的脉搏如下：
54,67,68,78,70,66,68,71,66,69
问：中毒患者与正常人的脉搏有无显著性差异？
3.
4.药厂制剂车间用自动装瓶机封装药业，在装瓶机工作正常时，每瓶药液净重500克。
某日随机抽取了10瓶成品，称重为：504,498,496,487,509,476,482,510,469,472。
问这时的瓶装机工作是否正常。
5.观察10名同尿病患者在服用药物A后，分析半小时内病人的血糖（mmol/L）是否有显著变化，下表为对10名患者的观测结果。
6.对来自A和B两个产地的产品C的合格率进行抽样调查，现统计了10个批次的产品的合格率（%）数据，如下表所示。
试对该数据进行假设检验分析，以判断来自两个产地的产品合格率是否有显著差异。
实验 5区间估计与假设检验
实验5 区间估计与假设检验利用样本对总体进行统计推断，主要有两类问题：一类是估计问题，另一类是检验问题。
参数估计是根据样本的统计量来对总体的参数进行估计，假设检验则是利用样本的统计量来检验事先对总体参数或分布特性所作的假设是否正确。
利用SAS软件中的INSIGHT模块和“分析家”功能以及编程的方法，均可以在不同的置信水平下求出总体参数的置信区间，在不同的检验（显著）水平下对总体的参数和分布特性进行检验。
5.1 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。
5.2 实验内容一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验二、用“分析家”对总体参数进行区间估计与假设检验三、编程对总体参数进行区间估计与假设检验5.3 实验指导一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验【实验5-1】已知某种灯泡的寿命服从正态分布，现从一批灯泡中抽取Array16只，测得其寿命如表5-1（sy5_1.xls）所示：表5-1 某种灯泡的寿命（单位：小时）图5-1 数据集Mylib.sy5_1 1510 1450 1480 1460 1520 1480 1490 14601480 1510 1530 1470 1500 1520 1510 1470求该灯泡平均使用寿命90%、95%及99%的置信区间，并指出置信区间长度与置信水平的关泡寿命。
(1) y (2) 选择菜单“Analyze （分析）”→“Distribu on(Y)”对话框中选定分析变量：sm ，如图5-2左所示。
(3) 单击“Output ”按钮，在打开的对话框（基本置信区间）”复选框，如图5-2右。
两次单击“OK ”系。
假设上述数据已存放于数据集Mylib.sy5_1中，如图5-1所示，变量sm 表示灯实验步骤如下：启动INSIGHT 模块，并打开数据集M lib.sy5_1。
tion(Y)（分布）”。
在打开的“Distributi中选中“Basic Confidence interval 按钮，得到结果，如图5-3所示。
sas实验报告
sas实验报告SAS实验报告。
一、实验目的。
本实验旨在通过使用SAS软件对实验数据进行分析，掌握SAS软件的基本操作和数据处理技能，进一步提高数据分析能力。
二、实验内容。
1. 数据导入，将实验数据导入SAS软件中，建立数据集。
2. 数据清洗，对数据进行缺失值处理、异常值处理等清洗工作，保证数据的准确性和完整性。
3. 描述统计分析，对数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、频数分布等。
4. 数据可视化，利用SAS软件绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观展现数据分布情况。
5. 假设检验，对数据进行假设检验，验证数据之间的关系和差异性。
三、实验步骤。
1. 数据导入，首先打开SAS软件，利用导入数据功能将实验数据导入SAS环境中，创建数据集。
2. 数据清洗，对导入的数据进行缺失值处理和异常值处理，保证数据的完整性和准确性。
3. 描述统计分析，利用SAS软件进行描述统计分析，得出数据的均值、标准差、频数分布等统计指标。
4. 数据可视化，利用SAS软件绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观展现数据的分布情况。
5. 假设检验，利用SAS软件进行假设检验，验证数据之间的关系和差异性。
四、实验结果分析。
通过SAS软件的操作，我们成功完成了对实验数据的导入、清洗、描述统计分析、数据可视化和假设检验等工作。
通过分析结果，我们得出了实验数据的基本特征和规律，验证了数据之间的关系和差异性，为进一步的数据分析工作奠定了基础。
五、实验总结与体会。
通过本次实验，我们深刻体会到了SAS软件在数据分析领域的强大功能和广泛应用。
掌握了SAS软件的基本操作和数据处理技能，提高了数据分析能力。
同时，也加深了对数据分析方法和技巧的理解和应用，为今后的科研工作打下了坚实的基础。
六、参考文献。
[1] 《SAS统计分析实战指南》。
[2] 《SAS数据分析与挖掘实战》。
七、附录。
实验数据集，xxx.xlsx。
以上为本次SAS实验报告的全部内容。
第3章区间估计与假设检验2-精选文档
CLASS语句指定的分组变量用来进行组间比较； BY 语句指定的分组变量将数据分为若干更小样本， 以便分别在各小样本内进行各自独立的处理。
VAR语句引导要检验的所有变量列表 , 对引导的所有 变量分别进行组间均值比较的 t 检验。
第三章 3.2 总体均值的区间估计与假设检验
PAIED语句指定配对 t 检验中进行比较的变量对，
3) 在打开的对话框中，按图左所示设置双样本均 值检验，单击“OK” ，
第三章 3.2 总体均值的区间估计与假设检验
t 统计量的 p 值 = 0.0005 < 0.05， 所以拒绝原假设，两总体的均值有显著差异。
第三章 3.2 总体均值的区间估计与假设检验
4. 两样本总体均值的比较：独立样本
【例 3-7】为估计两种方法组装产品所需时间的差异， 分别对两种不同的组装方法各随机安排一些个工人进 行操作试验，每个工人组装一件产品所需的时间如下 表所示。试以95%的置信水平推断两种方法组装产品 所需平均时间有无差异。
则检验：H0：μ1 – μ2 = 0，H1：μ1 – μ2 0；
第三章 3.2 总体均值的区间估计与假设检验
将数据存放在数据集 Mylib.zzcpsj中，将两个样本观 测值记在同一分析变量F下， 不同的样本用一个分类变量 g 加以区分。 分析步骤如下： 1) 在“分析家”中打开数据集Mylib.zzcpsj； 2) 选择菜单“Statistics” →“Hypothesis Tests” →“Two Sample t - Test for Mean（两样本均值 的t - 检验）”；
3) 在打开的“One Sample t – test for a Mean”对话 框中设置均值的置信区间。
第三章 3.2 总体均值的区间估计与假设检验
sas实验报告
sas实验报告SAS实验报告一、实验目的：1.了解SAS软件的使用方法和基本操作2.熟悉SAS数据处理和分析的流程3.掌握SAS数据导入和导出的方法二、实验原理：SAS（Statistical Analysis System）是一个用于统计分析的软件系统，包括数据管理、数据挖掘、报告和图形展示等功能。
SAS语言是一种功能强大的编程语言，通过SAS语言，可以对数据进行处理、分析和建模。
三、实验内容和步骤：1.打开SAS软件，创建一个新的SAS工作空间。
2.使用DATA和SET语句导入外部数据文件，并观察数据的结构和变量。
3.使用PROC PRINT和PROC FREQ等语句对数据进行描述性统计和频数分析。
4.使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE等语句对数据进行均值分析和单变量分析。
5.使用PROC CORR和PROC REG等语句进行相关分析和回归分析。
6.使用PROC GRAPH和PROC PLOT等语句绘制图形。
四、实验结果分析：通过使用SAS软件进行数据处理和分析，我们得到了以下结果：1.数据结构和变量分析：数据包含了10个变量，其中包括年龄、性别、教育水平、职业等信息。
2.描述性统计和频数分析：我们对数据进行了描述性统计，包括计算了平均值、中位数、标准差等统计量，并使用频数分析对变量进行了分组统计。
3.均值分析和单变量分析：我们使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE进行了变量的均值分析和单变量分析，得到了各变量的均值、标准差、四分位数等统计量。
4.相关分析和回归分析：我们使用PROC CORR和PROC REG 对变量之间的相关性进行了分析，并使用回归分析模型进行了拟合。
5.图形绘制：我们使用PROC GRAPH和PROC PLOT对数据进行了可视化展示，绘制了直方图、散点图等图形。
通过对实验结果的分析，我们可以对数据进行进一步的理解和解读，得到了对变量之间关系和趋势的更深入的认识。
假设检验实验报告
假设检验实验报告实验报告假设检验学院:参赛队员:参赛队员:参赛队员:指导⽼师:⼀、实验⽬的1.了解假设检验的基本内容；2.了解单样本t检验；3.了解独⽴样本t检验；、4.了解配对样本t检验；5.学会运⽤spss软件求解问题；6.加深理论与实践相结合的能⼒。
⼆、实验环境Spss、office三、实验⽅法1.单样本t检验；2.独⽴样本t检验；3.配对样本t检验。
四、实验过程1.1实验过程依题意，设H0：µ= 82，H1：µ>82 (1)定义变量为成绩，将数据输⼊SPSS；(2)选择：分析→⽐较均值→单样本T检验；(3)将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输⼊数据82；(4)观察结果1.2实验结果1.3结果分析该题是右尾检验,所以右尾P=0.037/2=0.0185因为P值明显⼩于0.05, 表明在0.05⽔平上变量与检验值有显著性差异，故接受原假设，所以该县的英语教学改⾰成功。
问题⼆：2.1实验过程依题意，设H0：µ= 500，H1：µ≠500(1)定义变量为成绩，将数据输⼊SPSS；(2)选择：分析⽐较均值单样本T检验；(3) 将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输⼊数据500；2.2实验结果2.3结果分析该题是双检验,所以双尾P=0.650因为P值明显⼤于0.05, 表明在0.05⽔平上变量与检验值⽆显著性差异，故不能拒绝原假设,接受备择假设，所以⾃动装罐机性能良好问题三：3.1.1数据的导⼊先将数据输⼊进excel表格中，⽤SPSS打开；在SPSS页⾯点击⽂件→打开→数据3.1.2选择：分析→⽐较均值→独⽴样本T检验3.1.3检验变量选择成绩，分组变量选择班级，定义组输⼊1,2；3.1.4点击选项卡、Bootstrap，勾选执⾏bootstrap；3.1.5输出结果3.2结果分析原假设0:dH m⽆差异备择假设1:dH m有差异F=0.892 Sig=0.351>0.05 接受⽅差齐性，此时看数据的第⼀⾏t=-2.011 df=38 P=0.051>0.05 接受原假设，经过双测检验，差异显著。
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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;
四、实验结果及分析
生成来自标准正态总体的10000个随机数
的置信区间有着较大的变化。
500名学生平均成绩的置信水平为98%、90%和85%的置信区间分别是,70.7-78.2，71.9-77.1,72.2-76.8.分析可以得到随着置信水平的减小，置信区间的长度
也在减小。
在方差相等的前提下，t统计量的p值都< 0.05，不能拒绝原假设：µ1–µ2 = 0，可以认为，甲乙两种方法的装配时间有显著不同。
五、实验体会（实验中存在的问题及解决方法、结论、评价、感想与建议等）
这次试验是使用SAS对总体参数进行区间估计与假设检验，1、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。
我们了解到利用样本对总体进行统计推断，主要有两类问题：一类是估计问题，另一类是检验问题。
其中参数估计是根据样本的统计量从而对总体的参数进行估计，另一方面假设检验是用样本统计量对检验事先对总体参数或分布特性所作的假设进行检测。
这次试验我认识到数学理论的不足，对数据的统计检验掌握的不够，导致分析问题的不够全面，有时候分析问题时由于对得出的数据不知道该如何分析，从而对问题分析的不够
全面。