SAS例题及程序输出
sas练习题(打印版)

sas练习题(打印版)### SAS练习题(打印版)#### 一、基础数据操作1. 数据导入- 题目:使用SAS导入一个CSV文件,并列出前5个观测值。
- 答案:使用`PROC IMPORT`过程导入数据,并用`PROC PRINT`展示前5个观测。
2. 数据筛选- 题目:筛选出某列数据大于50的所有观测。
- 答案:使用`WHERE`语句进行筛选。
3. 数据分组- 题目:根据某列数据对数据集进行分组,并计算每组的均值。
- 答案:使用`PROC MEANS`过程和`BY`语句进行分组和计算。
4. 数据排序- 题目:按照某列数据的升序或降序对数据集进行排序。
- 答案:使用`PROC SORT`过程进行排序。
#### 二、描述性统计分析1. 单变量分析- 题目:计算某列数据的均值、中位数、标准差等统计量。
- 答案:使用`PROC UNIVARIATE`过程进行单变量描述性统计分析。
2. 频率分布- 题目:计算某列数据的频数和频率分布。
- 答案:使用`PROC FREQ`过程进行频率分布分析。
3. 相关性分析- 题目:计算两列数据的相关系数。
- 答案:使用`PROC CORR`过程计算相关系数。
#### 三、假设检验1. t检验- 题目:对两组独立样本的均值进行t检验。
- 答案:使用`PROC TTEST`过程进行t检验。
2. 方差分析- 题目:对多个组别数据进行方差分析。
- 答案:使用`PROC ANOVA`过程进行方差分析。
3. 卡方检验- 题目:对分类变量进行卡方检验。
- 答案:使用`PROC FREQ`过程和`CHI2TEST`选项进行卡方检验。
#### 四、回归分析1. 简单线性回归- 题目:使用一个自变量和一个因变量进行简单线性回归分析。
- 答案:使用`PROC REG`过程进行简单线性回归。
2. 多元线性回归- 题目:使用多个自变量和一个因变量进行多元线性回归分析。
- 答案:同样使用`PROC REG`过程,但包括多个自变量。
SAS程序及例题

12、多元线性回归分析 [例]某猪场25头育肥猪4个胴体性状 的测定资料如下表,试进行瘦肉量(y) 对眼肌面积(x1)、腿肉量(x2)、腰肉 量(x3)的多元线性回归分析。
序号 瘦肉量 (y) 1 2 15.02 12.62
眼肌面积 腿肉量 (x1) (x2) 23.73 22.34 5.49 4.32
上一张 下一张 主 页
退 出
data a; do a=1 to 4; do b=1 to 4; do n=1 to 3; input x @@; output; end; end; end; drop n; cards; 22 26.5 24.4 30 27.5 26 32.4 26.5 27 30.5 27 25.1 23.5 25.8 27 33.2 28.5 30.1 38 35.5 33 26.5 24 25 30.5 26.8 25.5 36.5 34 33.5 28 30.5 24.6 20.5 22.5 19.5 34.5 31.4 29.3 29 27.5 28 27.5 26.3 28.5 18.5 20 19 proc anova; class a b; model x=a b a*b; means a b/duncan; run;
data a; input A$ B$ x @@; cards; A1 B1 22 A1 B1 24.4 A1 B2 30 A1 B2 27.5 A1 B2 26 A1 B3 32.4 A1 B3 26.5 A1 B3 27 A1 B4 30.5 A1 B4 27 A1 B4 25.1 A2 B1 23.5 A2 B1 25.8 A2 B1 27 A2 B2 33.2 A2 B2 28.5 A2 B2 30.1 A2 B3 38 A2 B3 35.5 A2 B3 33 A2 B4 26.5 A2 B4 24 A2 B4 25 A3 B1 30.5 A3 B1 26.8 A3 B1 25.5 A3 B2 36.5 A3 B2 34 A3 B2 33.5 A3 B3 28 A3 B3 30.5 A3 B3 24.6 A3 B4 20.5 A3 B4 22.5 A3 B4 19.5 A4 B1 34.5 A4 B1 31.4 A4 B1 29.3 A4 B2 29 A4 B2 27.5 A4 B2 28 A4 B3 27.5 A4 B3 26.3 A4 B3 28.5 A4 B4 18.5 A4 B4 20 A4 B4 19 proc anova; class a b; model x=a b a*b; means a b/duncan; run;
SAS例题分析

习题2.14SAS程序;Data feihuoliang; input group $ x @@; cards;a 76 a 94 a 61 a 36 a 42 a 49b 71 b 57 b 85 b 67 b 66 b 79c 80 c 104 c 81 c 90 c 93 c 86 c 101 c 83 ; proc print; run; proc npar1way wilcoxon; class group; var x; run;运行SAS系统,数据集输出内容为;x Obs Group1a762a943a614a365a426a497b718b579b8510b6711b6612b7913c8014c10415c8116c9017c9318c8619c10120c83利用SAS中PROC NPAR1WAY过程可求得:从SAS 数据分析来看,三组数据分散程度相差不大利用PROC NPAR1WAY 过程计算,检验3417.92=χ,05.00094.0=<=αP 故认为这一经验可靠.习题2.16SAS 程序:data shengchanzongzhif;input group $ x @@;cards;a 7870.28 a 4359.15 a 11660.43 a 4752.54 a 4791.48b 9251.15 b 4572.12 b 6188.9c 10366.37 c 21645.08 c 15742.51 c 6148.73 c 7614.55 c 4670.53 c 22077.36d 12495.97 d 7581.32 d 7568.89 d 26202.47 d 4828.51 d 1052.85e 3491.57 e 8637.81 e 2282 e 4006.72 e 291.01f 4523.74 f 2276.7 f 641.58 f 710.76 f 3045.26 ; proc print; run; proc npar1way wilcoxon; class group; var x; run;数据集输出内容为:Obs group x1a7870.282a4359.153a11660.434a4752.545a4791.486b9251.157b4572.128b6188.909c10366.3710c21645.0811c15742.5112c6148.7313c7614.5514c4670.5315c22077.3616d12495.9717d7581.3218d7568.8919d26202.4720d4828.5121d1052.8522e3491.5723e8637.8124e2282.0025e4006.7226e291.0127 f 4523.74 28 f 2276.70 29 f 641.58 30 f 710.76 31f3045.26利用SAS 中PROC NPAR1WAY 过程可求得:利用PROC NPAR1WAY 过程计算,检验8243.142=χ,05.00111.0=<=αP ,故各地区生产有明显的差异又有计算输出知,华北、东北、华东、中南、西南、西北的平均得分依次为;17.4,18,23.3,19.5,9.4,5.6,所以平均秩得分由大到小排序为:西北、西南、华北、东北、中南、华东。
SAS上机练习题及参考答案

1394913242X 1897876466X
7、下表是某班学生几门功课的成绩,其中形势课是考查课,其它均为考试课。请完成以下处理并且保存
程序、结果和日志:(注意函数在 DATA STEP 中使用的位置)
(参考程序)
(1)用 Mean()函数求出每位同学的平均分,将其保存在变量中;
(2)用 sum()函数或者表达式求出每位同学的总分,将其保存在变量中;
74 67
80
0
67 71
71 69
90
0
75 70
75 69
80
0
69 76
76 79
90
0
66 71
60 60
78
2010.11.16
8、下面是 3 个大类疾病的 ICD-10 编码及对应的疾病名。请完成以下任务:
(参考程序)
(1)建立数据集;
(2)提取每种疾病的大类编码;
(3)分别将 3 个大类的疾病存入 3 个数据集。
RUN;
PROC PRINT DATA=EX1;
VAR NAME AGE;
RUN;
SEX;
3、将第 2 题的程序、结果及日志保存到磁盘。
4、试根据某班 12 名学生 3 门功课成绩表完成后面的问题:
表 1 某班 12 名学生 3 门功课成绩表
学号
生化
物理
病理
083
68
71
65
084
74
61
68
085
1523105754X 1357851051X
1592624347X 1508311759X
1331237668X 1327313520X
1370048578X 1556443719X
(完整版)sas习题运行结果

程序:简短数据运用datalines或cards直接输入数据进行运算.运行结果:方法二:运用format读入数据;运行结果:You see here that there is a colon preceding each informat. This colon (called an informat modifier) tells SAS to use the informat supplied but to stop reading the value for this variable when a delimiter is encountered. Do not forget the colons because without them。
SAS may read past a delimiter to satisfy the width specified in the informat.Colon:冒号;delimiter:定界符(在这里定界符是空格);冒号的作用是从下一个非空的字符开始,读到下一个空格或者是informat指定的长度为止。
libname lear n ”E:/SAS1/chapter4”;data learn。
Perm;input ID : 3.Gender : 1.DOB : mmddyy10.Height Weight;label DOB="Date of Birth”Height=”Height in inches”Weight=”Weight in pounds";format DOB date9。
;datalines;001 M 10/21/1946 68 150002 F 5/26/1950 63 122003 M 5/11/1981 72 175004 M 7/4/1983 70 128005 F 12/25/2005 30 40;run;title ”Listing of Information";proc print data=learn.Perm;run;如果吧ID和GENDER的两个冒号去掉,那SAS读记录的时候,1. ID只会读取informat中指定的长度,即前三个字符 (如果每行数据前没有空格,那ID的值是正常的);2. GENDER会是接下来的一个字符,而不会跳过空格,所以GENDER不会读到F和M这两个值。
SAS例题及程序输出1

表3.4给出15名两周岁婴儿的身高(X 1),胸围(X 2)和上半臂围(X 3)的测量数据。
假设男婴的测量数据()()1,,6X αα= 为来自总体()13,N μ∑()的随机样本;女婴的测量数据()()1,,9Y αα= 为来自总体()3,N μ∑(2)的随机样本,试利用表3.4中的数据检验(1)(2)0:(0.05)H μμα==。
解:检验假设(1)(2)(1)(2)01::H H μμμμ=≠,。
取检验统计量为2+1(3,6,9)(2)n m p F T p n m n m --====+-,由样本值计算得:=(82,60.2,14.5)=(7658.47613.5)X Y '',,,, 1215840.2 2.5=40.215.86 6.552.5 6.559.519645.134.5=45.115.7611.6534.511.6514.5A A ⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭,, 进一步计算得: 2112(2)()'()()=1.4754793D n m X Y A A X Y -=+--+-, 22 5.3117256,nm T D n m==+ 21 1.498179(2)n m p F T n m 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 ≥1.498179}=0.2692616。
因为p值=0.2692616>0.05,故接收H,即认为男婴和女婴的测量数据无显著性差异。
在这种情况下,可能犯第二类错误,且犯第二类错误的概率为。
=0.0268093SAS程序及结果如下:proc iml;n=6;m=9; p=3;x={ 7860.616.5 ,7658.112.5 ,9263.214.5 ,815914 ,8160.815.5 ,8459.514} ;print x;ln={[6] 1} ;x0=(ln*x)/n; print x0;mx=i(n)-j(n,n,1)/n;a1=x`*mx*x; print a1;y={ 8058.414 ,7559.215 ,7860.315 ,7557.413 ,7959.514 ,7858.114.5 ,755812.5 ,6455.511 ,8059.212.5} ;print y; lm={[9] 1} ;y0=(lm*y)/m; print y0;my=i(m)-j(m,m,1)/m;a2=y`*my*y; print a2;a=a1+a2; xy=x0-y0;ai=inv(a); print a ai;dd=xy*ai*xy`; d2=(m+n-2)*dd; t2=n*m*d2/(n+m) ;f=(n+m-1-p)*t2/((n+m-2)*p); fa=finv(0.95,p,m+n-p-1);beta=probf(f,p,m+n-p-1,t2); print d2 t2 f beta;pp=1-probf(f,p,m+n-p-1);print pp; quit;。
判别分析例题及SAS程序

判别分析例题某医院眼科研究糖尿病患者的视网膜病变情况, 视网膜病变分轻、中、重三型。
研究者用年龄(age)、患糖尿病年数(time)、血糖水平(glucose)、视力(vision)、视网膜电图中的a波峰时(at)、a波振幅(av)、b波峰时(bt)、b波振幅(bv)、qp波峰时(qpt)及qp波振幅(qpv)等指标建立判别视网膜病变的分类函数, 以判断糖尿病患者的视网膜病变属于轻、中、重中哪一型。
为此观察131例糖尿病患者,要求其患眼无其他明显眼前段疾患, 眼底无明显其他视网膜疾病和视神经、葡萄膜等疾患,测定了他们的以上各指标值,并根据统一标准诊断其疾患类型,记分类指标名为group。
见表1 (表中仅列出前5例)。
试以此为训练样本, 仅取age,vision,at,bt和qpv 等指标, 求分类函数, 并根据王××的信息: 38岁, 视力1.0, 视网膜图at=14.25, bv=383.39, qpv=43.18判断其视网膜病变属于哪一型。
表1 131例糖尿病患者各指标实测记录(前5例)──────────────────────────────────例号年龄患病血糖视力a波a波b波b波qp波pq波视网膜年数峰时振幅峰时振幅峰时振幅病变程度──────────────────────────────────1 49 2.00 191 1.5 12.25 235.40 52.50 417.57 78.5 27.43 A12 49 2.00 191 1.2 13.50 225.15 52.00 391.20 78.5 46.69 A13 63 4.00 200 1.0 14.25 318.92 53.25 616.35 77.5 35.38 A14 63 4.00 200 0.6 14.00 361.90 55.00 723.30 77.0 47.01 A15 54 10.00 137 0.6 13.75 269.59 55.50 451.27 78.0 33.70 A2──────────────────────────────────解假定样本系从总体中随机抽取,则样本中三种疾患类型的样本量可近似地反映先验概率, 利用SAS的Discrim过程可得分类函数Y1=-181.447+0.473(age)+60.369(vision)+17.708(at)+0.048(bv)+0.364(qpv)Y2=-165.830+0.472(age)+49.782(vision)+17.658(at)+0.034(bv)+0.325(qpv)Y3=-189.228+0.178(age)+43.974(vision)+20.447(at)+0.040(bv)+0.265(qpv)以王××的观察值代入分类函数, 得Y1=-181.447+0.473×38+60.369×1.0+17.708×14.25+0.048×383.39+0.364×43.18 =183.36同样可算得:Y2=180.58, Y3=179.66其中最大者为Y1, 故判断为轻度病变。
SAS例题及程序输出6

实用标准文档地质勘探中,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N3(°, i (i 123)( 0.05)H o: 1 3 ;H1 : 1, 2, 3 不全等,(1) 检验不全H= 3 ;H 1 : 1, 2 , 3 不全等;0: 1 2(2) 检验H0:⑴⑵ (1) ⑵;H 1 : ;(3) 检验H。
:⑴⑵⑶⑴(j);H1:存在1 J,使。
表3.5岩石部分化学成分数据SiO2 FeO K2O47.22 5.06 0.1047.45 4.35 0.15A地区47.52 6.85 0.1247.86 4.19 0.1747.31 7.57 0.1854.33 6.22 0.12B地区56.17 3.31 0.1554.40 2.43 0.2252.62 5.92 0.1243.12 10.33 0.05C地区42.05 9.67 0.0842.50 9.62 0.0240.77 9.68 0.04解:(1)检验假设在H0成立时,取近似检验统计量为2(f)统计量:=1 d M 2 1 d l n 4*。
由样本值计算三个总体的样本协方差阵:S 士A ±n1(x(⑴)X⑴)(X(⑴)X⑴)n 1 n 1 1 10.243081= 0.64264 9.28552 ,40.01406 0.02052 0.004526.3046 1二- 4.7567 10.672230.0557 0.2388 0.0066751 1 n1S 3 亠人亠(x ((3))X ⑶)(x (⑶)X (3)) n 3 1n 3112.97141二-0.6337 0.3421 。
40.0001 0.00295 0.001875进一步计算可得M 24.52397, d 0.433333, f 12,(1 d)M =13.896916。
对给定显著性水平 =0.05,利用软件SAS9.3进行检验时,首先计算p 值:p=P{ E > 13.896916}=0.3073394。
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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()()13311112.97141=0.63370.342140.00010.002950.001875n S A X X X Xn n ααα='==----⎛⎫ ⎪ ⎪ ⎪-⎝⎭∑()()。
进一步计算可得12310.0018318,0.0000942,0.0011851,0.0000417,10S 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 0.15,47.526.850.12,47.864.190.17,47.317.570.18};x2={54.33 6.220.12,56.173.310.15,54.42.430.22,52.625.920.12};x3={43.1210.330.05,42.059.670.08,42.59.620.02,40.779.680.04};xx=x1//x2//x3; /*三组样本纵向拼接*/mm1=i(5)-j(5,5,1)/n1;mm2=i(4)-j(4,4,1)/n2;mm=i(n)-j(n,n,1)/n;a1=x1`*mm1*x1;print a1;a2=x2`*mm2*x2;print a2;a3=x3`*mm2*x3;print a3;tt=xx`*mm*xx;print tt;/*总离差阵*/a=a1+a2+a3;print a;/*组离差阵*/da=det(a/(n-k));/*合并样本协差阵*/da1=det(a1/(n1-1));/*每个总体的样本协差阵阵*/da2=det(a2/(n2-1));da3=det(a3/(n3-1));m=(n-k)*log(da)-(4*log(da1)+3*log(da2)+3*log(da3)); dd=(2*p*p+3*p-1)*(k+1)/(6*(p+1)*(n-k));df=p*(p+1)*(k-1)/2; /*卡方分布自由度*/kc=(1-dd)*m; /*统计量值*/print da da1 da2 da3 m dd df;p0=1-probchi(kc,df); /*显著性概率*/print kc p0;quit;(2) 提出假设(1)(2)(1)(2)01::H H μμμμ=≠,。
取检验统计量为2+1(3,6,9)(2)n m p F Tp n m n m --====+-,由样本值计算得:1=(47.472.5.604,0.144)=(54.38,4.47,0.1525)X X ''()(2),,120.24308=0.642649.285520.014060.020520.004526.3046= 4.756710.67220.05570.23880.006675A A ⎛⎫⎪- ⎪ ⎪⎝⎭⎛⎫⎪- ⎪ ⎪-⎝⎭,,进一步计算得:211112(2)()'()()=60.666995D n m X X A A X X -=+--+-()(2)()(2),22134.81554,nm T D n m==+ 2132.098939(2)n m p F T n m 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 ≥32.098939}=0.0010831。
因为p 值=0.0010831<0.05,故否定0H ,即认为A ,B 两地岩石化学成分数据存在显著性差异。
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:proc iml ; n=5;m=4; p=3; x={ 47.22 5.06 0.1, 47.45 4.35 0.15, 47.52 6.85 0.12, 47.86 4.19 0.17, 47.31 7.57 0.18 } ;ln={[5] 1} ;x0=(ln*x)`/n; print x0; mx=i(n)-j(n,n,1)/n; a1=x`*mx*x; print a1; y={ 54.33 6.22 0.12, 56.17 3.31 0.15, 54.4 2.430.22,52.62 5.92 0.12} ;lm={[4] 1} ;y0=(lm*y)`/m; print y0; my=i(m)-j(m,m,1)/m; a2=y`*my*y; print a2; a=a1+a2; xy=x0-y0; ai=inv(a); print a ai; dd=xy*ai*xy`; d2=(m+n-2)*dd; t2=n*m*d2/(n+m) ;f=(n+m-1-p)*t2/((n+m-2)*p); fa=finv(0.95,p,m+n-p-1); beta=probf(f,p,m+n-p-1,t2); print d2 t2 f beta; pp=1-probf(f,p,m+n-p-1); print pp; quit ;(3) 检验假设(1)(2)(3)()()01::,i j H H i j μμμμμ==≠≠;存在使;因似然比统计量~(,,1)p n k k ΛΛ-- ,本题中k-1=2,可以利用Λ统计量与F 统计量的关系,去检验统计量为F 统计量:3,3,13),F k p n p Λ====Λ由样本值计算得:47.947696.5538460.11692=)3(,X ',,及(1)(2)(3)47.47254.3842.115.604 4.479.8250.1440.15250.047,,5X X X ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥===⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦, 3(1)()(1)()123()()113(1)(1)()()11()()9.51908= 4.7656420.299820.069660.215330.01307=()()312.46343132.506284.9823082.5417077 1.5488460.0410769ttn t t t n t A A A A X X X XT X X X X αααααα===='=++=--⎡⎤⎢⎥-⎢⎥⎢⎥-⎣⎦'--⎡=--⎣∑∑∑∑⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎦,进一步计算得:1.8318441=0.0160379114.21942A T Λ==,22134.81554,nm T D n m==+810.12664118.39023430.126641f -===。
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 ≥18.390234}=2.3451×10-6。
因为p 值=2.3451×10-6<0.05,故否定0H ,即认为A ,B ,C 三地岩石化学成分数据存在显著性差异。
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。
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, 47.52 6.85 0.12, 47.86 4.19 0.17,47.317.570.18};x2={54.33 6.220.12,56.173.310.15,54.42.430.22,52.625.920.12};x3={43.1210.330.05,42.059.670.08,42.59.620.02,40.779.680.04};xx=x1//x2//x3; /*三组样本纵向拼接*/ln={[5]1};lnn{[4]1};lnnn={[13]1};x10=(ln*x1)`/n1;x20=(lnn*x2)`/n2;x30=(lnn*x3)`/n3;xx0=(lnnn*x1)`/n1;mm1=i(5)-j(5,5,1)/n1;mm2=i(4)-j(4,4,1)/n2;mm=i(n)-j(n,n,1)/n;a1=x1`*mm1*x1;a2=x2`*mm2*x2;a3=x3`*mm2*x3;tt=xx`*mm*xx;print tt;/*总离差阵*/a=a1+a2+a3; print a;/*组离差阵*/da=det(a);/*合并样本协差阵*/dt=det(tt);a0=da/dt;print da dt a0;b=sqrt(a0); print b;f=(n-k-p+1)*(1-b)/(b*p);df1=2*p;df2=2*(n-k-p+1);p0=1-probf(f,df1,df2); /*显著性概率*/print f p0;f1=(tt[1,1]-a[1,1])*(n-k)/((k-1)*a[1,1]); p1=1-probf(f1,k-1,n-k);fa=finv(0.95,k-1,n-k);print fa f1 p1;quit;。