SAS基础与金融计算7

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Chart（或gchart）与plot（或gplot）
chart和gchart过程可以绘制出的图形主要有条形 和 过程可以绘制出的图形主要有条形 包括横条和竖条）、圆图、 ）、圆图 图（包括横条和竖条）、圆图、环形图和星形图 等； plot和gplot过程通常用一个记录中的两个变量值 和 过程通常用一个记录中的两个变量值 表示点的坐标来绘制图形，如散点图和线图等。 表示点的坐标来绘制图形，如散点图和线图等。
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变量名称/选项列表； 变量名称 选项列表； 选项列表
gchart过程可以使用的图形关键字及其所绘制的 过程可以使用的图形关键字及其所绘制的 图形类型见下表： 图形类型见下表：
图形关键字 block hbar hbar3d vbar vbar3d 绘制的图形类型 方块图 水平的条形图 水平的三维条形图 竖立的条形图 竖立的三维条形图 图形关键字 pie pie3d donut star 绘制的图形类型 圆图 三维圆图 环形图 星形图
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SAS制图过程 制图过程
SAS统计制图过程均可以实现对样本分布特征的 统计制图过程均可以实现对样本分布特征的 图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、 过程、 图形表示，一般情况下可以使用的有 过程 plot过程、gchart过程和 过程、 过程和gplot过程。 过程。 过程 过程和 过程 前两个和后两个只有一个字母“g”（代表 前两个和后两个只有一个字母“ （代表graph） ） 的差别，其实它们之间（只差一个字母g的过程之 的差别，其实它们之间（只差一个字母 的过程之 的统计描述功能是相同的， 间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制 出的图形的复杂和美观程度。 出的图形的复杂和美观程度。
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根据上述公式，可以得出如下的组数参考标准： 根据上述公式，可以得出如下的组数参考标准： 分组组数参考表 N n 15-24 5 25-44 6 45-89 7 90-179 8 180-359 9
上述数据仅供参考，不能生搬硬套， 上述数据仅供参考，不能生搬硬套，实际分组时 要依所研究资料的性质而定。 要依所研究资料的性质而定。
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回顾
Proc univariate data= student plot; var height ; Run; 获得三个图: 获得三个图 1、茎叶图 、 2、箱线图 、 3、正态概率图 、
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统计分组的相关概念
根据统计研究的目的和客观现象的内在特点， 根据统计研究的目的和客观现象的内在特点， 按某个标志或几个标志把被研究的总体划分为 若干个不同性质的组，称为统计分组。 若干个不同性质的组，称为统计分组。 分组的性质来看：兼有分和合双重含义。 分组的性质来看：兼有分和合双重含义。
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图形关键字后的变量名用以指定进行图形描述时 的分组变量，可以是数值型的（ 的分组变量，可以是数值型的（此时以各组的组 中值为分组的标志），也可以是字符型的。 ），也可以是字符型的 中值为分组的标志），也可以是字符型的。 选项列表中比较重要的有： 选项列表中比较重要的有： 统计量关键字， （1）type=统计量关键字，表示图形对变量 ） 统计量关键字 所指定的变量） （sumvar所指定的变量）的哪一种统计量进行 所指定的变量 描述，比如频数（ ）、均数 ）、总计 描述，比如频数（freq）、均数（mean）、总计 ）、均数（ ）、 ）、频数百分比 （sum）、频数百分比（percentage）等； ）、频数百分比（ ）
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gchart过程的一般格式 gchart过程的一般格式
Proc gchart 选项列表； 选项列表； 图形关键词 Run； ； 此过程格式简单， 此过程格式简单，复杂的地方在于图形关键字 （每个图形关键字对应一种图形类型）所引导的 每个图形关键字对应一种图形类型） 语句，它是控制图形类型及图形要素的地方， 语句，它是控制图形类型及图形要素的地方，涉 及到众多的关键字和选项。 及到众多的关键字和选项。
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chart（或plot）与gchart（或gplot） （ ） （ ）
chart过程和 过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文 过程和 过程绘制的图形类似于我们用文 本字符堆积起来的图形， 本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料 分布的大体形状， 分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形 并不能称之为图形， 并不能称之为图形，因为它没有涉及一般意义上 图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。 图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。 过程和gplot过程给出的是真正意义上的 而gchart过程和 过程和 过程给出的是真正意义上的 图形， 图形，可以用很多的语句和选项来控制图形的各 方面的性质和特征。 方面的性质和特征。
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此外，还有一些较为复杂的制图命令， 此外，还有一些较为复杂的制图命令，如运用 G3D过程绘制曲面图，运用 过程绘制曲面图， 过程绘制曲面图 运用GCONTOUR过程绘 过程绘 制曲面对应的等高线图。 制曲面对应的等高线图。 例如，我们想绘制一个二维正态分布曲面的图形， 例如，我们想绘制一个二维正态分布曲面的图形， 假设(X， 服从联合正态分布 其均值都是0， 服从联合正态分布， 假设 ，Y)服从联合正态分布，其均值都是 ， 方差分别为1和 ，相关系数为r。 方差分别为 和a，相关系数为 。
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统计分组的步骤
1. 确定数据的全距（R）： ＝xmax-xmin 确定数据的全距（ ）： ）：R＝ （即最大变量值与最小变量值之差） 即最大变量值与最小变量值之差） 2. 确定组限、组距和组数 确定组限、 （1）组限分为上限和下限，上限是各组的最大变 ）组限分为上限和下限， 量值，下限是各组的最小变量值。 量值，下限是各组的最小变量值。 （2）各组上限与下限之差称为该组的组距。 ）各组上限与下限之差称为该组的组距。 （3）组数是指某个变量数列划分为多少个组。 ）组数是指某个变量数列划分为多少个组。 说明：组数的多少与组距的大小成反比关系， 说明：组数的多少与组距的大小成反比关系，组 距越大，则可分的组就越少。 距越大，则可分的组就越少。
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下表为长沙市某大学160名正常成年女子 名正常成年女子2006年体检资料中 下表为长沙市某大学 名正常成年女子 年体检资料中 的血清甘油三酯的测量结果（ 的血清甘油三酯的测量结果（mmol/L） ）
0.91 1.26 1.23 1.01 1.37 1.66 1.25 0.96 1.17 1.60 1.20 1.22 0.90 0.91 1.24 1.20 1.04 1.30 1.49 1.05 0.88 1.69 1.04 1.71 1.20 0.96 1.60 0.82 1.32 1.27 1.34 1.32 1.09 1.18 1.58 1.30 1.24 0.63 1.02 1.65 1.41 1.14 1.08 1.37 0.61 1.37 1.54 1.50 1.44 1.43 1.19 1.67 0.96 1.20 0.71 1.05 1.30 1.14 1.17 1.20 0.96 1.24 0.62 0.51 1.17 0.95 1.34 1.14 1.12 1.27 1.08 1.20 1.10 1.11 1.46 1.44 1.11 0.83 0.99 1.24 1.48 0.98 1.10 1.01 0.71 1.30 1.56 1.70 0.70 1.09 0.66 1.33 0.85 0.89 1.52 1.15 1.65 1.24 0.61 0.84 1.46 0.68 1.33 1.11 1.16 0.76 1.54 1.30 0.68 0.75 1.42 1.31 1.06 1.08 0.91 1.12 0.87 1.48 1.33 1.40 0.91 0.83 0.73 1.09 0.80 1.39 0.85 1.59 1.52 0.64 1.46 1.02 1.67 1.27 1.47 1.15 0.82 1.15 0.79 0.72 1.10 1.77 0.52 0.96 0.73 0.94 1.54 1.07 0.76 0.97 0.59 0.83 0.78 0.85 1.01 0.65 0.76 0.99 0.95 1.06
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组数的确定： 组数的确定：与组距大小成反比 以下是美国学者斯特杰斯经验公式： 以下是美国学者斯特杰斯经验公式： n=1+3.322lgN 组数； ：总体单位数） （n:组数；N：总体单位数） 组数 d=R/n=（Xmax-Xmin）/n （ ） 为组数， 为组距 为组距， 为全距 为全距） （n为组数，d为组距，R为全距） 为组数
SAS基础与金融计算
游家兴 厦门大学经济学院计统系
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本节讲授内容
SAS图表过程 图表过程 Proc chart 过程
Proc gchart 过程
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统计图
对统计资料图形化处理就形成统计图， 对统计资料图形化处理就形成统计图，运用统计 图形能直观地描述统计分布的特征和变量之间的 关系。 关系。 统计图有多种表现形式： 统计图有多种表现形式： 1、直方图 、 2、饼图 、 3、折线图 、 4、曲线图 、
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分组，应注意如下两个问题： 分组，应注意如下两个问题： 首先， 首先，分组时各组数量界限的确定必须能反映 事物质的差别——体现量变到质变的转化。 事物质的差别 体现量变到质变的转化。 体现量变到质变的转化 其次，应根据被研究的现象总体的数量特征， 其次，应根据被研究的现象总体的数量特征， 采用适当的分组形式，确定相宜的组距、 采用适当的分组形式，确定相宜的组距、组 主要解决分多少组的问题。 限——主要解决分多少组的问题。 主要解决分多少组的问题
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第二步，进行初步的统计分析，确定分组的个数。 第二步，进行初步的统计分析，确定分组的个数。 Proc univariate data=test; var x; Run;
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The MEANS Procedure Analysis Variable : x N 160 Mean 1.1312 Std Dev 0.2945 Minimum 0.5100 Maximum 1.7700