SAS统计分析(第七讲)解析
SAS数据分析与统计
一、数据集的建立1.导入Excel数据表的步骤如下:1) 在SAS应用工作空间中,选择菜单“文件”→“导入数据”,打开导入向导“Import Wizard”第一步:选择导入类型(Select importtype)。
2) 在第二步的“Select file”对话框中,单击“Browse”按钮,在“打开”对话框中选择所需要的Excel文件,返回。
然后,单击“Option”按钮,选择所需的工作表。
(注意Excel文件要是2003的!!)3) 在第三步的“Select library and member”对话框中,选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。
4 ) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中,可以选择将系统生成的程序代码存放的位置,完成导入过程。
2.用INSIGHT创建数据集1)启动SAS INSIGHT模块,在“SAS INSIGHT:Open”对话框的”逻辑库“列表框中,选定库逻辑名2)单击“新建”按钮,在行列交汇处的数据区输入数据值(注意列名型变量和区间型变量,这在后面方差分析相关性分析等都要注意!!)3)数据集的保存:•“文件”→“保存”→“数据”;•选择保存的逻辑库名,并输入数据集名;•单击“确定”按钮。
即可保存新建的数据集。
3.用VIEWTABLE窗口建立数据集1)打开VIEWTABLE窗口2)单击表头顶端单元格,输入变量名3)在变量名下方单元格中输入数据4)变量类型的定义:右击变量名/column attributes…4.用编程方法建立数据集DATA 语句; /*DATA步的开始,给出数据集名*/Input 语句;/*描述输入的数据,给出变量名及数据类型和格式等*/(用于DATA步的其它语句)Cards; /*数据行的开始*/[数据行]; /*数据块的结束*/RUN; /*提交并执行*/例子:data=数据集名字;input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型,就是这一列是文字!!比如名字,性别,科目等等)cards;rebeccah 424 112 (中间是数据集,中间每一行末尾不要加逗号,但是carol 450 112 数据集最后要加一个分号!!)louise 409 110gina 474 110mimi 410 106alice 411 106brenda 414 106brenda 414 105david 438 141betty 464 141holly 466 140;proc print data=; (这一过程步是打印出数据集,可要可不要!)run;*数据集中的框架我会用加粗来显示,大家主要记加粗的,下面的编程部分都是这样!!二、基本统计分析1.用INSIGHT计算统计量1)在INSIGHT中打开数据集在菜单中选择“Solution(解决方案)”→“Analysis(分析)”“Interactive Data Analysis(交互式数据分析)”,打开“SAS/INSIGHT Open”对话框,在对话框中选择数据集,单击“Open(打开)”按钮,即可在INSIGHT中打开数据窗口2)选择菜单“Analyze(分析)”→“Distribution (Y)(分布)”,打开“Distribution (Y)”对话框。
培训课件SAS统计分析及应用.ppt
每列叫做一个变量〔Variable〕
SAS数据集等价于关系数据库系统中的一个表, 实际上一个SAS数据集有时也称作一个表。 在数据库术语中一个观测称作一个记录,一 个变量称作一个域。
在C0401数据集中:
有 5个观测,分别代表5个学生的情况,
每个学生有5个数据,
分别为姓名、性别、数学成绩、语文成绩、
.。
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• 程序是文本,可在任何文本编辑工具中输入 Windows中的记事本
• Word也可输入这样包含中文的程序
• 输入后使用复制复制、粘贴命令将输入的程序粘 贴到SAS系统程序窗口。
• 〔即在记事本中复制输入的程序,然后在SAS系统 程序窗口中使用粘贴命令,把程序复制到SAS中〕。
• 运行此程序,只要用鼠标单击工具栏的提交 〔Submit〕图标 ,或用Run菜单下的Submit命令, 或者直接按下F8键〔Windows XP)或者F6 〔Windows 7),就可运行程序。如果选中某一段程 序,然后进展调用,那么系统只执行被选中的局部。
SAS程序与其它编程语言相似,采用缩进格式,使得 源程序构造清楚,容易读懂。
SAS程序的程序注释有以下两种格式:
注释语句:以星号“*〞开场,可占多行,以分号“;〞 完毕。~
注释段落:用“/*〞和“*/〞包括起来的任何字符,可 占多行。
程序中要有适当的注释,使程序的可读性强。
.。
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四、SAS程序的数据步
语句完毕。通常情况下,过程语句与数据步中的语句不同,数 据步中的语句不能用在过程步中。
• 过程步语句一般以某一个关键字开头,比方VAR、BY、 TABLES、WEIGHT等,语句中有一些有关说明,如果有选择 项的话要写在斜杠后。
SAS统计分析介绍
proc ttest data=ncd.stat ;
var h; class urd;
urd
N
where gender=1; 1
733
run;
2
840
差 (1-2)
均值 标准差 标准误 最小值 最大值 差
168.4 6.3642 0.2351 148.0 189.0 164.8 7.5661 0.2611 104.0 193.0 3.6064 7.0317 0.3554
例如 : proc print data=score label;
id name; var math english chinese; label name=‘姓名’ math=‘数学’ english=‘英语' chinese=‘语 文’; run;
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FORMAT语句可以为变量输出规定一个输出格式,比如 proc print data=score; format math 5.1 chinese 5.1; 分析
t检验 方差分析 logistic回归分析 判别分析 聚类分析 方差分析 logistic回归分析 判别分析 聚类分析
分类变量
t检验 方差分析 协方差分析 多因素回归分析
c2检验 logistic回归分析
c2检验 logistic回归分析
生存分析
5
有序变量 相关分析 多因素回归分析
5.304312 标准误差均 值
3645 584713.9 72.40189 0.56804 263832.5
0.140937
99% 95% 90% 75% Q3 50% 中位数
25% Q1
179.5 175 172
166.1 160
SAS-7
返回总目录目 录第33章 SAS 系统内四种多变量分析程序概述 (3)33.1 四种多变量分析的统计程序 (3)33.2 主成份分析和传统式因子分析的比较.......................................................................4第34章 主成份分析统计程序PROC PRINCOMP (5)34.1 PROC PRINCOMP 程序概述 (5)34.2 如何撰写 PROC PRINCOMP 程序 (5)34.3 范 例.......................................................................................................................7第35章 因子分析统计程序PROC FACTOR .. (18)35.1 因子分析法中的因子一词指什么 (18)35.2 共因子分析法的模型 (18)35.3 PROC FACTOR 程序概述 (18)35.4 因子分析法的历史背景 (19)35.5 如何撰写 PROC FACTOR 程序 (19)35.6 五种合乎语法的输入资料文件形式 (27)35.7 范 例.....................................................................................................................28第36章 典型相关分析统计程序 PROC CANCORR (42)36.1 何谓典型相关 (42)36.2 PROC CANCORR 程序概述 (42)36.3 如何撰写 PROC CANCORR 程序 (42)36.4 范 例.....................................................................................................................47第37章多次元尺度法统计程序PROC MDS (53)37.1 PROC MDS 程序概述 (53)37.2 MDS 程序基本功能的示范 (54)37.3 如何撰写PROC MDS 程序 (56)37.4 范 例 (63)37.5 注 意 事 项 (67)第七部分多变量的分析第33章 SAS 系统内四种多变量分析程序概述33.1 四种多变量分析的统计程序本章将简要地介绍四种多变量分析的统计程序即主成份分析(PRINCOMP)传统式因子分析 (FACTOR)典型相关分析 (CANCORR) 和多次元尺度分析 (MDS)这四种统计程序的功能在于找寻多个变量之间的关系或简化数据的复杂性这些变量并不一定得视为自变量或因变量其中主成份分析传统式因子分析以及多次元尺度分析都是对一组变量作分析而典型相关则是对两组变量作分析SAS 还有其它的统计程序可以执行多变量的统计分析如CATMOD变异数分析回归分析集群分析及鉴别分析等若读者熟悉在SAS 旧版的环境下执行这些程序则建议直接参考附录D 有关这些程序增进的简介下面分别介绍这四种程序 PRINCOMP 程序主成份分析对同一组观察体的多个变量执行主成份分析主成份分析的目的是找出一组变量之间互相依赖的程度将这些线性相关以主成份值表示其分析的结果包括未经标准化及标准化后的主成份值这些主成份值可以代替变量的原始数据进行进一步的分析处理如制图执行回归分析或集群分析值得读者注意的是主成份分析 (Principal Component Analysis) 与主轴因子分析 (Principal Axis Common Factor Analysis) 不是同义词 FACTOR 程序 (传统式因子分析)对同一组观察体内的多个变量执行上述的主成份分析及传统式因子分析因子分析法还附带有因子的坐标转换以取得最大的诠释效果其分析结果可以是标准化的主成份值也可以是传统因子分析的值传统式因子分析的目的在寻求一小群隐藏的变量以解释原变量之间的相关和主成份分析不同的是这一小群隐藏的变量不直接由原变量间的线性组合导出一般国内教科书将因子分析翻译成 "因素分析"因此对本书读者而言这两个名词实系同义词 CANCORR 程序 (典型相关分析)对两组变量执行典型相关分析其分析的结果是典型变量值典型相关分析的目的是藉一小群有最高组间相关的组内变量之线性组合 (又称向量) 来解释并概述两组变量之间的关系构成向量的变量多少并没有限制若某个向量中只含一个变量则典型相关的作用与回归分析或皮尔森相关系数类似第七部分 多变量的分析4 MDS 程序 (多次元尺度分析)MDS 是 Multidimensional Scaling 的简称它代表一系列的分析法其目的在于从一组距离矩阵中找出观察体 (或变量或刺激词)的坐标如此读者可藉图形的视觉效果来检视点与点之间的关系以及潜在向度的意义33.2 主成份分析和传统式因子分析的比较如上所述FACTOR 程序除了涵盖 PRINCOMP 程序并且包括了另外几种常用的因子分析法当读者使用 FACTOR 程序时若不指明用那一种分析法则主成份分析便是 FACTOR 程序的内设值FACTOR 程序产生的主成份值是经过标准化的然而PRINCOMP 程序所产生的主成份值是未经标准化的不过读者也可额外地要求PRINCOMP 算出标准化的主成份值与 FACTOR 程序相比PRINCOMP 程序的优点如下(1) 最适用于变量多但主成份少的大型资料文件可节省电脑处理时间(2) 易于使用(3) 输入资料文件可以是一个净相关系数矩阵或一个净共变异数矩阵与 PRINCOMP 程序相比FACTOR 程序的优点如下(1) 产生的分析结果较 PRINCOMP 程序广泛包括误差值的检定因子坐标转换的角度及特性根由大到小的排列等(2) 包含好几种坐标转换的理论(3) 其输出矩阵较易了解(4) 所涵盖的因子分析法较完全PRINCOMP 程序只有一种分析法即主成份分析法然而 FACTOR 程序内有九种分析法供你选择第34章 主成份分析统计程序PROC PRINCOMP 34.1 PROC PRINCOMP 程序概述读者可用 PRINCOMP 程序对输入资料文件执行主成份分析其输入资料文件可以是原始数据也可以是一个相关系数矩阵或是一个变异数共变异数矩阵输出资料则包括特性根特性向量及(未经) 标准化的主成份值主成份分析是一个多变量的统计程序可用来检定多个数值变量之间的关系主成份分析除了用来概述变量间的关系外还可用来削减回归或集群分析中变量的数目它的主要目的是求出一组变量的线性组合 (即主成份)这些线性组合就是原变量矩阵的特性向量每一个向量的内乘积就是该向量对原变量群能解释的变异数百分比这些特性向量之间应该是彼此线性独立的主成份分析首由皮尔森氏 (Pearson) 于 1901 年提出其后经过赫德林氏 (Hotelling1933) 的发扬有关其应用可见罗氏 (Rao 1964)古氏及隆斯氏 (Cooleyand Lohnes 1971)和干那氏 (Gnanadesikan 1977) 的着作34.2 如何撰写 PROC PRINCOMP 程序PROC PRINCOMP 含六道指令它们的格式如下PROC PRINCOMP选项串V AR变量名称串PARTIAL变量名称串FREQ变量名称WEIGHT变量名称BY 变量名称串一般而言只须用到前两个指令亦即 PROC PRINCOMP 以及 V AR指令 #1 PROC PRINCOMP 选项串有下列十个选项可供选择(1) DATA=输入资料文件名称指明到底对那一个 SAS 资料文件执行 PROC PRINCOMP 的分析这个输入资料文件可以是原始数据也可以是一个相关系数矩阵 (TYPE=CORR 或UCORR)或是一个变异数共变异数矩阵 (TYPE=COV 或 UCOV)或TYPE=FACTOR SSCP ESP 等不同形式的资料文件若省略此选项则 SAS 会自动找出在此程序之前最后形成的资料文件对它执行主成份分析第七部分 多变量的分析6(2) OUT=输出资料文件名称这一个输出资料文件包括输入资料文件的数据以及主成份值(3) OUTSTAT=输出资料文件名称这一个输出资料文件包含下列的统计值算术平均数标准差观察体的总数相关系数 (或变异数共变异数)特性根和特性向量它们的代号与定义如下代号 (_TYPE_)定 义MEAN 每一变量的平均数STD 每一变量的标准差N 观察体的总个数CORR 每一变量与自己或其它的变量之间的相关系数COV 每一变量与自己或其它的变量之间的共变异数EIGENVAL特性根当选项 N= 界定成份个数少于实际导出的个数则以N=界定的个数为准其余的主成份以遗漏值 (.)表示SCORE 特性向量 (这些向量值一般是用来计算主成份值或被输送到FACTOR 程序作因子坐标的转换)SUMWGT 加权值的总和若读者在程序中包括了 PARTIAL 指令而且定V ARDEF=WDF则 SUMWGT 的值是加权值的总和减去PARTIAL 变量串的自由度当 SUMWGT 与 N 值相同时SUMWGT 的变量不会被纳入 OUTSTAT=输出资料文件内(4) NOINT要求相关矩阵或变异数共变异数矩阵不针对平均数作校正也就是说主成份分析不包括截距(5) COV ARIANCE (或 COV)要求以变异数共变异数矩阵为分析的数据若省略此选项则此统计分析将以相关系数矩阵为依据(6) N=正整数界定主成份的总数(7) STANDARD(或 STD)要求 OUT=输出资料文件中含标准化的主成份值若省略此选项则输出资料文件中将含未经标准化的主成份值 (这些值的变异数等于特性根的值)(8) PREFIX=主成份的名字为主成份命名内设值是PRIN1PRIN2... PRINn n 为正整数主成份的名字 (包括字母及数字) 不得超过八个字母或数字(9) NOPRINT不印出分析的结果(10) V ARDEF=DF (或 N 或 WGT 或 WDF)界定计算变异数与共变异数时所用的分母DF 代表自由度是此选项的内设值N 是样本总数WGT 是加权后的样本总数WDF 则是 (WGT-1)第34章 主成份分析统计程序PROC PRINCOMP 7指令 #2 VAR变量名称串指明对那些数值变量作主成份分析若省略此指令则本程序内其它指令里未曾提到的所有数值变量均将被纳入分析指令 #3 PARTIAL变量名称串此指令指明一组变量它们的值将会从其它的变量中净化出来净化后的变量值所形成的矩阵是净相关系数矩阵而非相关系数矩阵若读者在程序中同时界定 OUT= 或OUTSTAT=输出资料文件名则此输出资料文件也会含净化后的残差变量 (Residual Variable)这些残差变量的命名原则是 R_ 加上 V AR 指令所界定之变量名称的前六个字母所以如果 V AR 指令含X Y Z 三个变量则其所对应的残差变量就是R_X R_Y R_Z 了指令 #4 FREQ 变量名称此变量的值代表资料文件内各观察体重复出现的次数所以计算自由度时将以这个变量的总值为依据指令 #5 WEIGHT 变量名称当输入资料文件内各观察体的变异数不等时读者常须依这些不等变异数的倒数指派不同的加权值以区分各观察体的重要性这些加权值可被存入一个 WEIGHT 变量内以代表各观察体的加权值指令 #6 BY变量名称串此指令指示 SAS 将输入资料文件分成几个小的资料文件然后对每一个小的资料文件进行主成份分析当读者选用此指令时输入资料文件内的数据必须先依 BY 指令里所列举的变量值作从小到大的排列这个步骤可藉 PROC SORT 达成34.3 范 例例一一月和七月的气温分析本例的输入资料文件 (TEMPERAT) 是美国六十四个城市一月与七月的平均日温分析过程首先用 PROC PLOT 画出原始数据的分配图然后用 PRINCOMP 程序执行主成份分析求出两个主轴(PRIN1PRIN2)由于一月的温差较大而且选用 COV 选项使得一月在第一主成份上的负荷量较重最后用 PROC PLOT 画出两个主成份上各城市的负荷量读者可同时参阅第一次与第二次PLOT 程序所求得的两个图表来归纳出第一与第二主成份是原坐标轴旋转 30度的结果第七部分 多变量的分析8程 序DATA TEMPERAT;LENGTH CITY $ 16;TITLE 'Mean Temperature in January and July for Selected Cities';INPUT CITY $ :16. JANUARY :4.1 JULY :5.1 @@;CARDS;Mobile 51.2 81.6 Concord20.6 69.7Phoenix51.2 91.2 Atlantic_City 32.7 75.1Little_Rock 39.5 81.4 Albuquerque 35.2 78.7Sacramento 45.1 75.2 Albany 21.5 72.0Denver 29.9 73.0 Buffalo 23.7 70.1Hartford 24.8 72.7 New_York 32.2 76.6Wilmington 32.0 75.8 Charlotte 42.1 78.5Washington_DC 35.6 78.7 Raleigh 40.5 77.5Jacksonville 54.6 81.0 Bismarck 8.2 70.8Miami67.2 82.3 Cincinnati 31.1 75.6Atlanta42.4 78.0 Cleveland 26.9 71.4Boise29.0 74.5 Columbus 28.4 73.6Chicago22.9 71.9 Oklahoma_City 36.8 81.5Peoria23.8 75.1 Portland_OR 38.1 67.1Indianapolis27.9 75.0 Philadelphia 32.3 76.8Des_Moines19.4 75.1 Pittsburgh 28.1 71.9Wichita31.3 80.7 Providence 28.4 72.1Louisville33.3 76.9 Columbia 45.4 81.2New_Orleans52.9 81.9 Sioux_Falls 14.2 73.3Porland_ME21.5 68.0 Memphis 40.5 79.6Baltimore33.4 76.6 Nashville 38.3 79.6Boston29.2 73.3 Dallas 44.8 84.8Detroit25.5 73.3 El_Paso 43.6 82.3Sault_Ste_Marie 14.2 63.8 Houston 52.1 83.3Duluth 8.5 65.6 Salt_Lake_City 28.0 76.7Minneapolis 12.2 71.9 Burlington 16.8 69.8Jackson 47.1 81.7 Norfolk 40.5 78.3Kansas_City 27.8 78.8 Richmond 37.5 77.9St_Louis 31.3 78.6 Spokane 25.4 69.7Great_Falls 20.5 69.3 Charleston_WV 34.5 75.0Omaha 22.6 77.2 Milwaukee 19.4 69.9Reno 31.9 69.3 Cheyenne 26.6 69.1第34章 主成份分析统计程序PROC PRINCOMP 9;PROC PLOT; PLOT JULY*JANUARY=CITY / VPOS=31; RUN;PROC PRINCOMP COV OUT=PRIN;VAR JULY JANUARY; RUN;PROC PLOT;PLOT PRIN2*PRIN1=CITY / VPOS=19;TITLE2 'Plot of Principal Components'; RUN;结 果报表34.1 一月和七月的气温分析 Mean Temperature in January and July for Seleted CitiesPlot of JULY*JANUARY . Symbol is value of CITY .JULY|95 +||| P90 +|||85 + D| H| E N M| W O L C J M J80 + N M| K S AW NC| O L R RA| S WB75 + D P IB C A C S| S D CB| M AC H P D| B C70 + B M C BS| G C R| P P|65 + D| S||60 +| -+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+-0 10 20 30 40 50 60 70JANUARYNOTE: 3 obs hidden.Principal Component Analysis64 Observations2 Variables Covariance MatrixSimple StatisticsJULY JANUARY JULY JANUARYJULY 26.292477746.8282912Mean 75.6078125032.09531250JANUARY 46.8282912137.1810888Std 5.1276191011.71243309Total Variance = 163.47356647第七部分 多变量的分析10 Eigenvalues of the Covariance Matrix EigenvectorsEigenvalueDifference Proportion Cumulative PRIN1PRIN2PRIN1154.311145.1480.9439480.94395JULY 0.3435320.939141PRIN29.163.0.056052 1.00000JANUARY 0.939141-.343532 Plot of Principal ComponentsPlot of PRIN2*PRIN1. Symbol is value of CITY .10 +|| P|PRIN2 | W| S O K O D| B M D S L| r S W r| I NPL N M C J0 + B AC HD B CW B R N H| D MC B A C RA M N| G B CP D J| P S| S C S| R M|||-10 + P -+---------+---------+---------+---------+---------+---------+---------+-30 -20 -10 0 10 20 30 40PRIN1NOTE: 4 obs hidden.例二犯罪率的分析本例的输入资料文件 (CRIME) 是一个五十个观察体乘以七个变量的原始数据矩阵它包含了美国五十个州在七种犯罪项目上的发生频率这七种罪名分别是谋杀(MURDER)强暴 (RAPE)抢劫 (ROBBERY)骚扰 (ASSAULT)夜间偷窃(BURGLARY)窃盗 (LARCENY) 及偷车 (AUTO)这样一个大型的资料文件可以用主成份分析法简化到只用两个或三个特性向量就可以圆满地表示程 序DATA CRIME;TITLE 'Crime Rates per 100,000 Population by State'; INPUT STATE $ 1-14 MURDER 18-21 RAPE 23-26 ROBBERY 28-32 ASSAULT 34-38BURGLARY 40-45 LARCENY 47-52 AUTO 53-59; CARDS;Alabama 14.2 25.2 96.8 278.3 1135.5 1881.9 280.7Alaska 10.8 51.6 96.8 284.0 1331.7 3369.8 753.3Arizona 9.5 34.2 138.2 312.3 2346.1 4467.4 439.5Arkansas 8.8 27.6 83.2 203.4 972.6 1862.1 183.4California 11.5 49.4 287.0 358.0 2139.4 3499.8 663.5Colorado 6.3 42.0 170.7 292.9 1935.2 3903.2 477.1第34章 主成份分析统计程序PROC PRINCOMP 11Connecticut 4.2 16.8 129.5 131.8 1346.0 2620.7 593.2Delaware 6.0 24.9 157.0 194.2 1682.6 3678.4 467.0Florida 10.2 39.6 187.9 449.1 1859.9 3840.5 351.4Georgia 11.7 31.1 140.5 256.5 1351.1 2170.2 297.9Hawaii 7.2 25.5 128.0 64.1 1911.5 3920.4 489.4Idaho 5.5 19.4 39.6 172.5 1050.8 2599.6 237.6Illinois 9.9 21.8 211.3 209.0 1085.0 2828.5 528.6Indiana 7.4 26.5 123.2 153.5 1086.2 2498.7 377.4Iowa 2.3 10.6 41.2 89.8 812.5 2685.1 219.9Kansas 6.6 22.0 100.7 180.5 1270.4 2739.3 244.3Kentucky 10.1 19.1 81.1 123.3 872.2 1662.1 245.4Louisiana 15.5 30.9 142.9 335.5 1165.5 2469.9 337.7Maine 2.4 13.5 38.7 170.0 1253.1 2350.7 246.9Maryland 8.0 34.8 292.1 358.9 1400.0 3177.7 428.5Masssachusetts 3.1 20.8 169.1 231.6 1532.2 2311.3 1140.1Michigen 9.3 38.9 261.9 274.6 1522.7 3159.0 545.5Minnesota 2.7 19.5 85.9 85.8 1134.7 2559.3 343.1Mississippi 14.3 19.6 65.7 189.1 915.6 1239.9 144.4Missouri 9.6 28.3 189.0 233.5 1318.3 2424.2 378.4Montana 5.4 16.7 39.2 156.8 804.9 2773.2 309.2Nebraska 3.9 18.1 64.7 112.7 760.0 2316.1 249.1Nevada 15.8 49.1 323.1 355.0 2453.1 4212.6 559.2New Hampshire 3.2 10.7 23.2 76.0 1041.7 2343.9 293.4New Jersey 5.6 21.0 180.4 185.1 1435.8 2774.5 511.5New Mexico 8.8 39.1 109.6 343.4 1418.7 3008.6 259.5New York 10.7 29.4 472.6 319.1 1728.0 2782.0 745.8North Carolina 10.6 17.0 61.3 318.3 1154.1 2037.8 192.1North Dakota 0.9 9.0 13.3 43.8 446.1 1843.0 144.7Ohio 7.8 27.3 190.5 181.1 1216.0 2696.8 400.4Oklahoma 8.6 29.2 73.8 205.0 1288.2 2228.1 326.8Oregon 4.9 39.9 124.1 286.9 1636.4 3506.1 388.9Pennsylvania 5.6 19.0 130.3 128.0 877.5 1624.1 333.2Rhode Island 3.6 10.5 86.5 201.0 1489.5 2844.1 791.4South Carolina 11.9 33.0 105.9 485.3 1613.6 2342.4 245.1South Dakota 2.0 13.5 17.9 155.7 570.5 1704.4 147.5Tennessee 10.1 29.7 145.8 203.9 1259.7 1776.5 314.0Texas 13.3 33.8 152.4 208.2 1603.1 2988.7 397.6Utah 3.5 20.3 68.8 147.3 1171.6 3004.6 334.5第七部分 多变量的分析12Vermont1.4 15.9 30.8 101.2 1348.2 2201.0 265.2Virginia 9.0 23.3 92.1 165.7 986.2 2521.2 226.7Washington 4.3 39.6106.2 224.8 1605.6 3386.9 360.3West Virginia 6.0 13.2 42.2 90.9 597.41341.7 163.3Wisconsin 2.8 12.9 52.2 63.7 846.9 2614.2 220.7Wyoming 5.4 21.9 39.7 173.9 811.6 2772.2 282.0;PROC PRINCOMP OUT=CRIMCOMP;RUN;PROC SORT; BY PRIN1;PROC PRINT; ID STATE;VAR PRIN1 PRIN2 MURDER RAPE ROBBERY ASSAULT BURGLARY LARCENY AUTO;TITLE2 'States Listed in Order of Overall Crime Rate'; TITLE3 'As Determined by the First Principal Component';PROCSORT; BY PRIN2;PROC PRINT; ID STATE;VAR PRIN1 PRIN2 MURDER RAPE ROBBERY ASSAULT BURGLARY LARCENYAUTO ;TITLE2 'States Listed in Order of Property Vs. Violent Crime'; TITLE3 'As Determined by the Second Principal Component';RUN;PROC PLOT; PLOT PRIN2*PRIN1=STATE /VPOS=31; TITLE2 'Plot of the First Two Principal Components';PROC PLOT; PLOT PRIN3*PRIN1=STATE / VPOS=26; TITLE2 'Plot of the First and Third Principal Components';RUN;结 果由初步的分析结果看来前两个主成份加起来便可以解释 76% 的变异数若再加上第三个主轴则百分比升到 87%但第四个及以后的主成份便没有这么显著的影响 (见报表 34.2a)第一个主成份代表一般犯罪率的高低它的特性向量在这七个变量上差不多第二个主成份似乎在犯罪类型中分出财物偷窃和暴力犯罪的不同第三主成份的解释则不甚清楚为了诠释这些主成份的意义可将原始数据依各主成份的值重新排列然后印出整理过后的数据 (见报表 34.2b)另一种有效的方法是将各州主成份的值以坐标图表示然后试着去了解各区 (如中西部东南部) 在坐标图上的分布 (见报表 34.2c)现举一例说明如何在坐标图上识别各州如第一图上有四个 "A" 开头的州名即Alabama Arkansas Alaska 和 Arizona 在这四州中Alabama 的位置最靠近横轴其坐标值是 (-.0499-2.0961)请读者同时参第34章 主成份分析统计程序PROC PRINCOMP 13阅坐标值与图形以便识别各州在犯罪率上的分析报表34.2a 犯罪率的分析 ━ 初步结果Crime Rates per 100,000 Population by StatePrincipal Component Analysis50 Observations 7 VariablesSimple StatisticsMURDERRAPE ROBBERY ASSAULT BURGLARY LARCENY AUTOMean 7.44400000025.73400000124.0920000211.30000001291.9040002671.288000377.5260000Std3.86676894110.7596299588.3485672100.2530492432.455711725.908707193.3944175Correlation MatrixMURDERRAPEROBBERY ASSAULT BURGLARY LARCENY AUTO MURDER 1.00000.60120.48370.64860.38580.10190.0688RAPE 0.6012 1.00000.59190.74030.71210.61400.3489ROBBERY 0.48370.5919 1.00000.55710.63720.44670.5907ASSAULT 0.64860.74030.5571 1.00000.62290.40440.2758BURGLARY 0.38580.71210.63720.6229 1.00000.79210.5580LARCENY 0.10190.61400.44670.40440.7921 1.00000.4442AUTO0.06880.34890.59070.27580.55800.44421.0000Eigenvalues of the Correlation MatrixEigenvalueDifferenceProportion CumulativePRIN1 4.11496 2.876240.5878510.58785PRIN2 1.238720.512910.1769600.76481PRIN30.725820.409380.1036880.86850PRIN40.316430.058460.0452050.91370PRIN50.257970.035930.0368530.95056PRIN60.222040.097980.0317200.98228PRIN70.124060.0177221.00000EigenvectorsPRIN1PRIN2PRIN3PRIN4PRIN5PRIN6PRIN7MURDER 0.300279-.6291740.178245-.2321140.5381230.2591170.267593RAPE 0.431759-.169435-.2441980.0622160.188471-.773271-.296485ROBBERY 0.3968750.0422470.495861-.557989-.519977-.114385-.003903ASSAULT 0.396652-.343528-.0695100.629804-.5066510.1723630.191745BURGLARY 0.4401570.203341-.209895-.0575550.1010330.535987-.648117LARCENY 0.3573600.402319-.539231-.2348900.0300990.0394060.601690AUTO0.2951770.5024210.5683840.4192380.369753-.0572980.147046第七部分 多变量的分析14报表34.2b 犯罪率的分析━第一与第二主成份值的排列Crime Rates per 100,000 Population by State States Listed in Order of Overall Crime Rate As Determined by the First Principal ComponentB R A U L M O S R A S P P U B S G R T R R R R B A LC A A I ID AE U A E U T N N E P R L R N T E12R E Y T Y Y O NorthDakota -3.964080.387670.99.013.343.8446.11843.0144.7SouthDakota -3.17203-0.25446 2.013.517.9155.7570.51704.4147.5WestVirginia -3.14772-0.81425 6.013.242.290.9597.41341.7163.3Iowa-2.581560.82475 2.310.641.289.8812.52685.1219.9Wisconsin -2.502960.78083 2.812.952.263.7846.92614.2220.7NewHampshire -2.465620.82503 3.210.723.276.01041.72343.9293.4Nebraska -2.150710.22574 3.918.164.7112.7760.02316.1249.1Vermont -2.064330.94497 1.415.930.8101.21348.22201.0265.2Maine -1.826310.57878 2.413.538.7170.01253.12350.7246.9Kentucky -1.72691-1.1466310.119.181.1123.3872.21662.1245.4Pennsylvania -1.72007-0.19590 5.619.0130.3128.0877.51624.1333.2Montana -1.668010.27099 5.416.739.2156.8804.92773.2309.2Minnesota -1.55434 1.05644 2.719.585.985.81134.72559.3343.1Mississippi -1.50736-2.5467114.319.665.7189.1915.61239.9144.4Idaho-1.43245-0.00801 5.519.439.6172.51050.82599.6237.6Wyoming -1.424630.06268 5.421.939.7173.9811.62772.2282.0Arkansas -1.05441-1.345448.827.683.2203.4972.61862.1183.4Utah-1.049960.93656 3.520.368.8147.31171.63004.6334.5Virginia-0.91621-0.692659.023.392.1165.7986.22521.2226.7NorthCarolina -0.69925-1.6702710.617.061.3318.31154.12037.8192.1Kansas-0.63407-0.02804 6.622.0100.7180.51270.42739.3244.3Connecticut -0.54133 1.50123 4.216.8129.5131.81346.02620.7593.2Indiana -0.499900.000037.426.5123.2153.51086.22498.7377.4Oklahoma -0.32136-0.624298.629.273.8205.01288.22228.1326.8RhodeIsland -0.20156 2.14658 3.610.586.5201.01489.52844.1791.4Tennessee -0.13660-1.1349810.129.7145.8203.91259.71776.5314.0Alabama -0.04988-2.0961014.225.296.8278.31135.51881.9280.7NewJersey 0.217870.96421 5.621.0180.4185.11435.82774.5511.5Ohio 0.239530.090537.827.3190.5181.11216.02696.8400.4Georgia 0.49041-1.3807911.731.1140.5256.51351.12170.2297.9Illinois 0.512900.094239.921.8211.3209.01085.02828.5528.6Missouri 0.55637-0.558519.628.3189.0233.51318.32424.2378.4Hawaii0.82313 1.823927.225.5128.064.11911.53920.4489.4Washington 0.930580.73776 4.339.6106.2224.81605.63386.9360.3Delaware 0.96458 1.29674 6.024.9157.0194.21682.63678.4467.0Masssachusetts 0.97844 2.63105 3.120.8169.1231.61532.22311.31140.1Louisiana 1.12020-2.0832715.530.9142.9335.51165.52469.9337.7NewMexico 1.21417-0.950768.839.1109.6343.41418.73008.6259.5Texas 1.39696-0.6813113.333.8152.4208.21603.12988.7397.6Oregon1.449000.586034.939.9124.1286.91636.43506.1388.9第34章 主成份分析统计程序PROC PRINCOMP15SouthCarolina 1.60336-2.1621111.933.0105.9485.31613.62342.4245.1Maryland 2.18280-0.194748.034.8292.1358.91400.03177.7428.5Michigen 2.273330.154879.338.9261.9274.61522.73159.0545.5Alaska 2.421510.1665210.851.696.8284.01331.73369.8753.3Colorado 2.509290.91660 6.342.0170.7292.91935.23903.2477.1Arizona 3.014140.844959.534.2138.2312.32346.14467.4439.5Florida 3.11175-0.6039210.239.6187.9449.11859.93840.5351.4NewYork 3.452480.4328910.729.4472.6319.11728.02782.0745.8California 4.283800.1431911.549.4287.0358.02139.43499.8663.5Nevada5.26699-0.2526215.849.1323.1355.02453.14212.6559.2Crime Rates per 100,000 Population by StateStates Listedin Orderof Property Vs. Violent Crime As Determined by the Second Principal ComponentB R A U L M O S R A S P P U B S G R T R R R R B A LC A A I ID AE U A E U T N N E P R L R N T E12RE Y T Y Y O Mississippi -1.50736-2.5467114.319.665.7189.1915.61239.9144.4SouthCarolina 1.60336-2.1621111.933.0105.9485.31613.62342.4245.1Alabama -0.04988-2.0961014.225.296.8278.31135.51881.9280.7Louisiana1.12020-2.0832715.530.9142.9335.51165.52469.9337.7NorthCarolina -0.69925-1.6702710.617.061.3318.31154.12037.8192.1Georgia 0.49041-1.3807911.731.1140.5256.51351.12170.2297.9Arkansas -1.05441-1.345448.827.683.2203.4972.61862.1183.4Kentucky -1.72691-1.1466310.119.181.1123.3872.21662.1245.4Tennessee -0.13660-1.1349810.129.7145.8203.91259.71776.5314.0NewMexico 1.21417-0.950768.839.1109.6343.41418.73008.6259.5WestVirginia -3.14772-0.81425 6.013.242.290.9597.41341.7163.3Virginia -0.91621-0.692659.023.392.1165.7986.22521.2226.7Texas 1.39696-0.6813113.333.8152.4208.21603.12988.7397.6Oklahoma -0.32136-0.624298.629.273.8205.01288.22228.1326.8Florida 3.11175-0.6039210.239.6187.9449.11859.93840.5351.4Missouri 0.55637-0.558519.628.3189.0233.51318.32424.2378.4SouthDakota -3.17203-0.25446 2.013.517.9155.7570.51704.4147.5Nevada5.26699-0.2526215.849.1323.1355.02453.14212.6559.2Pennsylvania -1.72007-0.19590 5.619.0130.3128.0877.51624.1333.2Maryland 2.18280-0.194748.034.8292.1358.91400.03177.7428.5Kansas -0.63407-0.028046.622.0100.7180.51270.42739.3244.3Idaho -1.43245-0.00801 5.519.439.6172.51050.82599.6237.6Indiana -0.499900.000037.426.5123.2153.51086.22498.7377.4Wyoming -1.424630.06268 5.421.939.7173.9811.62772.2282.0Ohio 0.239530.090537.827.3190.5181.11216.02696.8400.4Illinois 0.512900.094239.921.8211.3209.01085.02828.5528.6California 4.283800.1431911.549.4287.0358.02139.43499.8663.5Michigen 2.273330.154879.338.9261.9274.61522.73159.0545.5Alaska 2.421510.1665210.851.696.8284.01331.73369.8753.3Nebraska -2.150710.22574 3.918.164.7112.7760.02316.1249.1Montana-1.668010.27099 5.416.739.2156.8804.92773.2309.2NorthDakota -3.964080.387670.99.013.343.8446.11843.0144.7NewYork3.452480.4328910.729.4472.6319.11728.02782.0745.8第七部分 多变量的分析16Maine -1.826310.57878 2.413.538.7170.01253.12350.7246.9Oregon 1.449000.58603 4.939.9124.1286.91636.43506.1388.9Washington 0.930580.73776 4.339.6106.2224.81605.63386.9360.3Wisconsin -2.502960.78083 2.812.952.263.7846.92614.2220.7Iowa-2.581560.82475 2.310.641.289.8812.52685.1219.9NewHampshire -2.465620.82503 3.210.723.276.01041.72343.9293.4Arizona3.014140.844959.534.2138.2312.32346.14467.4439.5Colorado 2.509290.91660 6.342.0170.7292.91935.23903.2477.1Utah -1.049960.93656 3.520.368.8147.31171.63004.6334.5Vermont -2.064330.94497 1.415.930.8101.21348.22201.0265.2NewJersey 0.217870.96421 5.621.0180.4185.11435.82774.5511.5Minnesota-1.554341.056442.719.585.985.81134.72559.3343.1Delaware 0.96458 1.29674 6.024.9157.0194.21682.63678.4467.0Connecticut -0.54133 1.50123 4.216.8129.5131.81346.02620.7593.2Hawaii 0.82313 1.823927.225.5128.064.11911.53920.4489.4RhodeIsland -0.20156 2.14658 3.610.586.5201.01489.52844.1791.4Masssachusetts 0.978442.631053.120.8169.1231.61532.22311.31140.1报表34.2c 犯罪率的分析 ━ 第一与第二主成份第一与第三主成份的坐标图Crime Rates per 100,000 Population by State Plot of the First Two Principal Components Plot of PRIN2*PRIN1. Symbol is value of STATE. 3 + || M || R 2 +| H | C || D1 + V M U N C | WN W A PRIN2 | M O|N N| N M MA C 0 + I KI O I| S P M N || V O M T F | W-1 + N | K T| A G | N |-2 + A L | S || M | -3 +-+--------------------+-------------------+-------------------+-------------------+--------------------+ -4 -2 0 2 4 6PRIN1 NOTE: 2 obs hidden.第34章 主成份分析统计程序PROC PRINCOMP 17Crime Rates per 100,000 Population by State Plot of the First and Third Principal Components Plot of PRIN3*PRIN1. Symbol is value of STAT E.3 +| N | M | | 2 + | PRIN3 | || I 1 + P R | M C| W K TA N M M | O L M| I G C 0 +N A N T A | S N N M V O| W M K N | I VM I U D S | H -1 + N| O C F | W || A -2 +-+---------- ----------+---------------------+---------------------+-------------------+-------------------+ -4 -2 0 2 4 6PRIN1 NOTE: 1 obs hidden.第35章因子分析统计程序PROC FACTOR35.1 因子分析法中的因子一词指什么许多人对因子分析法中所指的因子 一词不甚了解本节特就此说明之因子分析法中提到两种因子共同因子 (又称共因子) 和独特因子 这两种因子都是指一个(或一组) 假设的抽象的变量所谓共同因子指一个假设的抽象的变量它可用来解释两个或两个以上的原始变量然而独特因子则指一个假设的抽象的变量它只能用来解释一个原始的变量与其它变量完全无关如上所述因子指假设的抽象的变量它的功能在于诠释原始变量之间的关系或结构然而主成份是指原始变量间的线性组合它的功能在于简化原有的变量群35.2 共因子分析法的模型共因子分析法的模型允许每一变量有一独特因子所以Y ij = X i1b 1j + X i2b 2j +...+ X iq b qj + E ij其中Y ij = 第 i 个观察体在第 j 个变量上的值X ik = 第 i 个观察体在第 k 个共因子上的值b kj = 被第 k 个共因子用来预测第 j 个变量的回归系数又称因子负荷量(FactorLoading)Ei j = 第 i 个观察体在第 j 个独特因子上的值q = 共同因子的总数这个模型的两项假设如下独特因子之间是互相独立的共因子与独特因子之间是互相独立的35.3 PROC FACTOR程序概述因子分析及坐标的转换PROC FACTOR 可以对输入资料文件执行许多种不同的共因子分析及主成份分析也可将分析的结果经过坐标的转换以利于诠释第35章 因子分析统计程序PROC FACTOR 19输入资料文件PROC FACTOR 的输入资料文件可以是多变量数据一个相关系数矩阵一个变异数共变异数矩阵因子型态 (Factor Pattern)或是一个因子分数系数 (Factor Score Coefficient) 的矩阵FACTOR 程序也接受其它程序的输出资料文件所以输入资料文件变化很多详情见本章的第 35.6 节 因子提炼的方法FACTOR 程序提供九种因子提炼的方法供读者选用这九种方法将在介绍选项METHOD= 中详加解释另外FACTOR 程序也提供了六种方法来预估变量间的共通性见选项 PRIORS= 的说明 因子坐标的转换一般而言因子坐标的转换可分正交及斜交两大类FACTOR 程序提供了八种坐标转换的方法供读者选择见选项 ROTATE= 的说明 输出资料文件FACTOR 程序所产生的输出资料文件不止一个它们分别在选项 OUTSTAT= 中逐一说明35.4 因子分析法的历史背景共因子分析由史氏 (Spearman) 于 1904 年首创 读者可参阅古德氏 (Gould 1981)及金氏与穆勒氏 (Kim and Mueller 1978) 的书籍以便对分析法的目的及模型有初步的认识较深入的讨论可参看慕雷克 (Mulaik 1972) 与哈门 (Harman 1976) 的着作35.5 如何撰写 PROC FACTOR 程序PROC FACTOR 含七道指令它们的格式如下PROC FACTOR选项串PRIORS 变量共通性的预估值V AR 变量名称串PARTIAL 变量名称串FREQ 变量名称WEIGHT 变量名称BY变量名称串通常读者只须用到 PROC FACTOR 及 V AR 两道指令第七部分多变量的分析20指令 #1PROC FACTOR 选项串PROC FACTOR 的选项可分下列五大类讨论第一类选项与资料文件的界定有关第二类与因子提炼有关第三类与因子坐标的转换有关第四类选项控制报表的印出第五类含其它选项第一类选项 下列四选项与资料文件的界定有关(1) DATA=输入资料文件名称为输入资料文件命名若省略此选项则 SAS 会自动找出在此程序之前最后形成的 SAS 资料文件对它执行因子分析(2) TARGET=资料文件名称这一个资料文件内含有 Procrustes 坐标转换后理想的值必须与 ROTATE=PROCRUSTES 选项并用(3) OUT=输出资料文件名称这一个输出资料文件包括原输入资料文件的观察值以及因子分数 (Factor Score)这些值以 FACTOR1FACTOR2 等表示读者必须同时用 NFACTOR=选项界定因子个数上限(4) OUTSTAT=第二个输出资料文件名称这一个输出资料文件较上述 OUT=输出资料文件详尽下页的表是 OUTSTAT 文件所含因子分析的各项统计值之代号及它们的定义有些概念会在后面的章节中进一步解释代号 (_TYPE_=) 定 义MEAN 变量的平均数STD 变量的标准差N 观察体的总数CORR 相关系数矩阵矩阵内各横列的变量名字以 _NAME_ 表示IMAGE 映象系数矩阵 (Image Coefficient Matrix)矩阵内各横列的变量名字以 _NAME_ 表示IMAGECOV 映象的共变异数矩阵 (Image Covariance Matrix)矩阵内各横列的变量名字以 _NAME_ 表示COMMUNAL 各变量共通性的最终估计值PRIORS 各变量共通性的预估值WEIGHT 变量的加权值EIGENVAL 特性根UNROTATE 未经坐标转换的因子系数型态RESIDUAL 独特因子的相关系数矩阵TRANSFOR 坐标转换矩阵FCORR 共因子间的相关系数矩阵PA TTERN 因子系数的型态RCORR坐标轴间的相关系数矩阵REFERENC 参考结构矩阵 (Reference Structure Matrix)STRUCTUR 因子结构矩阵 (Factor Structure Matrix)SCORE 共因子分数的系数 (可输入 SCORE 程序以便产生共因子分数见第 12 章的例一)USCORE未经平均数矫正过的共因子分数的系数第二类选项下列十一个选项与因子提炼有关(1) METHOD=因子提炼的方法 (简写为 M=)一般而言此选项的内设值是 MEHTOD=PRINCIPAL 但当输入资料文件是TYPE=FACTOR 的情况下内设值是 METHOD=PATTERN 下列九种因子提炼的方法可供读者选用M=PRINCIPAL此选项的因子提炼方法视选项 PRIORS= 而定当此选(或 PRIN 或 P)项不与PRIORS= 并用或与 PRIORS=ONE 并用时它的因子提炼方法是主成份分析法否则它的因子提炼法是主轴因子分析法 (Principal Axis Common Factor Analysis)M=PRINIT界定循环式主轴因子分析 (Iterative Principal Axis Method)M=ULS (或 U)界定未加权的最小误差平方之因子分析 (Unweighted Least Squares Method)M=ALPHA (或 A)界定阿尔法因子分析(Alpha Factor Analysis)M=ML (或 M)界定最大可能率因子分析此法要求一个满秩的相关系数矩阵M=HARRIS (或 H)界定哈里斯氏 (Harris) 于 1962 年提出的 S -1RS -1 主轴分析此处S是变量的变异数共变异数矩阵R 是变量间的相关系数矩阵此法要求一个满秩的相关系数矩阵M=IMAGE (或 I)针对映象共变异数矩阵作主成份分析 (Principal Component Analysis of Image Covariance Matrix)此法要求一个满秩的相关系数矩阵请读者注意比法与凯斯(Kaiser 196319701974) 所提的映象分析 (Image Analysis) 无关M=PATTERN从输入资料文件 (其 TYPE=FACTOR CORR 或 COV)内取得因子负荷量矩阵若因子之间有线性相关则其间的相关系数也必须同时输入 (TYPE='FCORR' 的数据)M=SCORE从输入资料文件 (其 TYPE=FACTOR CORR 或 COV)内取得因子分数的系数这个输入资料文件必须同时包括变量间的相关系数或其变异数共变异数矩阵(2) PRIORS=变量共通性的预估值PRIORS=ONE (或 O)设定所有共通性的预估值为1PRIORS=MAX (或 M)取每一变量与其它变量的最大相关系数绝对值为该变量共通性的预估值PRIORS=SMC (或 S)取每一变量与其它变量的复相关平方值为该变量共通性的预估值PRIORS=ASMC(或 A)将上述的复相关 (SMC) 调整使其总和等于最大相关系数绝对值的总和而共通性预估值将与此值成正比 (Cureton 1968)PRIORS=INPUT(或I)如果输入资料文件的TYPE=FACTOR 则读者可选用此选项SAS 会进入资料文件内寻找 _TYPE_='PRIORS' 或_TYPE_='COMMUNAL'的变量此变量的第一个观察值就成为共通性的预估值PRIORS=RANDOM(或 R)随机取 0 与 1 之间的任何值为共通性的预估值下表列出因子提炼方法与共通性预估值的内设值之配对因子提炼的方法 共通性预测值的内设值 METHOD= PRIORS= PRINCIPAL ONEPRINITONE ALPHA SMC ULS SMC ML SMC HARRIS (不适用) IMAGE (不适用) PA TTERN(不适用)SCORE (不适用)(3) RANDOM=正整数起始随机随机数表的起始值与选项 (2) PRIORS=RANDOM 联用(4) MAXITER=正整数界定METHOD=PRINITULS ALPHA 或 ML 等因子分析法中循环分析的次数内设值是30(5) CONVERGE (或 CONV)= 正实数界定METHOD=PRINITULS ALPHA 或 ML 等因子分析法中循环分析的收敛值它的定义是两次循环所求得变量之共通性的差距当这个差距小于此选项所定的值时循环分析停止内设值是.001(6) COV ARIANCE (或 COV)要求 FACTOR程序对变异数共变异数矩阵 (而非相关系数矩阵) 执行因子分析此选项必须与 METHOD=PRINCIPAL PRINIT ULS 或 IMAGE适用(7) WEIGHT要求 FACTOR 程序对一个经过加权调整的相关系数矩阵或变异数共变异数矩阵执行因子分析选用此项时必须同时满足下列的条件METHOD=PRINCIPALPRINIT ULS 或IMAGE输入资料文件的TYPE=CORR COV UCORR UCOV 或FACTOR 各变量的加权值由 _TYPE_='WEIGHT'提供下面三个选项都可用来决定因子的总数如果读者在下面三选项中同时选用两个或三个选项则 SAS 会自动挑选最小的值(8) NFACTORS (或 NFACT 或 N)=正整数界定因子个数的上限内设值是所有被分析变量的总个数(9) PROPORTION (或 PERCENT 或 P)=百分比(正实数不带 % 符号)界定一个共因子至少要能解释的变量之变异数百分比内设值是 1 (即百分之百)此选项不可与 METHOD=PATTERN 或 SCORE 合用(10) MINEIGEN (或 MIN)=最小特性根的值要求 SAS 保留特性根大于此选项所设定的那些因子此选项不可与METHOD=PATTERN 或SCORE 合用一般而言其内设值是0若读者对未加权过的相关系数矩阵进行因子分析则其内设值等于1但如果读者同时省略NFACTORS=PROPORTION= 及 MINEIGEN= 三选项时SAS 会依下面的原则自行设定 MINEIGEN 的值当 METHOD= 则 MINEIGEN 的值为 ALPHA 或 HARRIS 1 IMAGE 映象的总变异数 (Total Image Variance)变量的总个数其它 的方法而且经过加权调整的总变异数PRIORS=1 变量的总个数一般而言当共通性的预估值超过 1 时 METHOD=PRINIT ULS ALPHA 和ML 立刻停止分析的过程并设因子的总个数为0下列两个选项可以让分析过程恢复(11) HEYWOOD (或 HEY)将大于 1 的变量共通性重新调整为 1如此分析可以继续进行(12) ULTRAHEYWOOD (或 ULTRA)改变规定允许变量的共通性大于 1此选项极可能导致不合理的分析结果因此应慎重使用之第三类选项 下列六个选项与坐标转换有关(1) ROTATE (或 R)=坐标转换法有八种方法可供选择R=V ARIMAX (或 V)界定最大变异数转换法R=QUARTIMAX (或 Q)界定四次方最大值转换法R=EQUAMAX (或 E)界定平衡最大值坐标转换法。
SAS统计软件课件第七章嵌套裂区方差分析解析
B5
B4
B1
B2
B4
B3
B2
B1
B1
B3
B3
B2
B5
B4
B2
B1
B4
B5
B4
B2
B1
B3
B3
B1
B5
B4
B2
B5
区组 I II III IV A1 A2 A2 A1 A2 A1 A1 A2
MSeB= SSeB / dfeB
总和
dfT=nab-1
SST=W-C
注:全部数据之总和为T,全部数据之平和为W,校正数为C=T2/nab,Tj、Tm、Tl、Tml、Tjm分别为各区组、A各水平、B各水平、A和B各水平组合、区组n和A各水平组合的总和数。
SSI= SSr= SSA= SSB= SSk=
试验数据见下表:kg/667.7㎡
裂区设计举例
裂区处理
I
II
III
IV
A1
A2
A1
A2
A1
A2
A1
不施肥B1
176
445
192
445
192
448
304
524
猪牛粪B2
352
592
256
504
246
520
388
500
绿 肥B3
416
604
325
604
406
640
486
650
堆 肥B4
例1Sas程序
过程步 Nested Proc Sort; By plant leaf; Run; Proc Nested; Class plant leaf; Var wt; Run;
SAS统计分析课件.ppt
SAS基础(续)
23
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5. 统计函数: MEAN(x1,x2...) 、 STD(x1,x2...) 等。
6. 概率函数: POISSON(,n) 等。
五. 操作符(operator) 1. 算术操作符: ** 表示乘方。
三. SAS内建数据集格式 ★
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@@ 例: input name $10. address $20. weight $4.1 ; 2. 行保持符 @@
适用于列表方式,作用为从一行读入多个观测值。 例:data t ; input x y @@ ; cards ; 3.16 2.9 4.8 5.7 8.24 6.58 ; proc print ; run ;
即可用x1–xn表示x1、 x2 、 x3 … xn。
4. 缺项值:用“•”表示。
三. 常量(constant)
1. 数值常量 2. 字符常量
3. 日期、时间和日期常量。 四. 函数(function)
1. 算术函数: ABS(x) 、 SQRT(x)等。
2. 数学函数: EXP(x) 、LOG(x) 、LOG10(x)等。
WORK
临时库
仅使用二级名的数据集,系统自动以WORK作为一级名。
25
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二. INPUT语句
作用:描述输入的数据,给输入值定义变量。
1. 列表方式 ★
格式:INPUT variable [$] variable [$] … ; 例: input name $ age height weight ;
4
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目录
如何用SAS进行统计分析
如何用SAS进行统计分析SAS(统计分析系统)是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。
它提供了一系列功能和程序,用于数据处理、统计分析、预测建模、图形展示和报告生成等。
本文将介绍如何使用SAS进行统计分析,涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析和聚类分析等内容。
1. 数据导入和数据清洗在使用SAS进行统计分析之前,你需要将待分析的数据导入到SAS软件中。
SAS支持多种数据格式,包括CSV、Excel、Access等。
你可以使用SAS提供的PROC IMPORT过程将数据导入到SAS的数据集中。
导入数据后,你需要对数据进行清洗。
数据清洗的目的是去除数据中的错误、缺失或异常值,以确保数据的质量。
你可以使用SAS的数据步骤(DATA STEP)来处理数据,例如删除缺失值、填补缺失值、去除异常值等。
2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程。
它包括计算数据的中心趋势(均值、中位数、众数)、数据的离散程度(标准差、方差、极差)、数据的分布形态(偏度、峰度)等。
在SAS中,你可以使用PROC MEANS过程进行描述性统计分析。
该过程可以计算多个变量的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计指标。
此外,你还可以使用PROC UNIVARIATE过程计算数据的偏度、峰度等统计值,并绘制直方图和箱线图来展示数据的分布情况。
3. 假设检验假设检验是对样本数据进行推断性统计分析的一种方法。
它用于判断观察到的样本差异是否显著,从而对总体参数进行推断。
在SAS中,你可以使用PROC TTEST过程进行双样本t检验、单样本t检验和相关样本t检验等。
此外,PROC ANOVA过程可以用于方差分析,PROC FREQ过程可以用于卡方检验。
4. 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的一种统计分析方法。
它用于预测和解释因变量的变化,并评估自变量对因变量的影响程度。
在SAS中,你可以使用PROC REG过程进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。
SAS讲义_1
month
goal
1
2127742
3
2125112
2
1920751
Allsales:实际销售
month
region
sales
1
Europe
2118222
1
America
3135765
4
Europe
2909099
4
America
1876654
2
Europe
1960034
2
America
2926929
排序
Proc sort data=allgoals; By month;run;
Proc sort data=allsales; By month;run;
合并
• data allcompare; • merge ia.allsales ia.allgoals; • by month; • run;
• data allcomparein; • merge ia.allsales(in=a) ia.allgoals(in=b); • by month; • if a=1 and b=1; • run;
基于市值规模与账面市值比 的对冲策略
第七讲 张峥,2012
SAS程序的组成
SAS程序的组成
• SAS数据集:SAS存取数据的基本单位,逻辑上 是一个二维数据表
• 数据步(Data step)
– 创建、修改、加工整理SAS数据集
• 过程步(Proc step)
– 加工整理、分析、显示
SAS数据集(Data set)
按照一个或多个变量排序,缺省:升序 proc sort data=dataset1 <out=dataset2>;
快速上手使用SAS进行统计分析和建模
快速上手使用SAS进行统计分析和建模第一章:引言SAS(Statistical Analysis System)是一种功能强大的统计分析和建模工具,广泛应用于各个领域的数据分析。
本文将介绍如何快速上手使用SAS进行统计分析和建模。
我们将按照不同的步骤和技巧,逐步介绍如何运用SAS进行数据处理、描述统计、假设检验、回归分析以及模型建立与评估等。
第二章:数据处理在使用SAS进行统计分析之前,我们首先需要对数据进行处理。
这包括数据清洗、格式转换、合并和抽样等操作。
通过使用SAS的数据步骤(Data Step)和数据流程(Data Flow)技术,我们可以对数据集中的缺失值、异常值等进行处理,保证数据的准确性和完整性。
第三章:描述统计分析描述统计分析是数据分析的基础,通过对数据的基本特征进行分析,我们可以获得关于数据集的详细信息。
SAS提供了丰富的描述统计分析方法,包括均值、方差、相关系数、频率分布等。
我们可以使用PROC MEANS、PROC UNIVARIATE、PROC FREQ等过程来进行描述统计分析,并得到直观的统计图表。
第四章:假设检验假设检验是统计分析中常用的方法,用于验证研究假设的合理性。
SAS提供了多种假设检验方法,包括t检验、方差分析、卡方检验等。
我们可以使用PROC TTEST、PROC ANOVA、PROC CORR等过程来进行假设检验,并得出显著性结论,进一步推断总体参数。
第五章:回归分析回归分析是用于研究变量之间关系的重要方法,旨在构建预测模型和解释变量之间的关系。
SAS提供了强大的回归分析工具,包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
我们可以使用PROC REG、PROC LOGISTIC、PROC GLM等过程来进行回归分析,并获取模型的系数、拟合优度等统计结果。
第六章:模型建立与评估模型建立与评估是统计建模的关键环节,通过选择合适的变量和建立合理的模型,我们可以对数据进行预测和推断。
4章SAS系统的基本统计分析功能071111
用SAS/INSIGHT作置信区间 (调用方法:Solutions Analysis Interactive Data Analysis )
步骤
选定数据集 Analyze Distribution 选定分析变量 Output
basic confidence intervals
输出结果:
用分析员应用作置信区间
第四章 SAS系统的基本统计分析功能
SAS
★ §4.1 参数估计 §4.2 假设检验 §4.3 相关分析 §4.4 回归分析
参数估计
指利用所计算样本的均值 x 、方差 s 2、 比率 p 等样本指标来估计总体的均值、 方差 、2 比率 P 等总体指标。
总体均值的区间估计 (给定显著性水平 )
选定分析变量和分类变量 OK.
输出结果
?
(作均值检验前需先检验两样本方差是否相等)
检验两独立样本的方差是否相等:
选定数据集 Statistics Hypothesis tests
步骤
Two-Sample t-test for variances
选定分析变量和分类变量 OK.
方差检验 输出结果
若样本呈非正态分布,则t检验无效,可使用非参 数检验中的Wilcoxon秩和检验方法检验两独立样 本的中心位置是否相同。
(调用方法:Solutions Analysis Analyst )
选定数据集 Statistics Hypothesis tests
步骤
One-Sample t-test for a mean
选定分析变量 test
interval
输出结果:
第四章 SAS系统的基本统计分析功能
SAS
SAS统计分析(第七讲)汇总
15
例11-6 data ex11_6;
infile 'e:\sasx\sas7\ex11_5.txt';
input x1-x4 y @@; proc reg; model y=x1-x4/stb selection=cp aic adjrsq; model y=x1-x4/tol vif collin collinoint R;
2018/10/30
3
四、分类变量的数量化
在实际研究中,自变量常常会是分类变量,主要包括三
种类型的分类变量:①两分类变量,如性别(男、女);② 有序分类变量,如病情(轻度、中度、重度);③无序分类 变量,如职业(干部、职员、工人、农民)。进行多元回归 分析,必须将这样的指标数量化,常用的数量化方法有:
自变量间的多重共线性(multicollinearity)
多重共线性是指在进行多元回归时,自变量间存在线性相关 关系。共线关系存在,可使估计系数方差加大,系数估计不稳 定,结果分析困难。出现以下现象提示可能存在自变量之间的 共线关系。
2018/10/30 14
整个回归方程的统计检验P<α,而各偏回归系数的检验均出 现P> α的矛盾现象。 偏回归系数的估计值明显与实际情况不符,或者是偏回归系 数的符号与专业知识的情况相反。据专业知识,该自变量与应 变量间关系密切,而偏回归系数检验结果P> α。
修正均数间比较的F值
F
MS 修正均数 MS 组内剩余
如修正均数间有差别,必要 时再作两两比较。
公共回归系数 bc
bc
组内(或误差)的l xy 组内(或误差)的l xx
各修正均数的计算
Yi Yi bc ( X i X )
SAS系统(统计分析系统)培训课件
主成分分析
探索性主成分分析
通过PROC EIGEN进行探索性主成分 分析,减少数据集的维度并揭示变量 之间的关系。
因子分析
主成分回归
通过PROC REG进行主成分回归分析 ,利用主成分作为新的自变量进行回 归。
使用PROC Factor进行因子分析,提 取公因子并解释其意义。
时间序列分析
ARIMA模型
数据导入时常见问题与解决方案
数据格式错误
详细描述:在导入数据时,经常出现数据格式错误的问题,例如日期格式不正确 、数字格式不符合要求等。解决方案是检查数据源的格式,并使用适当的输入语 句或程序来转换数据格式。
数据导入时常见问题与解决方案
数据丢失
详细描述:数据丢失问题通常是由于数据源中的缺失值或无效值引起的。解决方案是使用适当的语句或程序来处理缺失值或 无效值,例如使用`INPUT`语句中的`NULL`选项或使用`IF`语句进行条件处理。
2023-2026
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SAS系统(统计分析系 统)培训课件
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目 录
• SAS系统概述 • SAS系统的基本操作 • SAS系统的进阶应用 • SAS系统的编程技巧 • SAS系统的常见问题与解决方案 • SAS系统的案例分析
PART 01
SAS系统概述
要点二
详细描述
基于历史销售数据和市场趋势,利用SAS系统的预测分析 功能,对未来销售情况进行预测,为企业制定合理的生产 和销售计划提供依据。
2023-2026
END
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使用SAS进行统计建模与预测分析
使用SAS进行统计建模与预测分析第一章:引言统计建模与预测分析是数据科学领域中最为重要的应用之一。
通过数据的收集、整理和分析,可以找出隐藏在数据中的规律和关联性,以及对未来事件的预测。
在本章中,我们将介绍使用SAS进行统计建模与预测分析的重要性和应用领域。
第二章:SAS统计分析基础在进行统计建模与预测分析之前,我们需要了解SAS软件的基础知识。
在本章中,我们将介绍SAS的安装和配置,以及基本的数据处理和统计分析方法。
涉及的内容包括数据导入、数据清洗、数据变量的描述统计分析等。
第三章:探索性数据分析探索性数据分析是统计建模的第一步,它通过可视化和描述统计方法来揭示数据中的模式和趋势。
在本章中,我们将介绍如何使用SAS进行探索性数据分析,包括绘图方法、数据聚类和主成分分析等。
第四章:线性回归模型线性回归是统计建模中最常用的方法之一,它用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。
在本章中,我们将介绍如何使用SAS进行线性回归分析,包括变量的选择、模型的建立、参数估计以及模型的检验和诊断。
第五章:广义线性模型广义线性模型是对线性回归模型的扩展,它能够处理非正态分布的因变量和非线性关系。
在本章中,我们将介绍如何使用SAS 进行广义线性模型的建模和分析,包括二项回归、泊松回归和logistic回归等方法。
第六章:时间序列分析时间序列分析是一类特殊的统计建模方法,用于分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征。
在本章中,我们将介绍如何使用SAS进行时间序列分析,包括平稳性检验、ARIMA模型和季节性模型等。
第七章:非参数统计方法非参数统计方法是一类不依赖于总体分布的统计建模方法,它可以处理非正态分布和缺乏参数假设的情况。
在本章中,我们将介绍如何使用SAS进行非参数统计分析,包括Wilcoxon符号秩检验、Kruskal-Wallis检验和Mann-Whitney U检验等。
第八章:预测建模与模型评估预测建模是统计分析的重要应用之一,它用于对未来事件进行预测和估计。
SAS统计分析教程
第07章 SAS方差分析
DATA new;DO i=1TO4;DO trt=1TO3;INPUT y@@;OUTPUT;END;END;DROP trt;CARDS;0.0780.1330.1280.0840.1390.1340.0730.1280.1230.0650.1200.115PROC ANOVA;CLASS I;MODEL y=I;MEANS I/DUNCAN;RUN;§7.4.1 组内观察值数目相等的单向分组资料的方差分析例7.5 研究6种氮肥施用法(K=6)对小麦的效应,每种施肥法种5盆小麦(n=5),完全随机设计,最后测定它们的含氮量(mg),其结果见表10.1,试作方差分析。
表10.1 6种施肥法小麦植株的含氮量(mg)1 2 312.9 14.0 12.6 10.5 14.6 14.012.3 13.8 3.2 10.8 14.6 13.312.2 13.8 13.4 10.7 14.4 13.712.5 13.6 13.4 10.8 14.4 13.512.7 13.6 13.0 10.5 14.4 13.7由于组内观测值数目相等,故采用ANOV A过程分析。
程序如下8.95 9.22 8.64 8.818.92 8.70 8.79 8.849.01 8.78 8.91 8.811.程序及说明/*数据来源:南京农业大学,田间试验和统计方法,P102*/DATA new;DO i=1 TO 3;DO trt=1 TO 4;INPUT y@@;OUTPUT;END;END;DROP i; /*删除临时变量I */CARDS;8.958.929.01PROC ANOVA; /*调用ANOVA过程作方差分析*/CLASS trt; /*规定以trt为分类变量 */MODEL y=trt;MEANS trt/DUNCAN; /*选用新复极差法作多重比较 */RUN;2.输出结果及说明Analysis of Variance Procedure 方差分析过程Class Level Information 处理水平信息Class Levels Values处理因素变量名水平数具体值TRT 6 1 2 3 4 5 6Number of observations in data set = 30 数据集中有30个观察值Dependent Variable: Y 依变量名为ySum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > F变异来源自由度平方和均方 F值概率值PModel 5 44.46300000 8.89260000 164.17 0.0001Error 24 1.30000000 0.05416667Corrected Total 29 45.76300000R-Square C.V. Root MSE Y Mean所用模型的决定系数变异系数剩余标准差依变量均数0.971593 1.786165 0.232737 13.0300000Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F变异来源自由度平方和均方 F值概率值PTRT 5 44.46300000 8.89260000 164.17 0.0001Analysis of Variance ProcedureDuncan's Multiple Range Test for variable: Y 用DUNCAN法测验NOTE: This test controls the type I experimentwise error rateunder the complete null hypothesis but not underpartial null hypotheses.Alpha= 0.05 df= 24 MSE= 0.054167α水平为0.05,自由度为24,MS误差为0.054167Number of Means 2 3 4 5 6Critical Range 0.3038 0.3191 0.3289 0.3358 0.3410 两两比较时的界值,两平均数之差大于该界值时则两组有统计学差异Means with the same letter are not significantly different.标有相同字母的两平均数间无差异Duncan Grouping Mean N TRT测验结果各组均数例数组别A 14.4800 5 5B 13.7600 5 2B 13.6400 5 6C 13.1200 5 3D 12.5200 5 1E 10.6600 5 4在输出结果中,找CLASS语句指出的变量的Pr > F(概率)值。
SAS高级统计分析教程(包括代码,超详细)
程序实现
PROC UNIVARIATE; BY variables ; CLASS variable(s); ; FREQ variable ; HISTOGRAM; ID variables ; OUTPUT ; PROBPLOT < variables >; QQPLOT < variables >; VAR variables ; WEIGHT variable ; RUN;
程序实现
PROC CORR < options > ; BY variables ; FREQ variable ; PARTIAL variables ; VAR variables ; WEIGHT variable ; WITH variables ; RUN;
系统抽样(systematic sampling):先把总体中的每个个体编号,然后随机选取其中 之一作为抽样的开始点进行抽样,可以想象,如果编号是随机的,系统抽样与简单随机 抽样是等价的。
程序实现
PROC SURVEYSELECT options; STRATA variables ; CONTROL variables ; SIZE variable ; ID variables;
3.EM工具插补:补缺节点(包含单一插补和多重插补)
第二章 双变量分析
培训目的: 1. 理解中心极限定理;参数估计和假设检验理论; 2. 掌握相关分析的方法; 4. 掌握列联表分析的方法.
第一节 基本理论
中心极限定理
设随机变量 X1, X2, , Xn, 相互独立,服从同一分布且具
有期望 E Xi 和方差 D Xi 2 ,则随机变量
4.1.基本理论 4.2.建模流程 4.3.数据探索 4.4. 简单线性回归 4.5. 多元线性回归 4.6.残差检测 4.7.强影响点判断 4.8.共线性诊断 4.9.模型预测
山东大学SAS课程第7章PPT
u= X1 − X 2
σ 12
n1
+
2 σ2
• (3)拒绝域 1》|u| > z1-α/2 2》u < zα 3》u> z1-α 其中如 zα 是 N(0,1) 的α 分位数。
• 3. 假设检验
– 3.1 独立组的检验:两独立总体均值的检验
• 假设有两个总体,总体均值分别是 μ1 和 μ2 。我们 得到两个样本,分别来自上述两个总体,我们要对 μ1 和 μ2 的大小进行检验。 • 对两总体均值 μ1 和 μ2 可做如下假设检验: 1》H0 : μ1 = μ2 ↔ H1 : μ1 ≠ μ2 2》H0 : μ1 ≥ μ2 ↔ H1 : μ1 < μ2 3》H0 : μ1 ≤ μ2 ↔ H1 : μ1 > μ2
1
1
2
2
⎦
则
X1 − X 2 t= 1 1 S + n1 n2
• (3)拒绝域 1》| t | > t1-α/2(n1+ n2 - 2) 2》t < tα(n1+ n2 - 2) 3》t > t1-α(n1+ n2 - 2) 其中如 tα (df )是自由度为 df 的 t 分布的 α 分位数。
– 2.3 t′ 检验
• (4)PAIRED语句 PAIRED 变量对列表; 指定成对组中成对比较的变量名。 变量对列表的形式:由一到多个变量对组成。 变量对:以“*”或“:”连接的变量或变量列表,
– * 左端列表中的变量依次与右端列表中的变量任意组合进行比较; – : 左端列表中的变量依次与右端列表中同一位置的变量进行比较; – 例: PAIRED语句
学会使用SAS进行数据分析与统计
学会使用SAS进行数据分析与统计第一章:SAS简介与安装1.1 SAS的定义与发展历程1.2 SAS的应用领域与优势1.3 SAS的安装与配置步骤第二章:SAS基本语法与数据处理2.1 SAS数据集的创建与导入2.2 数据集的基本操作(查询、排序、合并等)2.3 数据集的转换与处理(缺失值处理、变量转换等)第三章:SAS统计分析3.1 描述性统计分析(中心趋势与离散程度测量)3.2 统计图表(直方图、散点图、箱线图等)3.3 参数检验方法(t检验、方差分析等)3.4 非参数检验方法(秩和检验、卡方检验等)3.5 回归分析(线性回归、逻辑回归等)第四章:SAS数据挖掘与建模4.1 数据挖掘的概念与方法论4.2 数据挖掘过程与流程4.3 数据探索与预处理4.4 分类与预测模型的建立4.5 模型评估与应用第五章:SAS与大数据分析5.1 大数据与SAS的关系与发展趋势5.2 大数据的存储与处理5.3 大数据分析的典型方法与应用5.4 SAS在大数据分析中的优势与应用案例第六章:SAS与业务决策支持6.1 SAS在决策支持系统中的作用6.2 基于SAS的数据驱动决策方法6.3 风险管理与预警系统的建立6.4 模拟与优化决策的实现6.5 基于SAS的智能决策系统案例分析第七章:SAS的应用案例分析7.1 金融行业中的风险控制与信用评估7.2 医疗保险领域中的疾病预测与费用预测7.3 零售行业中的用户行为分析与精准营销7.4 制造业中的质量控制与生产优化7.5 市场调研与品牌分析中的应用案例第八章:SAS的发展与前景展望8.1 SAS在数据科学领域的地位与作用8.2 SAS的发展趋势与技术创新8.3 SAS对于人才发展的需求8.4 对于SAS未来的个人职业规划建议总结:本文分析了SAS的基础语法与数据处理、统计分析、数据挖掘与建模、大数据分析、业务决策支持以及应用案例等多个方面。
SAS作为一种功能强大的数据分析与统计工具,在各行各业的实际应用中发挥着重要的作用。
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⑶ stepwise 逐步法,按照sle的α值依次选入变量,同时对模型中现
有的变量按sls的α值剔除不显著的变量。
⑷ adjrsq 选择最优模型的决定系数准则(R2)。 应选择R2最大的模
型。
⑸ cp 选择最优模型的Cp准则。应选择Cp值与(p+1)最接近的模型。 ⑹ aic 选择最优模型的aic准则。应选择aic值最小的模型。 注:[选项]中selection语句没有筛选变量的方法时,模型中含有全部自变
5. stb 输许区间上下限 Y 6. cli 输出 x对应 Y , Y i
ˆ 的均值 Yˆ 的95%可信区间上下限。 ˆ t Sˆ 7. clm 输出预测值 Y Y i , Y
8. tol 输出各自变量的容许值。0≤tol值≤1,越接近于0,共线性越严重。 9. vif
量的回归模型。
2. sle=概率值 入选标准,规定变量入选模型的显著性水平,前进法
默认为0.5,逐步法默认为0.15。
3. sls=概率值
2019/2/18
剔除标准,指定变量保留在模型的显著性水平,后退
8
法默认为0.1,逐步法默认为0.15。
ˆ 、残差及其标准误。 4. P 输出实际值Yi 、预测值 Y i
职业
干部 职员 工人 农民
分类变量赋值 X2
0 1 0 0
X3 0 0 1 0
一般来说,m个类别的分类变量需要(m-1)个哑变量表示。
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5
五、SAS 语句格式 同单变量线性回归基本相同。 proc reg [选项]; model 应变量=自变量名列/ [选项];必选语句,定义回归分析模型 [freq 变量名];可选项,定义频数变量。 [output out=数据集名 统计量=变量名 …统计量=变量名 ];
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四、分类变量的数量化
在实际研究中,自变量常常会是分类变量,主要包括三
种类型的分类变量:①两分类变量,如性别(男、女);② 有序分类变量,如病情(轻度、中度、重度);③无序分类 变量,如职业(干部、职员、工人、农民)。进行多元回归 分析,必须将这样的指标数量化,常用的数量化方法有:
SAS统计分析
第七讲 景学安
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1
一、 基本概念
多元线性回归
多元线性回归简称多元回归,是研究一个应变量与多个自 变量间线性依存关系数量变化规律的一种方法。
二、多元线性回归方程
ˆ b b X b X b X Y 0 1 1 2 2 m m
式中:b0为回归方程常数项,亦称为截距;bj ( j=1,2, ┅,
1.两分类变量 可用0和1表示。例如: 0为男,1为女;0为阴性,1为阳性。 2.有序分类变量 由于有序的分类变量的各类之间有一定 的数量关系,可以用0,1,2,3,┄表示。如0为轻度,1为 中度,2为重度。
2019/2/18 4
3.无序分类变量 由于各类别之间无数量关系,常用多个0, 1变量表示,即建立多个哑变量(dummy variable)。如 表 无序四分类变量用三个哑变量表示 X1 1 0 0 0
Source
Model Error Corrected Total
共线性。
11. collinoint 与选择项collin作用相同,但不包括回归常数。 12. R 进行预测值的残差分析(即异常值识别与强影响分析),输出
学生化残差值和Cook’s距离D值。当学生化残差值>2时,所对应的点可能
是异常点,当D值>0.5时,可认为对应的变量值对回归函数是强影响点。
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tol( x j ) 1 R 2 j 输出各自变量的方差膨胀因子。当 vif≥10时,可认为多元共线性
严重存在。
vif ( x j ) 1 / tol( x j )
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9
10. collin 要求详细分析自变量之间的共线性,给出信息矩阵的特征
根、条件指数和方差比,当条件指数≥10,方差比>0.5时,可认为存在多元
m )为偏回归系数,即在其他自变量固定的条件下,Xj改变一 个单位时应变量的改变量。
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三、多元线性回归方程的应用
ˆ 预测应变量的估计值 Y
探索影响应变量y的主要因素
ˆ t S ˆ 的容许区间 Y 当X为某一定值时,估计应变量 Y , Y i
ˆ 的总体均数 ˆ 的 当X为某一定值时,估计其应变量 Y i Y ˆ t Sˆ 置信区间 Y , Y
可选项。Output语句创建一个包括对每个观察值计算统计量的
新输出的数据集。
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(一)proc reg 语句的[选项] 1. data=数据集 指明回归分析所用的数据集。 2. outest=数据集 指定一个输出数据集,用以存储回归分析所得
的参数估计 。
3.simple 输出每个变量的简单统计结果。 (二)model语句的/[选项]
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The REG Procedure Model: MODEL1 Dependent Variable: y Analysis of Variance Sum of Squares 133.71069 88.84117 222.55185 Mean Square 33.42767 4.03823
1. selection=method 规定变量筛选方法和建立最优模型的准则。
method的以下几种主要选项:
⑴ forward(或 f)前进法,按照sle规定的α值从无到有依次选
一个变量进入模型
⑵ backward(或 b)后退法,按照sls规定的α值从含有全部
变量的模型开始,以次剔除一个变量。
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完全多元线性回归
例11-5 27名糖尿病人的血清总胆固醇、甘油三酯、空腹胰岛素、糖化 血红蛋白、空腹血糖的测定值列于表11-4中,试建立血糖与其他指标的多元 线性回归方程。
data ex11_5; infile 'e:\sasx\sas7\ex11_5.txt'; input x1-x4 y @@; proc reg; model y=x1-x4/stb; run;