SAS区间估计与假设检验实验报告

合集下载

2.2 SAS做假设检验

SAS软件介绍

之SAS做假设检验

引例

假设检验流程

假设检验的SAS程序程序结果的分析

引例

例1 血压波动对10位老年男子和8位青年男子的血压值进行测定，测得老年男子的血压值分别为133，120，122，114，130，155，116，140，160，180，青年男子的血压值分别为152，136，128，130，114，123，134，128，通常认为血压值服从正态分布，试问老年男子和青年男子的血压值是否存在显著差异？

例2成绩比较对同一个课堂的两个班级数学建模学习成绩进行比较，从每班随机抽取10名同学，（1）班成绩分别为83，80，82，74，90，75，86，80，76，80，（2）班成绩分别为85，76，88，91，84，81，79，78，83，70，通常认为成绩服从正态分布，试问两个班级的数学建模成绩是否存在显著差异？

假设检验流程

功能：总体均值相等的检验

前提：总体服从正态分布

步骤：

①总体方差是否相等

②总体均值是否相等

原假设; 备择假设22210:H σ=σ22

211:H σ≠σ原假设; 备择假设210:H μ=μ2

11:H μ≠μ依据：小概率原理（通常α=0.05）

假设检验的SAS程序

实验报告4——SAS区间估计与假设检验

实验报告

实验项目名称区间估计与假设检验所属课程名称现代统计软件实验类型验证性实验

实验日期2014-10-11

班级

学号

姓名

成绩

置信区间：

proc ttest h0 = 0alpha

var data;

代码运行结果除了给出变量data在95%置信水平下的均值、标准差的置信区间外，还给出对假设H0：μ1–μ2 = 0，H1：μ1–μ2 0，所作的t-检验的p值，如图所示。

结果显示当方差相等时，t统计量的p值< 0.05，拒绝原假设：μ1–μ2 = 0，可以认为，两种方法的装配时间有显著差异。

区间估计和假设检验

结果具有互补性
03
区间估计和假设检验的结果可以相互补充，帮助我们更全面地
了解总体的情况。
区别
1 2 3
目的不同
区间估计的目的是估计一个参数的取值范围，而假设检验的目的是检验一个关于总体参数的假设是否成立。
侧重点不同
区间估计更侧重于估计总体参数的可能取值范围，而假设检验更侧重于对总体参数的假设进行接受或拒绝的决策。
案例
假设一项调查显示，某品牌电视在某城市的销量为1000 台，样本方差为50。我们可以使用区间估计来估计该品牌电视在该城市的总销量。
结果解释
根据计算结果，我们得出该品牌电视在该城市的总销量在 950台至1050台之间，把握程度为95%。
假设检验的案例分析
假设检验的定义
假设检验是一种统计推断方法，通过提出一个假设，然后利用样本数据来检验该假设是否成立。
感谢您的观看
THANKS
因果关系推断
在流行病学研究中，假设检验可以用来推断两个变量之间的因果关系，例如评估某因素对健康的影响。
05
案例分析
区间估计的案例分析
区间估计的定义
区间估计是一种统计推断方法，通过估计一个参数的可能取值范围来表达对参数的把握程度。
计算过程
利用样本方差和样本数量，计算出总体标准差，然后使用正态分布原理，计算出总体的可能取值范围。

统计SARS软件参数估计与假设检验

学生实验报告

学院：学院

课程名称： SAS软件

专业班级：

姓名：

学号：

学生实验报告

（经管类专业用）

学生姓名学号

同组人

实验项目参数估计与假设检验

必修操作性实验

实验地点0505 实验仪器台号

指导教师实验日期及节次

一、实验目的及要求：

1、目的

利用多媒体会计实验软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉会计实务，掌握会计基本概念，熟悉会计核算的基本程序和基本方法。

2、内容及要求

掌握会计基本概念，熟悉会计核算的基本程序和基本方法

1、认知各种凭证、账、表，熟悉相关操作

2、了解会计工作中工商注册、银行开户、税务登记、盘点、凭证装订等工作

3、提交实验报告

二、仪器用具：

仪器名称规格/型号数量备注

计算机 1

SAS软件 1

三、实验方法与步骤:

一、查阅模拟企业和会计制度等相关资料，熟悉基本概念和流程

二、“开展”会计业务

三、整理实验数据和文档，总结模拟的过程，编写实验报

四、实验结果与数据处理：

第一题

1.建立数据集，输入数据

data wzy01;

input weight;

cards;

504

498

496

487

509

476

482

510

469

472

;

run;

2.在ANALYS下，进行均值的单样本T检验，结果如下：

可以看到，在置信度1-α=95%下，p=0.075>α/2=0.025，故接受原假设，即这时的装瓶机是正常工作的。

第二题

1.建立数据集，录入数据

data wzy02;

input normal abnormal;

cards;

3350 2450

2000 2400

3000 1800

3950 3200

3800 3250

SAS课件--第5讲 SAS的假设检验

4. 总体比例与比例差的置信区间 • 实际应用中经常需要对总体比例进行估计，如产品的合
格率、大学生的就业率和手机的普及率等。记π和P分别表示总体比例和样本比例，则当样本容量n很大时（一般当 nP和n(1 – P)均大于5时，就可以认为样本容量足够大），样本比例P的抽样分布可用正态分布近似。总体比例与比例差的置信区间如表3-2所示。
•
注意：在SAS系统中，是由样本观测值计算出统计量W 的观测值W0和衡量观测结果极端性的p值（p值就是当原假设成立时得到样本观测值和更极端结果的概率），然后比较p和作判断：p < ，拒绝原假设H0；p ≥ ，不能拒绝原假设H0。
• • • • • • • •
p值通常由下面公式计算而得到。 ● p = P{|W| ≥ |W0|} = 2 P{ W ≥ |W0|} （拒绝域为两边对称的区域时） ● p = min{P{W ≥ W0}，P{W W0}} （拒绝域为两边非对称区域时） ● p = P{W ≥ W0} （拒绝域为右边区域时） ● p = P{W W0} （拒绝域为左边区域时）只需根据SAS计算出的p值，就可以在指定的显著水平下，作出拒绝或不能拒绝原假设的决定。
计量θ1(X1，X2，...，Xn)和θ2(X1，X2，...，Xn)来分别估计总体参数θ的上限和下限，使得总体参数在区间（θ1，θ2）内的概率为 • P{θ1 <θ <θ2} = 1 – α • 其中1 – α称为置信水平，而(θ1，θ2)称为θ的置信区间， θ1,θ2分别称为置信下限和置信上限。置信水平为1 – α的含义是随机区间(θ1，θ2)以1 – α的概率包含了参数θ。

sas测量实验报告

SAS测量实验报告

引言：

SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于统计分析和数据管理的软

件系统。它提供了一系列强大的工具和功能，可以帮助研究人员进行数据处理、数据分析和数据可视化。本文将介绍一项关于SAS测量的实验，旨在探索其在

数据处理和分析方面的应用。

实验目的：

本次实验的目的是通过使用SAS软件，对一组数据进行处理和分析，以验证其

在实际应用中的效果和可行性。同时，通过实验的过程，我们也可以进一步了

解SAS在数据处理和分析中的优势和局限性。

实验步骤：

1. 数据收集：首先，我们需要收集一组与实验目的相关的数据。这些数据可以

来自于实验观察、问卷调查或其他方式。在本次实验中，我们选择了一个关于

消费者购买行为的数据集。

2. 数据清洗：在数据收集后，我们需要对数据进行清洗，以去除无效或错误的

数据。SAS提供了一系列强大的数据处理功能，可以帮助我们进行数据清洗和

转换。例如，我们可以使用SAS的数据步骤（DATA Step）来删除重复的数据、填补缺失值或调整数据格式。

3. 数据分析：一旦数据清洗完成，我们可以开始进行数据分析。SAS提供了多

种统计分析方法，包括描述性统计、假设检验、回归分析等。根据实验的具体

目的，我们可以选择合适的分析方法，并使用SAS进行计算和结果展示。

4. 结果解释：在完成数据分析后，我们需要对分析结果进行解释和讨论。通过SAS生成的统计报告和图表，我们可以直观地了解数据的分布、相关性和趋势等。同时，我们还可以使用SAS的图形功能，绘制各种图表和图形，以更好地

SAS数据分析实验报告

数理与土木工程学院实验报告课程名称：《统计软件SPSS、SAS及实践》

实验结果

（包括程序代码、程序结果分析）第一题：

②基于数据集transaction，将变量“Revenue”中的缺失数据用其均值代替；

data a;

set a;

array s(*) aa1-aa2;

n=n(of s(*));

mean=mean(of s(*));

sum=sum( of s(*));

do i=1to dim(s);

if s(i)=.then s(i)=mean;

end;

run;

proc print;

run;

③基于②，将取值全部缺失的变量删除。

data a;

set a;

array aa aa1-aa2;

do over aa;

if col=.then delete;

end;

run;

proc transpose data=a out=transaction(drop=_name_);

var aa1-aa2;

run;

proc print;

run;

第二题：

a) 建立一个数据集合读入数据，变量为length，width和 height；

data b;

input length width height;

cards;

32 18 12

16 15 24

48 12 32

15 30 45

20 30 36

;

run;

proc print data=b;

run;

b) 使用 set 语句,利用a)的数据集建立一个新数据集，它包括a）的所有数据，并建立三个新变量：每个

c) 使用b）建立的数据集建立一个新数据集，只包括其中的volume 和 cost 变量。

试验 SPSS E cel SAS

试验设计与数据处理上机实验指导

石河子大学机械电气工程学院

动力车辆教研室

统计资料的整理

试验一：

试验名称: 用SPSS创建频数分布表

试验目的:熟练使用SPSS创建频数分布表

[试验]

下表为10个人对两个不同的问题作出的回答（回答为“Yes”或“No”）后得到的数据，利用SPSS为该数据创建频数分布表。

sample1sample2gender

No Yes 女

Yes No 女

No Yes 女

No No 女

Yes Yes 男

No Yes 男

1、在数据输入区域输入需要进行描述性统计分析的数据如下图所示

2、选择”analyze”下拉菜单

3、选择” Descriptive Statistics”选项

4、在子菜单中选择”Frequencies ”

5、在左侧选择需要分析的参数进入右侧的分析列表

6、在”Statistics ”选项中选择需要进行分析的参数

SPSS输出的结果:

试验二：

试验名称: 用Excel作统计分析图形

试验目的: 熟练使用Excel进行统计图表制作

[试验]

一家市场调查公司为研究不同品牌饮料的市场占有率，对随机抽取的一家超市进行了调查。调查员在某天对50名顾客购买饮料的品牌进行了记录，下面的附表是记录的原始数据。

顾客购买饮料的品牌名称

旭日升冰茶可口可乐旭日升冰茶汇源果汁露露

露露旭日升冰茶可口可乐露露可口可乐

旭日升冰茶可口可乐可口可乐百事可乐旭日升冰茶

可口可乐百事可乐旭日升冰茶可口可乐百事可乐

百事可乐露露露露百事可乐露露

可口可乐旭日升冰茶旭日升冰茶汇源果汁汇源果汁

spss假设检验实验报告

实验报告

一、实验名称：假设检验

二、实验目的与要求：

1.掌握单样本t检验的基本原理和spss实现方法。

2.掌握两样本t检验的基本原理和spss实现方法。

3.熟悉配对样本t检验的基本原理和spss实现方法。

三、实验内容提要：

2.从一批木头里抽取5根，测得直径如下（单位：cm），是否能认为这批木头的平均直径是12.3cm。

12.3 12.8 12.4 12.1 12.7

3.比较两批电子器材的电阻，随机抽取的样本测量电阻如题下表所示，试比较两批电子器材的电阻是否相同（需考虑方差齐性的问题）。

A批0.140 0.138 0.143 0.142 0.144 0.148 0.137

B批0.135 0.140 0.142 0.136 0.138 0.140 0.141

3.为研究女性服用某种新药后是否影响其血清总胆固醇，将20名女性按年龄配成10对。从每对中随机抽取一人服用新药，另一人服用安慰剂。经过一定时间后，测得血清总胆固醇含量（mmol/L），结果如题下表所示。问该新药是否影响女性血清总胆固醇？

配对号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

新药组 4.4 5 5.8 4.6 4.9 4.8 6 5.9 4.3 5.1

安慰剂组 6.2 5.2 5.5 5 4.4 5.4 5 6.4 5.8 6.2

四、实验步骤：

为完成实验提要1.可进行如下步骤

1.在变量视图中新建一个数据，在数据视图中录入数据，在分析中选择比较均值，单样本t检验，将直径添

加到检验变量，点击确定。

单个样本统计量

N 均值标准差均值的标准

sas实验报告

1. 实验目的

本次实验的目的是通过使用SAS软件，对给定数据集进行分析并绘制出相关的图表，从而深入理解数据中的信息，为后续的数据分析和业务决策提供支持。

2. 实验过程

2.1 数据清洗

在进行数据分析之前，需要对给定的数据集进行清洗。首先，我们查看了数据是否存在缺失值和异常值。通过观察发现该数据集中没有缺失值，并且异常值也很少。我们选择对一些偏离正常范围较大的值进行平滑处理，以减小对后续分析的影响。

2.2 数据分析

接下来，我们使用SAS软件对数据进行分析，并绘制相关的图表。通过对数据的统计学分析和可视化，我们得到了以下结论：

2.2.1 数据的概览

我们首先对数据中的各个变量进行了基本的统计学描述，包括均值、中位数、标准差、最大值和最小值。同时，我们绘制了数据直方图、密度图等图表，以更好地理解各个变量的分布规律。

2.2.2 变量的相关性分析

我们使用了相关系数等分析方法，研究了各个变量之间的相关性。通过相关系数矩阵和相关性图表，我们发现有些变量之间存在显著的相关关系，对于后续的数据分析和业务决策有重要的参考价值。

2.2.3 因素分析

我们对整个数据集进行了因素分析，找出了影响数据各个变量的主要因素。通过因子载荷矩阵和成分图表，我们更深入地理解了变量之间的内在联系和因果关系。

3. 实验结果

通过本次SAS实验，我们对各种数据分析方法的使用方法和优缺点有了更深入的了解。同时，我们成功地完成了对给定数据集的分析和可视化，并得出了一些有价值的结论，为后续的数据分析和业务决策提供了有效的支持。

sas实验区间估计与假设检验

实验二、区间估计与假设检验实验

（验证性实验）

1、实验目的掌握正态总体的均值，方差的区间估计与假设检验以及非参数检验。

2、实验要求及学时：实验形式（个人）；实验学时数4。

3、实验环境及材料（使用的软件系统、实验设备、主要仪器、材料等）。

装有版本为8.1以上的SAS系统的个人电脑（每人一台）。

4、实验内容

用SAS软件进行正态总体的均值，方差的区间估计与假设检验以及非参数检验。

5、实验方法和操作步骤

1）生成数据

data zt;

retain _seed_ 0;

mu1=0;

mu2=2;

sigma1=1;

sigma2=4;

do _i_=1to1000;

normal1=mu1+sigma1*rannor(_seed_);

normal2=mu2+sigma2*rannor(_seed_);

output;

end;

drop _seed_ _i_ mu1 sigma1 mu2 sigma2;

run;

这个步骤用rannor函数生成两个正态分布的变量保存在数据表zt中。

2）运用univariate过程作正态性检验。

proc univariate data=zt normal;

var normal1 normal2;

histogram normal1 normal2;

probplot normal1 normal2;/*正态性假设检验*/

run;

这步的结果如下：

表2-1：normal1的正态性检验结果

图2-1：normal1的直方图

图2-2：normal1的QQ图

分析: 表2-1中的p-value都是大于0.05的,从检验的数量结果显示变量normal1是服从正态分布的,从直方图和QQ图我们也可以看到,直方图是对称的，而QQ图也是一条直线。在程序的结果中还会相应的给出normal2的检验结果。

假设检验和区间估计

第7章假设检验和区间估计

7.1 内容框图

7.2 基本要求

（1）理解假设检验的基本思想及两类错误的含义.

（2）掌握有关正态总体参数的假设检验的基本步骤和方法. （3）理解单侧检验与双侧检验的异同.

（4）理解并掌握正态总体参数区间估计的的基本方法. （5）了解总体分布的检验和独立性检验的基本方法.

7.3 内容概要

1）假设检验

下面把各种情形列一个表：

∈U 接受域0W ，接受0H

∈U 拒绝域1W ，拒绝0H

0H 为真，1H 不真正确犯第一类错误

0H 不真，1H 为真

犯第二类错误

正确

α值为显著水平。

然后，根据显著水平 α来确定临界值，用临界值来划分接受域 0W 假设检验区间估计

参数检验分布的检验

正态总体参数的检验

独立性检验

和拒绝域 1W 。这样的检验，称为显著性检验。

假设检验的一般步骤是：（1）提出原假设 0H ；

（2）选取合适的检验统计量 U ，从样本求出 U 的值；

（3）对于给定的显著水平α，查 U 的分布表，求出临界值，用它划分接受域 0

W 和拒绝域 1W ，使得当 0H 为真时，有 α=∈}{1W U P ；

（4）若 U 的值落在拒绝域 1W 中，就拒绝 0H ，若 U 的值落在接受域 0W 中，就接受 0H 。

假设检验的理论依据是所谓的小概率事件原理，即一个概率很小的事件在一次试验中几乎是不可能发生的.要检验一个根据实际问题提出的原假设0H 是否成立，如果已知在0H 成立时，某个事件发生的可能性很小，而试验的结果却是这个事件发生了，那么根据小概率事件原理，我们就可以认为所提出的这个假设0H 是不成立的，即拒绝0H ；反之，则接受0H .这里的原假设0H 可以根据实际问题提出，事件是否发生可根据试验观测值判断，因此假设检验的关键问题就是要确定在0H 成立时，发生可能性很小的某个事件.我们知道，正态分布有个3σ原则，即ξ若服从正态分布，那么ξ的取值会大多集中在其均值附近，落入两侧的可能性很小.事实上，当ξ服从t 分布，2

SAS实验参数估计与假设检验

学生实验报告

（经管类专业用）

一、实验目的及要求：

1、目的

了解和掌握参数估计与假设检验和SAS中analyst模块的运用。

2、内容及要求

了解和掌握参数估计与假设检验和SAS中analyst模块的运用。学会运用方差的双样本检验，均值的双样本T检验，均值的单样本T检验等检验对数据进行分析。

二、仪器用具：

三、实验方法与步骤:

①导入数据

②利用SAS软件中的analyst对数据进行分析，进行各种的检验。

③整理所得的分析资料，得出所需结论。

四、实验结果与数据处理：

第一题

（1）导入数据

（2）SAS软件分析

①男女生数学成绩是否有显著差异？假设检验方差的双样本检验

上述的结果显示，P=0.2994＞0.05=α。由此可知，男女生数学成绩是无显著差异。

②以5%的显著性水平估计男女生数学成绩均值之差的范围

均值的双样本T检验

上述结果显示，方差相同的情况下，t=1.4065，P=0.1815＞0.05=α，有95%的把握，男女生数学成绩均值之差的范围为-2.23-10.73

第二题

（1）导入数据

（2）SAS软件分析

①这次广告宣传是否起到了显著的作用？

均值的双样本成对t检验

上述结果显示，均值上广告宣传前后分别为161.05和166.15，可见客户的需求量有所增加，但并不多（均值之差为5.1）。t=-0.849，P=0.4067＞0.05=α，有95%的把握，需求均值之差的范围为-2.23-10.73，由此可见广告宣传前后的客户需求量并没有显著差异。所以，这次广告宣传没有起到了显著的作用。

第三题

（1）导入数据

统计SARS软件参数估计与假设检验

学生实验报告

学院：学院

课程名称： SAS软件

专业班级：

姓名：

学号：

学生实验报告

（经管类专业用）

学生姓名学号

同组人

实验项目参数估计与假设检验

必修操作性实验

实验地点0505 实验仪器台号

指导教师实验日期及节次

一、实验目的及要求：

1、目的

利用多媒体会计实验软件，使学生在实验过程中全面了解和熟悉会计实务，掌握会计基本概念，熟悉会计核算的基本程序和基本方法。

2、内容及要求

掌握会计基本概念，熟悉会计核算的基本程序和基本方法

1、认知各种凭证、账、表，熟悉相关操作

2、了解会计工作中工商注册、银行开户、税务登记、盘点、凭证装订等工作

3、提交实验报告

二、仪器用具：

仪器名称规格/型号数量备注

计算机 1

SAS软件 1

三、实验方法与步骤:

一、查阅模拟企业和会计制度等相关资料，熟悉基本概念和流程

二、“开展”会计业务

三、整理实验数据和文档，总结模拟的过程，编写实验报

四、实验结果与数据处理：

第一题

1.建立数据集，输入数据

data wzy01;

input weight;

cards;

504

498

496

487

509

476

482

510

469

472

;

run;

2.在ANALYS下，进行均值的单样本T检验，结果如下：

可以看到，在置信度1-α=95%下，p=0.075>α/2=0.025，故接受原假设，即这时的装瓶机是正常工作的。

第二题

1.建立数据集，录入数据

data wzy02;

input normal abnormal;

cards;

3350 2450

2000 2400

3000 1800

3950 3200

3800 3250

SAS软件整理之假设

四、正态性检验

1. 分布拟合图

用“insight”绘图

选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框

设置正态性！！

2.绘制QQ图

要选择QQ图的选项！！1）选择菜单“Curves（曲线）”→“QQ Ref Line（QQ参考线）”，打开“QQ Ref Line”对话框。选择“Method（方法）”栏下的“Least Squares （最小二乘）”单击“OK”按钮得到带参考线的QQ图

选择最小二乘法！！

2）选择菜单“Graphs（图形）”→“QQ Plot（QQ图）”，打开“QQ Plot”对话框。选择“Distribution（分布）”栏下的“Lognormal QQ Plot （对数正态QQ图）”，单击“OK”按钮得到对数正态QQ图

选择对数正态！！

3.正态性检验

注意：前两种检验都是从图线上直观看出结果，不是很准确，最后这种是最准

确的！！建议大家做正态性检验时，用这种方法！！

1）在INSIGHT中继续上述操作：选择菜单“Curves（曲线）”→“Test for Distribution（分布检验）”，打开“Test for Distribution”对话

框。单击“OK”按钮，得到分析变量的经验分布和拟合的正态累计分布

曲线图。

2）列举了拟合正态分布的均值（即样本均值）和标准差（即样本标准差），并提供了Kolmogorov D统计量的数值0.1377，而相应的p值 >

0.05 = α，所以不能拒绝原假设，可以认为分析变量总体分布为正态分

SAS系列16：SAS统计推断（一）

前面我们已经介绍了统计描述及其SAS实现，今天我们开始介绍统计推断及其SAS实现。统计推断是统计学的重要内容，包括参数估计和假设检验。假设检验SAS实现流程图详见图9-1。在介绍SAS统计推断之前，我们先简单介绍统计推断的参数估计和假设检验的理论部分。

图9-1 数据预处理流程

一、数据的预处理

（一）参数估计

参数估计（Parameter Estimation）是指由样本统计量估计总体参数，常用的估计方式包括：点估计（Point Estimation）和区间估计（Interval Estimation）。点估计很好理解，通常我们应用样本计算的均数作为总体均数的估计值，这就是点估计，点估计简单、准确，但是未必可靠。区间估计，说简单点就是用一个区间来估计总体参数，这个区间称之为置信区间（Confidence Interval），可以理解为一定信心下的区间，最常用的是95%可置信区间，即我们有95%的信心认为这个区间包含了总体均数。

讲到置信区间，我就想起有人曾问过我一个问题：“你来帮我看一下，我这个数据是用标准差还是用标准误来表达？……”。很显然在结果报告时，他根本就没有理解标准差和标准误的区别。我在讲课时，也会重点强调标准差与标准误的区别也联系（详见表9-1）。

表9-1 标准差与标准误差的区别与联系

（二）假设检验

假设检验（Hypothesis Test）是统计推断的另一个重要内容，也可以说是统计学非常重要的思想，其目的是定性比较总体参数之间有无差别或总体分布是否相同。如果不能很好地理解假设检验，那么统计学中的P值的含义也很难理解了。在实际中，我们多数情况是用样本数据去推断总体，由于存在抽样误差，不能简单地根据样本统计量数值的大小直接比较总体参数。