应用多元统计分析SAS作业审批稿

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多元统计分析-实验报告-计算协方差矩阵-相关矩阵-SAS

（一）

院系：数学与统计学学院

专业：__ _统计学

年级： 2009级

课程名称：统计分析

学号：

姓名：

指导教师：

2012年 4月 28 日

（一）实验名称

1.编程计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；

2.多元方差分析MANOVA。

（二）实验目的

1.学习编制sas程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；

2.对数据进行多元方差分析。

（三）实验数据

第一题：

第二题：

（四）实验内容

1.打开SAS软件并导入数据；

2.编制程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；

3.编制sas程序对数据进行多元方差分析；

4.根据实验结果解决问题，并撰写实验报告；（五）实验体会(结论、评价与建议等)

第一题：

程序如下：

proc corr data=sasuser.shan cov;

proc corr data=sasuser.shan nosimple cov;

with x3 x4;

partial x1 x2;

run;

结果如下：

（1）协方差矩阵

（2）相关系数矩阵

第二题：

程序如下：

proc anova data=sasuser.huang; class kind; model x1-x4=kind; manova h=kind; run;

结果如下：

（1）分组水平信息

（2）x1、x2、x3、x4的方差分析

（3）多元方差分析

根据多元分析结果，p指小于0.05，表明在0.05的显著水平下，四个变量有显著差异。

（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。可复制、编制，期待你的好评与关注！）

《SAS统计学软件》课件

Leabharlann Baidu
SAS进阶应用
SQL和SAS
结合SQL语言和SAS进行数据查询和操作，提升数据处理效率。
SAS宏
学习如何编写SAS宏，提高代码的复用性和灵活性。
SAS存储过程
掌握SAS存储过程的基本知识和应用场景，提高数据处理和分析的效率。
SAS企业指南
了解SAS企业指南的功能和应用，学习如何进行团队协作和版本管理。
数据分组和汇总
学习如何将数据进行分组和汇总，生成统计报表和可视化图表。
SAS统计分析
1
描述统计分析
运用SAS进行数据的基本描述和总结，
参数估计和假设检验
2
研究变量之间的关系和分布。
应用参数估计和假设检验技术，验证
研究假设和推断总体参数。
3
相关和回归分析
探索变量之间的相关性和对某个变量
多元统计分析
《SAS统计学软件》PPT 课件
SAS统计学软件是一款流行的商业统计软件，用于数据分析、操作和管理。本课件将介绍SAS的基础知识、数据处理、统计分析、可视化和进阶应用。
简介
SAS统计学软件
SAS是一种流行的商业统计软件，用于数据分析、操作和管理。
功能丰富
SAS提供了丰富的统计分析工具和数据处理功能，能够满足各种分析需求。
应用广泛
SAS在金融、医疗、市场营销等领域得到广泛应用，被许多企业和机构所采用。

多元统计分析实验报告计算协方差矩阵相关矩阵SAS

实验目的：

通过对多元统计分析中的协方差矩阵和相关矩阵的计算，探究变量之

间的相关性，并使用SAS进行实际操作。

实验步骤：

1.数据准备：选择一个数据集，例如学生的成绩数据，包括数学成绩、语文成绩和英语成绩。

2.数据整理：将数据转化为矩阵形式，每一行代表一个学生，每一列

代表一个变量（即成绩），记为X。

3. 计算协方差矩阵：根据公式计算协方差矩阵C，其中元素Cij表

示变量Xi和Xj之间的协方差。计算公式为Cij = cov(Xi, Xj) = E((Xi - u_i)(Xj - u_j))，其中E为期望值，u_i和u_j分别是变量Xi和Xj

的均值。

4. 计算相关矩阵：根据协方差矩阵计算相关矩阵R，其中元素Rij

表示变量Xi和Xj之间的相关性。计算公式为Rij = cov(Xi, Xj) / (sigma_i * sigma_j)，其中sigma_i和sigma_j分别是变量Xi和Xj的

标准差。

5.使用SAS进行实际操作：使用SAS软件导入数据集，并使用PROCCORR和PROCPRINT命令进行协方差矩阵和相关矩阵的计算和输出。

实验结果：

通过计算协方差矩阵和相关矩阵，可以得到变量之间的相关性信息。

协方差矩阵的对角线上的元素表示每个变量的方差，非对角线上的元素表

示不同变量之间的协方差。相关矩阵的对角线上的元素都是1，表示每个

变量与自身的相关性为1，非对角线上的元素表示不同变量之间的相关性。

使用SAS进行实际操作后，我们可以得到一个包含协方差矩阵和相关

SAS统计之第十章-因子分析

因子分析的原理
01
基于相关性
降维技术
02
03
方差最大化
因子分析基于变量之间的相关性，通过寻找一组潜在的因子来解释这些相关性。
通过提取公因子，将多个原始变量转化为少数几个因子，实现数据的降维。
因子分析的目标是最大化公因子的方差，同时最小化原始变量的方差。
因子分析的应用场景
市场细分
在市场研究中，因子分析可用于识别消费者群体的共同特征和偏好，从而进行市场细分。
因子命名
根据解释结果，可以对每个因子进行命名，使其更加符合实际背景和专业知识。命名时需要简洁明了，能够准确地反映因子的含义。
03 因子分析的SAS实现
PROC Factor过程
在SAS中，可以使用PROC Factor过程进行因子分析。该过程提供了多种选项，以适应不同
的分析需求。
PROC Factor过程会自动计算变量之间的相关性矩阵，并使用该矩阵进行因子分析。
正交旋转
正交旋转是一种比较简单的方法，它将因子矩阵进行正交变换，使得每个因子只与一个原始变量的相关性较高，与其他变量的相关性较低。
斜交旋转
斜交旋转是一种更复杂的方法，它可以使得一个因子与多个原始变量的相关性较高，但与其他变量的相关性较低。
因子的解释
因子的解释
因子的解释是根据实际背景和专业知识，对每个因子的含义进行解释。解释时需要综合考虑原始变量的含义和因子的相关性。

掌握类平均法、中间距离法、可变类平均法和离差平方和法的应用以及谱系聚类图-SAS

多元统计分析实验报告

1、实验内容

6-11:设在某地区抽取了14块岩石标本，其中7块含矿，7块不含矿，对每块岩石测定了Cu，Ag,Bi三种化学成分的含量，得到了数据。试用几种系统聚类方法进行聚类分析，并给出综合的分析结果。

6-12:某城市的环保监测站与1982年在全市均匀的布置了16个监测点，每日三次定时抽取大气样品，测量大气中二氧化硫、氮氧化物和飘尘的含量。前后五天，每个取样点对每种污染元素实测15次，去15次实测值的平均作为该取样点大气污染元素的含量。试用几种系统聚类方法进行聚类分析，并给出综合的分析结果。

2、实验目的

掌握类平均法、中间距离法、可变类平均法和离差平方和法的应用以及谱系聚类图。

3、实验方案分析

对数据作标准化变换，样品间距离定义为欧氏距离，系统聚类的方法分别使用类平均法、中间距离法、可变类平均法和离差平方和法。利用这几种方法得到谱系聚类图和分类结果。

4、实验原理及操作过程

6-11

title ' "应用多元统计分析" p213和P264：6-11';

/*----yydy611.sas */

title;

goptions ftext="宋体";

data d611;

input group $ x1-x3;

cards;

1 2.58 0.90 0.95

2 2.90 1.2

3 1.00

3 3.55 1.15 1.00

4 2.3

5 1.15 0.79

5 3.54 1.85 0.79

6 2.70 2.23 1.30

7 2.70 1.70 0.48

8 2.25 1.98 1.06

9 2.16 1.80 1.06

sas多元线性回归

数据清洗
去除异常值、缺失值和重复值。
数据转换
将分类变量（如商品ID）转换为虚拟变量（dummy variables），以便在回归中使用。
数据标准化
将连续变量（如购买数量、商品价格）进行标准化处理，使其具有均值为0，标准差为1。
模型建立与评估
残差分析
检查残差的正态性、异方差性和自相关性。
模型优化
尝试添加或删除某些自变量，以优化模型的拟合效果和预测能力。
ABCD
变量选择
根据自变量的显著性和实际业务意义，选择最重要的自变量进入模型。
模型验证
使用交叉验证或其他方法验证模型的泛化能力。
感谢您的观看
THANKS
模型建立
使用SAS的PROC REG进行多元线性回归分析，以购买数量为目标变量，
商品ID、购买日期、商品价格为自变量。
A
B
C
D
变量显著性检验
使用t检验和F检验评估自变量的显著性。
模型诊断
使用模型诊断图和统计量评估模型的拟合优度。
结果解释与优化
结果解释
根据回归结果，解释自变量对目标变量的影响程度和方向，以及它们的显著性水平。
全模型选择法
MODEL Y=X1 X2 X3 X4 X5 / VIF;
PROC REG DATA=mydata;

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

《应用多元统计分析》第04章-判别分析

量。通过反复迭代，最终构建最优的判别函数。
04
判别分析的实例与演示
数据来源与预处理
数据来源
判别分析所使用的数据通常来源于实际研究或调查，这些数据可能涉及到多个变量和观测样本。
数据预处理
在应用判别分析之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理、数据标准化等步骤，以确保数据的质量和可靠性。
对特征选择敏感
判别分析的特征选择可能对结果影响较大，如果选择不合适的特征，可能会导致分类效果不佳。
使用判别分析的注意事项
数据预处理
在使用判别分析之前，需要对数据进行适当的预处理，包括缺失值处理、异常值处理、标准化等。
特征选择
模型评估
选择与分类任务相关的特征，去除与分类无关或相关性较小的特征，可以提高分类效果。
多总体判别分析
总结词
多总体判别分析是在两总体判别分析的基础上发展而来的，用于解决多分类问题。
详细描述
多总体判别分析的基本思想是将多个分类问题转化为一系列的两分类问题，通过逐步迭代的方式解决。在每一步迭代中，将某一类别与其它类别进行两总体判别分析，然后将该类别归入判别函数值最大的类别中，直到所有类别都被处理完毕。
04
02
判别分析的原理与步骤
判别分析的原理
判别分析是一种多元统计分析方法，用于根据已知分类的观测数据来建立判别函数，从而对新的观测数据进行分类。

应用多元统计分析报告SAS作业

标准文案

5-9设在某地区抽取了14块岩石标本，其中7块含矿，7块不含矿。对每块岩石测定了Cu, Ag, Bi三种化学成分的含量，得到的数据如表1。

表1岩石化学成分的含量数据

(1)假定两类样本服从正态分布，使用广义平方距离判别法进行判别归类(先验概率取为相等，并假定两类样本的协方差阵相等)；

⑵今得一块标本，并测得其Cu, Ag, Bi的含量分别为2.95，2.15和1.54，试判断该标本是含矿还是不含矿？

问题求解

1使用广义平方距离判别法对样本进行判别归类用SAS软件中的DISCRIM过程进行判别归类。

SAS程序及结果如下。

data d59;

in put group x1-x3@@;

cards ;

1 2.58 0.9 0.95

1 2.9 1.23 1

1 3.55 1.15 1

1 2.35 1.15 0.79

1 3.54 1.85 0.79

1 2.7 2.23 1.3

1 2.7 1.7 0.48

2 2.25 1.98 1.06

2 2.16 1.8 1.06

2 2.3

3 1.7

4 1.1

2 1.96 1.48 1.04

2 1.94 1.4 1

2 3 1.3 1

2 2.78 1.7 1.48

proc print data =d59;

run ;

proc discrim data =d59 pool =yes distanee list class group;

var x1-x3;

run ;

大全

SAS 系统

DJSCHIH 述程

战卜鞭淮魅陽的枯冥城集WORK Db9

便JB 门下血的垂樓结覃

Aksrouo

自然灾害对我国朝代历程影响的因素分析——基于SAS软件的多元统计分析

１背景概况
首先直接用这９个变量对Ｙ进行九元线性回归。但结果很
本文背景材料和数据集均来自于我国历史学家邓拓先生编不理想，总体模型Ｐ值达到了惊人的０．９１６７，这说明模型非常不
著的《中国救荒史》，根据各种可靠的历史资料，第一次全面探显著，需要对输入变量进行优化或对模型进行更改。
互关系，并从人口流移和死亡、农民起义、民族之间的战争、经济代持续时间越长，发生各种自然灾害的次数也就越多。在这种
衰落等方面，就灾荒对社会和朝代的实际影响作了较具体的论情况下，为了消除多重共线性即自变量之间的线性关系，用所
ｖａｒｉｏｕｓｎａｔｕｒａｌｄｉｓａｓｔｅｒｓｏｃｃｕｒｒｅｄｆｒｏｍｔｉｍｅｔｏｔｉｍｅ，ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｗｉｄｅｌｙｉｎｔｉｍｅａｎｄｓｐａｃｅ．Ｆｒｏｍｔｈｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｄａｔａｗｈｉｃｈｃａｎｂｅ
ｔｅｓｔｅｄ，ｔｈｅｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｄｉｓａｓｔｅｒｓｏｃｃｕｒｒｅｄｉｎＣｈｉｎａｉｓｒａｒｅｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄ．Ｎａｔｕｒａｌｄｉｓａｓｔｅｒｓ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｔｈｅｏｃｃｕｒｅｎｃｅｏｆｌａｒｇｅ—

北师大应用多元统计分析作业——典型相关分析

应用多元统计分析作业（五）——典型相关分析

10-2:利用典型相关分析方法分析长子和次子头宽、头长的相关情况。解：

执行SAS程序代码：

data dxiti102;

input n x1 x2 x3 x4;

cards;

155 179 145

1 191

149 201 152

2 195

148 185 149

3 181

153 188 149

4 183

144 171 142

5 176

157 192 152

6 208

150 190 149

7 189

159 189 152

8 197

152 197 159

9 188

10 192 150 187 151

11 179 158 186 148

12 183 147 174 147

13 174 150 185 152

14 190 159 195 157

15 188 151 187 158

16 163 137 161 130

17 195 155 183 158

18 186 153 173 148

19 181 145 182 146

20 175 140 165 137

21 192 154 185 152

22 174 143 178 147

23 176 139 176 143

24 197 167 200 158

25 190 163 187 150

;

proc cancorr data=dxiti102 simple corr out=oxiti102;

var x1 x2;

with x3 x4;

run;

proc print data=oxiti102;

var v1 w1 x1 x2 x3 x4;

SAS统计分析与应用第二讲

马赛克图
▪ 使用马赛克图命令可以对离散变量做马赛克图.
二维数据探索
▪ SAS INSIGHT 可以绘制二维数据的散点图, 曲线图,散点图列表
▪ 散点图可以将两个变量的值以散点的形式在图上表现出来.通过散点图,可以粗略地观察两个变量之间是否有数量关系
▪ 曲线图以曲线的形式给出两个变量之间的关系
▪
3. 各阶矩
▪
4. 分位数
添加密度估计
▪ 参数估计: 给出各种已知分布,只需对其中的参数进行估计
▪ 核估计: 对密度函数没有作假设, 曲线的形状完全依赖数据
参数估计
▪ 选择菜单中的 Parametric Density, 弹出对话框:
正态分布曲线
核估计
▪ 选择Curves菜单中的Kernel Density,弹出对话框:
目的和要求
▪ 掌握两个菜单功能（视窗操作）
➢ INSIGHT
➢ ANALYST
▪ 会使用基本的SAS过程（语言程序）
➢ Print sort
means univariate
➢ Freq Corr gplot gchart
▪ 会一些简单的SAS统计分析
➢ Reg Arima Test Anova Princomp
方差分析
▪ 1. 方差分析模型 ▪ 2. 分类变量的信息 ▪ 3. 回归表达式中的系数说明 ▪ 4. 方差分析表 ▪ 5. 第三类检验

应用多元统计分析SAS作业第六章

6-10 今有6个铅弹头，用“中子活化”方法测得7种微量元素的含量数据（见表1）。

(1) 试用多种系统聚类法对6个弹头进行分类；并比较分类结果； (2) 试用多种方法对7种微量元素进行分类。

问题求解

1对6个弹头进行分类

对数据进行标准化变换，样品间距离定义为欧式距离，系统聚类的方法分别使用类平均法（A VE ）、中间距离法（MID ）、可变类平均法（FLE ）和离差平方合法（WARD ）。使用SAS 软件CLUSTER 过程对数据进行聚类分析（程序见附录1）。 1.1类平均法

图1 类平均聚类法相关矩阵特征值图

图2 类平均聚类分析法聚类历史图

由图2可知，NCL=1时半偏R 2最大且伪F 统计量在NCL=2,5时和伪t 方统计量在NCL=1,4时较大。因此，将6个弹头分为两类{}{}(2)

(2)

121,2,4,6,3,5G G ==。SAS 绘制的谱系聚类图如图

3所示。

图3 类平均聚类分析法谱系聚类图

1.2中间距离法

图4 中间距离聚类法相关矩阵特征值图

图5 中间距离聚类法聚类历史图

由图5可知，中间距离法与类平均法结果一致。因此，也将6个弹头分为两类

{}{}(2)(2)

121,2,4,6,3,5G G ==。

SAS 绘制的谱系聚类图如图6所示。

图6中间距离聚类法谱系聚类图

1.3可变类平均法

图7可变类平均聚类法分析结果图

图8 可变类平均聚类法聚类历史图

由图8可知，可变类平均法(=0.25

β-)输出结果与前两种方法稍有不同，NCL=1时半偏R2最大且伪F统计量在NCL=2时次大，NCL=5时最大；而伪t方统计量在NCL=1时最大。因此，分