数据分析(SAS描述性统计分析过程)
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内容不同的多个数据集。
整理ppt
6
proc means(5)
SAS程序 data examp1; input x @@; cards; 70.4 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.3 73.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 72.7 72.7 67.2 76.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.7 75.8 73.5 75.0 72.7 73.5 73.5 72.7 81.6 70.3 74.3 73.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 76.5 70.4 ; proc means data=examp1 n mean cv skewness kurtosis range median ; var x; run;
mode sumwgt max min range median t prt clm lclm uclm
众数,出现频数最高的数 权数和 最大值 最小值 极差,max—min 中间值 总体均值等于0的t统计量 t分布的双尾p值 置信度上限和下限
置信度下限
置信度上限
kurtosis
对尾部陡平的度量——峰度
var
变量列表 ;
by
变量列表 ;
freq
变量 ;
weight 变量 ;
id
变量列表 ;
output <out=输出数据集名> <统计量关键字=变量名列表> <pctlpts= 百分位数 pctlpre=变量前缀名 pctlname=变量后缀名>;
run;
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9
proc univariate(3)
75.0 73.5 78.8 74.3 75.8 65.0 74.3 71.2 69.7 68.0
73.5 75.0 72.0 64.3 75.8 80.3 69.7 74.3 73.5 73.5
75.8 75.8 68.8 76.5 70.4 71.2 81.2 75.0 70.4 68.0
2
proc means(1)
Means过程的语句格式 Means过程的主要控制语句如下:
proc means 输入数据集名 <选项列表> ;
var 变量列表 ;
class 变量列表 ;
by 变量列表 ;
freq 变量 ;
weight 变量 ;
id 变量列表 ;
output <out=输出数据集名> <统计量关键字=变量名 列表> ;
7
proc univariate(1)
单变量统计分析
对一组单指标实验数据进行分析常采用两种 方法:
图示法——包括茎叶图、盒型图和正态概率 图。
描述统计量——包括矩、分位数、极端值和 頻数分布表。
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8
proc univariate(2)
Univariate过程的主要控制语句如下:
proc univariate 输入数据集名 <选项列表> ;
run;
整理ppt
10
教材1.1例题 examp1_1(SAS程序)
data examp1_1;
input x @@;
cards;
74.3 78.8 68.8 78.0 70.4 80.5 80.5 69.7 71.2 73.5
79.5 75.6 75.0 78.8 72.0 72.0 72.0 74.3 71.2 72.0
数据分析
SAS软件 描述性统计分析过程
信息学院 张建新 2010.3-6.
整理ppt
1
几种描述性统计分析的SAS过程 和作图过程
proc means proc univariate proc corr proc plot // proc gplot proc capability
整理ppt
freq语句——指定一个数值型的freq变量,它的值 表示输入数据集中相应观测出现的频数。
weight语句——规定一个weight变量,它的值表示 相应观测的权数。
id语句——在输出数据集中增加一个或几个附加变 量,目的在于识别输出数据集里的观测。其值为生 成这个观测的输入数据集中相应观测组里id变量具 有的最大值。
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4
proc means(3)
proc means语句中可用的统计wk.baidu.com关键字
统计量名称 含义
统计量名称 含义
n nmiss mean stderr sum std var cv uss
css skewness
未丢失的观测个数 丢失的观测个数 算术平均 均值的标准误差 加权和 标准偏差 方差 变异系数的百分数 加权平方和 关于均值偏差的加权平方和 对称性的度量——偏度
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5
proc means(4)
output语句中的选项。
<out=输出数据集名>——输出数据集 名。
统计量关键字=变量名列表——规定在 输出数据集中要包含的统计量并规定这 些统计量在新数据集中的变量名。
means过程对output语句的次数没有 限制,可以使用几个output语句来创建
Univariate过程的主要控制语句如下:
proc univariate 输入数据集名 <选项列表> ;
var
变量列表 ;
by
变量列表 ;
freq
变量 ;
weight 变量 ;
id
变量列表 ;
output <out=输出数据集名> <统计量关键字=变量名列表> <pctlpts= 百分位数 pctlpre=变量前缀名 pctlname=变量后缀名>;
输出
The MEANS Procedure
Analysis Variable : x
N Mean
Variation Skewness Kurtosis
Range
50 73.7460000 5.4083794 0.1540111 0.3581179 19.3000000
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Median
73.5000000
run ;
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3
proc means(2)
var语句——规定要求计算简单描述性统计量的数 值变量的次序。
by语句——按by语句定义的变量进行分组计算其相 应的简单统计量,要求输入数据集已按by变量排序。
class语句——与by语句一样,可用class变量定义 观测组,分别计算各组观测的描述统计量。输出格 式与by不同且事先不需要按class变量排序。
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proc means(5)
SAS程序 data examp1; input x @@; cards; 70.4 72.0 76.5 74.3 76.5 77.6 67.3 72.0 75.0 74.3 73.5 79.5 73.5 74.7 65.0 76.5 81.6 75.4 72.7 72.7 67.2 76.5 72.7 70.4 77.2 68.8 67.3 67.3 67.3 72.7 75.8 73.5 75.0 72.7 73.5 73.5 72.7 81.6 70.3 74.3 73.5 79.5 70.4 76.5 72.7 77.2 84.3 75.0 76.5 70.4 ; proc means data=examp1 n mean cv skewness kurtosis range median ; var x; run;
mode sumwgt max min range median t prt clm lclm uclm
众数,出现频数最高的数 权数和 最大值 最小值 极差,max—min 中间值 总体均值等于0的t统计量 t分布的双尾p值 置信度上限和下限
置信度下限
置信度上限
kurtosis
对尾部陡平的度量——峰度
var
变量列表 ;
by
变量列表 ;
freq
变量 ;
weight 变量 ;
id
变量列表 ;
output <out=输出数据集名> <统计量关键字=变量名列表> <pctlpts= 百分位数 pctlpre=变量前缀名 pctlname=变量后缀名>;
run;
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proc univariate(3)
75.0 73.5 78.8 74.3 75.8 65.0 74.3 71.2 69.7 68.0
73.5 75.0 72.0 64.3 75.8 80.3 69.7 74.3 73.5 73.5
75.8 75.8 68.8 76.5 70.4 71.2 81.2 75.0 70.4 68.0
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proc means(1)
Means过程的语句格式 Means过程的主要控制语句如下:
proc means 输入数据集名 <选项列表> ;
var 变量列表 ;
class 变量列表 ;
by 变量列表 ;
freq 变量 ;
weight 变量 ;
id 变量列表 ;
output <out=输出数据集名> <统计量关键字=变量名 列表> ;
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proc univariate(1)
单变量统计分析
对一组单指标实验数据进行分析常采用两种 方法:
图示法——包括茎叶图、盒型图和正态概率 图。
描述统计量——包括矩、分位数、极端值和 頻数分布表。
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proc univariate(2)
Univariate过程的主要控制语句如下:
proc univariate 输入数据集名 <选项列表> ;
run;
整理ppt
10
教材1.1例题 examp1_1(SAS程序)
data examp1_1;
input x @@;
cards;
74.3 78.8 68.8 78.0 70.4 80.5 80.5 69.7 71.2 73.5
79.5 75.6 75.0 78.8 72.0 72.0 72.0 74.3 71.2 72.0
数据分析
SAS软件 描述性统计分析过程
信息学院 张建新 2010.3-6.
整理ppt
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几种描述性统计分析的SAS过程 和作图过程
proc means proc univariate proc corr proc plot // proc gplot proc capability
整理ppt
freq语句——指定一个数值型的freq变量,它的值 表示输入数据集中相应观测出现的频数。
weight语句——规定一个weight变量,它的值表示 相应观测的权数。
id语句——在输出数据集中增加一个或几个附加变 量,目的在于识别输出数据集里的观测。其值为生 成这个观测的输入数据集中相应观测组里id变量具 有的最大值。
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proc means(3)
proc means语句中可用的统计wk.baidu.com关键字
统计量名称 含义
统计量名称 含义
n nmiss mean stderr sum std var cv uss
css skewness
未丢失的观测个数 丢失的观测个数 算术平均 均值的标准误差 加权和 标准偏差 方差 变异系数的百分数 加权平方和 关于均值偏差的加权平方和 对称性的度量——偏度
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proc means(4)
output语句中的选项。
<out=输出数据集名>——输出数据集 名。
统计量关键字=变量名列表——规定在 输出数据集中要包含的统计量并规定这 些统计量在新数据集中的变量名。
means过程对output语句的次数没有 限制,可以使用几个output语句来创建
Univariate过程的主要控制语句如下:
proc univariate 输入数据集名 <选项列表> ;
var
变量列表 ;
by
变量列表 ;
freq
变量 ;
weight 变量 ;
id
变量列表 ;
output <out=输出数据集名> <统计量关键字=变量名列表> <pctlpts= 百分位数 pctlpre=变量前缀名 pctlname=变量后缀名>;
输出
The MEANS Procedure
Analysis Variable : x
N Mean
Variation Skewness Kurtosis
Range
50 73.7460000 5.4083794 0.1540111 0.3581179 19.3000000
整理ppt
Median
73.5000000
run ;
整理ppt
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proc means(2)
var语句——规定要求计算简单描述性统计量的数 值变量的次序。
by语句——按by语句定义的变量进行分组计算其相 应的简单统计量,要求输入数据集已按by变量排序。
class语句——与by语句一样,可用class变量定义 观测组,分别计算各组观测的描述统计量。输出格 式与by不同且事先不需要按class变量排序。