SAS 函数

5 卡方分布
Probchi(x,df,nc)
计算自由度为df,非中心参数为nc的卡方分 布随机变量小于x的概率。默认时nc＝0,即 中心卡方分布。自由度df可以是非整数。
• 例：计算自由度为15时，卡方分布小于 8.55的概率。 data; P=1-Probchi(8.55, 15); put P=; run; P=0.8998478828
１ 正态分布分位数
Probit(p) 其中，０=<p<=1 计算标准正态分布的分位数，它是概率函数 probnorm的逆函数。 例：验证probit是probnorm的逆函数 data; P=probnorm(probit(0.025)); put P=; run;
２ t分布分位数
Tinv(p,df,nc) 其中：０=<p<=1, df>0, nc>=0 计算自由度为df,非中心参数为nc的t分布的p分位数。Nc
２ 自变量表示法 当函数有多个自变量时，必须用逗号隔开。 ３ 自变量名缩写方法 函数名（of 变量名１－变量名n); 函数名（of 变量名１,…,变量名n);
正确的表示方法 Sum(x,y,z) Sum(of x1-x10) Sum(of x1-x10 d y1-y10) 错误的表示方法 Sum(x y z) Sum(x1-x10) Sum(x1-x10 d y1-y100)
６ F分布
Probf(x,ndf,ddf,nc) 计算自由度为(ndf,ddf)的F分布随机变量小于 x的概率。非中心参数nc,默认时nc＝0,即 中心卡方分布。自由度可以是非整数。 data; P=1-Probf(6,11,3.88); put P=; P=0.0521622862 run;
分位数函数
2 二项分布
Probbnml(p,n,m) 其中：０<=p<=1,n>=1,0<=m<=n 计算参数为p和n的二项分布随机变量x小于m 的概率。 计算x=k概率的公式： probbnm(p,n,k)-probbnm(p,n,k-1)
Exam: 计算成功率为0.6、实验次数为20二项 分布成功次数等于8的概率。 data; P=probbnml(0.6, 20, 8)-probbnml(0.6, 20, 7); put P=; run; P=0.0354974396
二、SAS函数自变量与结果
１ 函数自变量
函数举例 Max(X,Y); X=Repeat(‘—‘,20); Least=Min(sum(of x1-x10),y); Num=sum(if x1>0),(if x2>0)); 自变量类型 变量名 常数 变量名和函数 表达式
data; x=repeat('--',20); proc print; run;
SAS函数
一、函数的定义： SAS函数是一个子程序，对自变量返回一 个结果值。 函数名（x1,x2,…)
二、函数的用法
１。用于组合表达式和条件语句 data a; set ResDat.idx000001; where year(date)>1996; run;
２。用于处理多变量 不用SAS函数： totx=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9; if totx<y then least=totx; else least=y; 使用SAS函数： least=min(sum(of x1-x10),y);
的绝对值很大时，使用的算法可能失败，函数得到一个缺 失值。 例： Data; T=tinv(0.975,35); Proc print; Run;
3 卡方分布分位数
CINV(p,df,nc) 其中：０=<p<=1, df>0, nc>=0 计算自由度为df,非中心参数为nc的卡方分布的
p分位数。
data; x=cinv(0.95,2); proc print; run;
３ 泊松分布
Poisson(lambda,n) 其中：lambda>=0, n>=0 计算posson分布随机变量<=n 的概率。 例：计算参数为0.88泊松分布小于６的概率。 data; P=Poisson(0.88, 6); put P=; run; P=0.9999622708
4 T分布
Probt(x,df,nc)
计算自由度为df,非中心参数为nc的t分布随机变量 小于x的概率。默认时nc＝0,即中心t分布。自由 度df可以是非整数。 双侧t检验显著水平的计算公式：
１－probt(abs(x),df))*2
计算自由度为６的中心t分布绝对值大于2.8的 概率。 data; p=(1-probt(abs(-2.8), 6))*2; put P=; run; p=0.0311639481
x=5.99
Байду номын сангаас
概率分布函数
１ 标准正态分布
Probnorm(x) 计算标准正态分布随机变量小于x的概率。 data; P1=probnorm(0); P2=probnorm(1.96); P3=probnorm(2.5758293); put P1= P2= P3=; Obs P1 P2 P3 Proc print; 1 0.5 0.97500 0.99500 run;