实验一：描述性统计量计算与正态性检验

实验一、描述性统计量计算与正态性检验实验

（验证性实验）

1、实验目的：数据分析的目的是从数据中提取有用的信息，而提取信息的首要任务是了解数据，认识数据，描述性统计量是最基本的。所以设立这个实验，让学生掌握使用SAS 系统计算数据的一些基本描述性统计量和正态性检验。

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软件进行描述性统计量计算与正态性检验实验。

5、实验方法和操作步骤

1）导入数据（数据来源于2009年10月29日股市交易数据）

PROC IMPORT OUT= WORK.sj

DATAFILE= "D:\work\example one.xls"

DBMS=EXCEL2000 REPLACE;

GETNAMES=YES;

RUN;

2）整理数据

data lwh;

set sj;

sum=average_price*volume;

run;（在数据表sj中增设sum变量形成新的数据表lwh）

data lwh;

set lwh;

if price>0;

run; （从数据表lwh剔除那些在2009年10月29日没有交易的股票）

3）练习tabulate过程输出统计量表

proc tabulate data=lwh;

class region;

var sum price;

table region, (sum price)*(mean var);

run;（此处是对数据表lwh中深圳和上海的市场的股票分别汇总统计它们的数据）

4）练习gplot过程输出统计图表

proc gplot data=lwh;

symbol1i=join v=+ color=red;

symbol2i=rq v=& color=black;

plot speed*low Level_Change*high/overlay;

run;

proc gplot data=lwh;

symbol i=rqcli95 v=* color=blue;

plot (Level_Change speed)*(low high);

run;

这步的结果如下：图中的实线是两个变量的回归曲线，虚线是它们95%的置信线。

图1-1：Level_Change和low的散点图

图1-2：speed和和igh的散点图

图1-3：speed和low， Level_Change和high的叠加散点图

5）练习gchart过程输出柱状图。

proc gchart data=lwh;

vbar price/levels=18modpoints=579111315171921232527 293134384255;

run;

这步的结果如下：

图1-4：price的直方图

6）练习univariate过程输出描述性统计量和正态性检验。

proc univariate data=lwh normal;

var Level_Change;

histogram Level_Change;

probplot Level_Change;

run;

这步的结果如下：

表1-1：Level_Change的描述性统计量

表1-2：Level_Change的正态性检验结果

图1-5：Level_Change的直方图

图1-6：Level_Change的QQ图

分析: 表1-2中的p-value都是小于0.05的,从检验的数量结果显示变量Level_Change是不服从正态分布的,从直方图和QQ图我们也可以看到,在数据的尾部明显不服从正态分布。如果变量服从正态分布，直方图应该是对称的，而QQ图应该是一条直线。

6、实验报告要求

1）实验报告要以事实为依据，推理要合乎逻辑，不可无根据地臆断。

2）在写作实验报告时，要按照一定的格式，不能忽视最基本的规范要求。要根据事物的结构特点和逻辑顺序，来考虑表达的形式和表述的方法。

3）实验报告的表述应具有可读性。语言阐述必须精确、通俗，在不损害规范性的前提下，尽可能使用简洁的语言。

7、练习实验

分析数据表lwh中其它的变量，计算它们的描述性统计量并作正态性检验。