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时间:2019-07-30
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1、第4章SAS的基本统计分析功能前面我们已经看到了SAS的编程计算、数据管理能力、数据汇总、数据探索分析能力。这一章我们讲如何用SAS进行基本的统计检验、线性回归、方差分析等基本统计分析。我们既使用SAS语言编程,也使用SAS/INSIGHT的菜单界面。§4.1一些单变量检验问题对单个变量,我们可能需要作正态性检验、两独立样本均值相等的检验、成对样本均值相等的检验。4.1.1正态性检验在PROCUNIVARIATE语句中加上NORMAL选项可以进行正态性检验。例如,我们要检验SASUSER.GPA中GPA是否服从正态
2、分布,只要用如下UNIVARIATE过程:procunivariatedata=sasuser.gpanormal;vargpa;run;结果(部分)如下:UnivariateProcedureVariable=GPACollegeGradePointAverageMoments…………W:Normal0.951556Pr200
3、0时用KolmogorovD统计量。我们可以看到,p值很小,所以在0.05水平(或0.10水平)下应拒绝零假设,即认为GPA分布非正态。在SAS/INSIGHT中为了检验GPA的分布,先选"Analyze
4、Distribution"菜单打开GPA变量的分布窗口,然后选"Curves
5、TestforDistribution"菜单。除了可以检验是否正态分布外还可以检验是否对数正态、指数分布、Weibull分布。4.1.2两独立样本的均值检验假设我们有两组样本分别来自两个独立总体,需要检验两个总体的均值或中心位置是否一样
6、。如果两个总体都分别服从正态分布,而且方差相等,可以使用两样本t检验过程TTEST。比如,我们要检验SASUSER.GPA数据集中男生和女生的SATM分数是否具有相等的平均值,只要用如下程序:procttestdata=sasuser.gpa;classsex;varsatm;run;过程中用CLASS语句指定分组变量,用VAR语句指定要比较的变量。结果如下:TTESTPROCEDUREVariable:SATMMathSATScoreSEXNMeanStdDevStdError------------------
7、-----------------------------------------------------------Female145611.7724137984.020561716.97752786Male79565.0253164682.929375999.33028376VariancesTDFProb>
8、T
9、---------------------------------------Unequal4.0124162.20.0001Equal3.9969222.00.0001ForH0:Variances
10、areequal,F'=1.03DF=(144,78)Prob>F'=0.9114结果有三个部分:两个总体的SATM简单统计量,两样本均值的检验,以及两样本方差是否相等的检验。标准的两样本t检验要求两总体方差相等,所以第三部分结果检验两样本方差是否相等。如果检验的结果为相等,则可使用精确的两样本t检验,看第二部分结果的Equal那一行。如果方差检验的结果为不等,则只能使用近似的两样本t检验,看第二部分结果的Unequal那一行。这里我们看到方差检验的p值为0.9114不显著,所以可以认为方差相等,所以我们看Equa
11、l行,p值为0.0001在0.05水平下是显著的,所以应认为男、女生的SATM分数有显著差异,女生分数要高。上面的检验中对立假设是羇riables"改变量名),然后对此差值变量选"Analyze
12、Distribution",选"Tables
13、LocationTests"并选中t检验、符号检验和符号秩检验即可在分布窗口显示结果。§4.2回归分析本节先讲述如何用SAS/INSIGHT进行曲线拟合,然后进一步讲如何用SAS/INSIGHT进行线性回归,简单介绍SAS/INSIGHT的广义线性模型拟合,最后介绍如何用编程进
14、行回归分析。4.2.1用SAS/INSIGHT进行曲线拟合图1身高对体重的散点图及回归直线两个变量Y和X之间的相关关系经常可以用一个函数来表示,一元函数可以等同于一条曲线,实际工作中经常对两个变量拟合一条曲线来近似它们的相关关系。最基本的"曲线"是直线,还可以用多项式、样条函数、核估计和局部多项式估计。其模型可表示为例如,我们要研究SASUSER.CLASS
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