SAS推断分析程序

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1、SAS/多元推断分析过程一、多元相关分析基本语句Proccorroption；VAR变量名；WITH变量名；PARTIAL变屋名;WEIGHT变最名；BY变最名；Proccoit是分析相关系数的基本命令。Option选项如卜：DATA=SAS数据集，指定分析的数据集。PEARSON,分析皮尔逊相关系数。SPEARMAN,分析斯皮尔曼相关系数。NOSIMPLE,不输出各变量的描述统计量。NOPROB,不输岀相关系数检验的P值。COV,输出协方差矩阵。OUTP=SAS数据集，把皮尔逊相关系数储存到SAS数据集。OUTS=SAS数据集，把斯皮尔曼相关系数储存到

2、SAS数据集。VAR变量名，指定分析相关系数的变量。WITH变量名，计算PARTIAL变量名，计算PARTIAL指定的变量固定不变时，WITH指定的变量与VAR指定的变量Z间的偏相关系数。WEIGHT变量名，计算加权相关系数，把权数定义为行变量。BY变量名，以BY指定的变量为基准，计算VAR指定的变量之间的相关系数。例为了研究四川经济增长的影响因素，欲建立四川省经济增长模型。主要经济指标采用国内生产总值增长率（xl）,投资指标一资本形成总额增长率（X2）,人口指标一用自然增长率（X3）,就业指标一失业率（X4）和就业率（X6）和消费指标一居民消费水平增长

3、率（X5）。分析指标之间的关系。dataa;inputxl-x6;cards;数据行省略■proccorrnosimplcov;varx1;withx2x3x5;partialx4;TheCORRProcedure（相关分析过程）1PartialVariables:x43WithVariables:x2x3x51Variables:xlPartialCovarianceMatrix,DF=19xlx257.84155774x34.50195351x553.16274206PearsonPartialCorrelationCoefficients,N=21

4、Prob>IrlunderHO:PartialRho=0xlx20.88628<0001x30.264750.2593x50.96317<0001二、假设检验1、两独立样本的均值检验假设我们冇两组样木分别来自两个独立总体，盂要检验两个总体的均值或中心位置是否一样。如果两个总体都分别服从正态分布，而且方差相等，可以使用两样木t检验过程TTESTo基本语句procttest选项;class变量名；var变量名；manovah=分组变量，要求程序做多元假设检验。中小企业的破产模型为了研究屮小企业的破产模型，首先选定了XI总负债率（现金收益/总负债），X2收益性

5、指标（纯收入/总财产），X3短期支付能力（流动资产/流动负债）和X4牛产效率性指标（流动资产/纯销售额）4个经济指标，对17个破产企业为“1”和21个正常运行企业“2”进行了调查，得资料如下。如果这些指标是用来做判别分析和聚类分析的变量，他们Z间没有显著性差异是不恰当的，所以检验所选择的指标在不同类型企业Z间是否冇显著的差异。dataa;inputxI-x4class@@;cards;数据行省略procanova;classclass;modelxl-x4=class;manovah=class;run;H=AnovaSSCPMatrixforclass

6、E=ErrorSSCPMatrixS=1M=lN=15・5StatisticValueFValueNumDFDenDFPr>FWilks'Lambda0.545616206.874330.0004Pillai'sTrace0.454383806.874330.0004Hotelling-LawleyTrace0.832790156.874330.0004Roy*sGreatestRoot0.832790156.874330.00042、成对总体均值检验我们在现实中经常遇到两个总体是和关的测量结果的比较，比如，考察同一组人在参加一年的长跑锻炼前后的心率冇无

7、显著差异。这时，每个人一年前的心率和一年后的心率是相关的，心率本來较快的人锻炼后仍相对于其它人较快。所以，检验这样的成对总体的均值不能使用两样本t检验的方法，因为独立性条件不再满足。这时，我们可以检验两个变量间的差值的均值是否为零，这等价于检验两组测虽值的平均水平冇无显著差异。在SAS/STAT8.0以上的版本，成对样木均值差异性的检验，不需要做两成对样本的观测值之差xi-x2,直接可以得到结杲。基本语句：procttest选项;class变量名；var变量名；例对电器组装车间研究引入新的组装方法后，单位时间内工人的组装数量是否有显苦性提高。于是从组装线

8、上随机抽调了15个工人，进行了一个月的培训，研究该成对样木的数据是否有显著性差异