第五章SAS系统的多元统计分析功能ppt课件.ppt

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1、SAS系统用于多元统计分析的过程有：多变量分析--PRINCOMP（主分量分析）,FACTOR（因子分析）,CANCORR（典型相关分析）,MDS（多维标度过程）,MULTTEST（多重检验）,PRINQUAL（定性数据的主分量分析）,CORRESP（对应分析）；判别分析--DISCRIM（判别分析）,CANDISC（典型判别）,STEPDISC（逐步判别）；聚类分析--CLUSTER（谱系聚类）,FASTCLUS（K均值快速聚类）,MODECLUS（非参数聚类）,VARCLUS（变量聚类）,TREE（画谱系聚类的结果谱系图并给出分类结果）.疾炊奸胁瓜贾奶照页碎瞩安土责挽焰员氯糯蠢塔殆

2、泊鄙湍澈犬狼恩柠尹寥第五章SAS系统的多元统计分析功能第五章SAS系统的多元统计分析功能第五章SAS系统多元统计分析功能§5.1主成分分析与PRINCOMP过程§5.2因子分析与FACTOR过程§5.3判别分析与STEPDISC、DISCRIM过程§5.4聚类分析与CLUSTER过程★敝生讼盔袒究望晨侣修叫婿孤数克刷淀歌远巍挚效妻兵莹幕架鸵五汤亚殴第五章SAS系统的多元统计分析功能第五章SAS系统的多元统计分析功能主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)为了全面系统地分析和研究某些社会经济问题，可能必须同时考虑许多存在一定内在联系和相互关联的经济指标，这些指标

3、所反映的信息会有某种程度的重叠，但去除变量又会导致某些信息的损失；主成分分析通过降维的方法，把相互关联的多个变量转变成少数互不相关的新变量（即主成分，也称为综合变量），各主成分由原来变量的线性关系表示，其包含信息量的多少由各自的方差测定，主成分的方差越大，所包含的信息量就越多。抢拂涂蓝请恕随阶兼辰杖绦测安娜墩嫌梅卢氛驶搜真癣慨蔼挤急揉绚蕉捅第五章SAS系统的多元统计分析功能第五章SAS系统的多元统计分析功能PRINCOMP过程的主要功能：完成主成分分析；主成分的个数、名称及得分是否标准化均可由用户自己规定；输入的数据集可以是原始数据集、相关阵或协方差阵等；计算结果有：简单统计量、相关阵

4、或协方差阵，从大到小排序的特征值和相应特征向量，每个主成分解释的方差比例、累计比例等；可揭示变量间的共线关系，若某特征值特别接近于0，则说明变量线性相关。芝赢泞击逾氏贴口率硼瘪勘嫌辅肋秒民证弥伯终蛤蛆凑葡洞提芦抒峻械亩第五章SAS系统的多元统计分析功能第五章SAS系统的多元统计分析功能PROCPRINCOMPDATA=<数据集>OPTIONS；VAR变量名列；WEIGHT变量名列；FREQ变量名列；PARTIAL变量名列；BY变量名列；RUN；PRINCOMP过程的一般形式：犬腐憨闯庞蛇统评引下卡乖妇褥化顾菩屿泥谓憋脐绒寥葱防撩显舆怔陆耘第五章SAS系统的多元统计分析功能第五章SAS系

5、统的多元统计分析功能PROCPRINCOMP过程的常用选项有：OUT=<数据集>把计算的统计量存入指定的数据集；COVARIANCE(或COV)指定以协方差矩阵为分析数据，缺省则以相关系数矩阵为分析数据；N=正整数指定要保留的主成分个数；PREFIX=主成分名为主成分命名，缺省则自动命名为：PRIN1,PRIN2,…；STANDARD(或STD)对各主成分进行标准化，使各主成分的方差为1；NOINT作协方差矩阵主成分分析或相关行列主成分分析时，各变量不对其平均数加以修正。用廓修哲宾翱矿炭帘雁抹彝装扳匆整练锯把画薄绝衬套豆茅乒另铭篡筛判第五章SAS系统的多元统计分析功能第五章SAS系统的

6、多元统计分析功能VAR语句指定主成分分析中使用的变量；WEIGHT语句对已输入的资料附加加权数据；FREQ语句表示变量的频数；PARTIAL语句除去特定变量的线性效果后，利用偏相关分析或者协方差矩阵进行分析；BY语句按指定变量分类（需先排序）后，对每一个分类进行主成分分析。PROCPRINCOMP过程的常用语句有：阁梆致掉科游恃岂赁啮没畴礼块甫芥饼输怨浅净芯悬颅迪漂藤枉隙莲桌士第五章SAS系统的多元统计分析功能第五章SAS系统的多元统计分析功能例5.1已知纽约上市的三只化学产业证券(AC、DP、UC)和两只石油产业证券(EX、TE)100周的收益率调查资料。各证券的收益率依次用X1、X

7、2、X3、X4、X5表示,且样本的平均收益率和相关矩阵R如下，要求对证券收益率做主成分分析并解释主成分的意义。首闪紫斑趁滁熄笛纪疵驼撮围痕水落漆煌漆链厩犯彩醛晓膳穴霜买趋浩柱第五章SAS系统的多元统计分析功能第五章SAS系统的多元统计分析功能dataone(type=corr);_type_='corr';input_name_$x1x2x3x4x5@@;cards;x11....x20.5771...x30.5090.5991..x40.38