【正文】 98 vaxis=100 200 400 800 1600 href=39。 /haxis=39。程序如下： Libname Study “D:/Sasdata/Mydir”。用戶自己可以不定義 SS S3 的層次強度的作圖符號，而使用缺省值。 VPOS 或 HPOS=軸長度，規(guī)定水平或垂直軸上打印輸出的數目。這些值可以是均勻上升或下降，也可以不是，既可以是數字值，也可以 是 日期時間值。 Run 。程序如下： Libname Study “D:/Sasdata/Mydir”。此例中每個散點不僅用加號（ +）表示，而且還標出了圖中每一個散點在數據集的同一條觀測中這個標記變量的值。 第三條語句用等號（ =）規(guī)定一個變量的值作為作圖符號，變量可以是字符變量，也可以是數值變量。例如，輸出圖中有一個 Z符號，表示在這點上共有 26 條觀測的點或更多點。 ? HPCT=百分比列表 —— 規(guī)定產生圖形在水平方向占一頁的百分比。其中 ， 圖形大小的兩個選項較為常用： ? VPCT=百分比列表 —— 規(guī)定產生圖形在垂直方向占一頁的百分比。它的一般形式為： Porc Plot DATA=數據集 /選項列表 。 PROC PLOT 過程是用來畫易生成的低分 辨 率的圖形，輸出在 OUTPUT 窗口。而 PROC GPLOT 過程是用來生成 訂 制的、高分辨率的圖形，輸出在 GRAPH 窗口，并且還可以對輸出的圖形進行編輯修改。 Plot 縱坐標變量 Y*橫坐標變量 X?? /選項列表 。例如 ，VPCT=33 表示這張輸出圖占一頁的 33%，即占一頁的 1/3，所以一頁可以縱向打印 3張圖。 2. PLOT 語句 PLOT 語句里首先要規(guī)定數據集中的哪兩個變量作為圖形中的垂直變量和水平變量，以及在圖形中用于畫點的作圖字符。上海財經大學經濟信息管理系 IS/SHUFE Page 2 of 28 PROC GPLOT 過程默認的作圖符號為加號（ +）。此時，每個散點的作圖符號用數據集中同一條觀測的這個符號變量的值表示。 第五條語句規(guī)定在同一張圖上重疊兩個圖，當然可以重疊更多的圖。 Proc Plot Data= Vpct=50 Hpct=70 Formchar=?||? 。 程序的運行結果顯示在 OUTPUT 窗口中， 如 圖 所示（為顯示清晰起見，窗口的大小和顯示內容的位置移動過）。幾種可能的選項格式如下： haxis=0 to 100 by 5 haxis=’01jan20’d to ‘31dec20’d by 7 vaxis=1 10 100 100 1000 haxis=by 10 其 他 還有 VEXPAND（或 HEXPAND）、 VREVERSE（或 HREVERSE）、 VZERO（或 HZERO）等有關坐 標軸刻度選項。 （ 4） 關于作等值線（層次圖） 的任選項 當要求散點（ x,y）的作圖符號能根據 z（ 通常 z=f(x,y)）值的大小規(guī)定不同的層次強度字符時，也就是相同 z 值的點用相同的作圖符號，不同 z 值的點用不同的作圖符號，但最多只能把 z 值分成 10 個層次的不同值。 下面我們舉例說明 PLOT 語句中選項的使用。 Proc plot Data= Vpct=50 Hpct=80 Formchar=?||? 。21dec9039。16aug9139。20nov9239。 。 Run 。技術分析的目的就是找到購買資產的適宜點，盡可能地識別一種趨勢結束且另一種趨勢開始的點，然后可作出適宜的交易。 圖 用 PLOT 過程 訂 制重疊散點圖 上海財經大學經濟信息管理系 IS/SHUFE Page 6 of 28 Goptions device=圖形設備 。 2. PROC GPLOT 過程 生成高分辨率圖形的 PROC GPLOT 過程的一般使用格式如下： Porc Gplot DATA=數據集 。 Run 。 3. 用 SYMBOLn 語句定義線和符號 SYMBOLn 語句的主要作用：可以定義數據點的符號，可以定義數據點之間的連接方式，可以定義數據點和線的顏色。 ? W=連線的線寬 —— 例如 ， w=5。 ? FONT=定義一種字體 —— 例如 ， font=swissb。 一個 SYMBOLn 語句一旦被定義就一直保持有效，直到重新定義或者退出 SAS 系統(tǒng)。 PLOT 語句的選項允許控制坐標軸的刻度、文本和顏色。 Symboln 選項列表 。 AXISn 語句的 LABEL 選項規(guī)定該軸的標簽， ORDER選項規(guī)定該軸的取值范圍， OFFSET選項規(guī)定從 該軸的原點開始的第一個主刻度空間大小，及從該軸最末端到最后一個刻度的空間大小。定義第二根縱軸（右軸）的方法如下： Proc Gplot DATA=數據集 。 axis1 選項列表 。 用第二條 PLOT2 語句定義了第二根縱軸 AXIS3。程序如下： Libname study d:\sasdata\mydir 。 output。 output。 plot volume*date /vaxis=axis1 hvxis=axis2。 axis1 label=(39。Date39。01jan9339。) order=(0 to 1500 by 100) offset=(25,0) 。 程序的運行結果顯示在 GRAPH 窗口中， 如圖 所示。根據圖中的各點分布和密集程度，大致可以判斷變量之間協(xié)變關系的類型。 作為對總體回歸直線的近似，必須進行統(tǒng)計檢驗才能確定這種近似是否恰當，最后我們可以得到確認的總體回歸方程，再比較我們已知的方程，應該發(fā)現非常接近。程序如下： Libname study d:\sasdata\mydir。 height=1*weight+100+5*normal(1) 。 model height=weight。 symbol1 v=dot c=red i=none。 SAS 系統(tǒng)還提供了兩個標準正態(tài)分布的隨機函數 NORMAL（）和 RANNOR（），產生均值為 0標準差為 1 標準正態(tài)隨機數。 高分辨率的輸出圖形顯示在 GRAPH窗口，在 OUTPUT 窗口還顯示輸出 PROC REG過程的統(tǒng)計報告，如下所示： 上海財經大學經濟信息管理系 IS/SHUFE Page 11 of 28 從回歸分析報告中我們看出，對樣本回歸直線與觀測值之間的擬合程度的檢驗（也稱擬合優(yōu)度檢驗） ——用判定系數 R2檢驗， R2的取值范圍 為 0～ 1，越接近 1，擬合程度越好；反之越差。 PROC GPLOT 畫圖過程就帶有回歸模型的預測值和置信帶計算，并用曲線連接。 symbol1 i=none v=dot cv=black h= 。) order=(130 to 210 by 10) 。 title 39。然后對第二張圖的連接方式 I 選項確定為 RLCLI95，包括 三部分含義： ⑴ RL表示作直線回歸，還可用表示作 2次回歸 RQ 和 RQ0（消除截距，強制線經過原點）代替，或表示作 3次回歸的 RC、 RC0 代替； ⑵ CLI 表示作單個預測值的置信Model: MODEL1 Dependent Variable: HEIGHT Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value ProbF Model 1 Error 198 C Total 199 Root MSE Rsquare Dep Mean Adj Rsq . Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob |T| INTERCEP 1 WEIGHT 1 上海財經大學經濟信息管理系 IS/SHUFE Page 12 of 28 帶，可用 CLM代替，表示作均數的置信帶； ⑶ 95 表示置信度為 95%，另有兩個可用值 為 90和 99。圖中大約有 5%的數據點落在兩條虛線構成的置信帶之外。從數學角度看，時間序列數據的建模是構造一個包含時間序列本身、推薦函數的殘差以及可選擇的 其他 時間序列的函數。利用時間序列的 其他 組成部分建模后，把確定部分也加進去形成最終模型。如果移去非趨勢成分會使趨勢更容易顯現。移動平均有很多種類，主要有簡單移動平均、加權移動平均和指數加權移動平均，最優(yōu)長度依賴于使用的時間結構。程序如下： Goptions reset=global gunit=pct cback=white border htitle=6 htext=3 ftext=swissb colors=(back) 。 Ma10=(close+lag(close)+lag2(close) +lag3(close) +lag4(close) +lag5(close)+lag6(close)+lag7(close) +lag8(close) +lag9(close))/10。 If _n_=1 then ewma1=close 。 If _n_2 then ewma2=ewma1 。 symbol1 i=join v=none L=1 h= 。) logbase=10 order=(100 200 400 800 1600 3200)。 title 39。 程序說明： DATA 數據步創(chuàng)建了一個名為 INDEXMA 的 數據集，共生成了四種移動平均線，使用滯后函數 LAGn（）生成了收盤價 CLOSE的十日簡單移動平均線 MA10 和十日加權移動平均線 WMA10；用平滑因子 W1生成一次指數加權移動平均 EWMA1，用平滑因子 W2生成二次指數加權移動平均 EWMA2，平滑因子值較大，則對最近的序列值給出較大的權數，作為一個一般原則，較小的平滑因子適于緩緩改變的趨勢序列，而較大的平滑因子適于快速改變的易變序列。 程序的運行結果顯示在 GRAPH 窗口中， 如圖 所示 除了用 DATA 數據步直接計算移動平均外，我們還可以用 SAS/ETS 軟件的 EXPAND 過程來生成時間序列數據的簡單、加權和中 心移動平均，用 SAS/QC 軟件的 MACONTROL 過程生成一致加權和指數加權的移動平均控制圖表。假設我們要生產兩種產品 X 和 Y，但受到時間 T、空間 S、能力 C 三種資源約束，在已知兩個產品的單位利潤為 f1(x)和 f2(y)情況下，各生產產品 X 和 Y 多少數量，才能使利潤 Z 最 大化。程序如下： libname study d:\sasdata\mydir。 do y=0 to 9 by 。 end。 Run 。由于生成的是低 分辨率的圖形，顯示不清楚，我們改用 PROC GCONTOUR 過程來繪制高分辨率的層次圖，最多可以繪制 100 層。 Title 39。 程序的運行結果顯示在 GRAPH 窗口