ch5sas基本統(tǒng)計過程(一)meanunittestnpa(編輯修改稿)
2025-06-16 16:44 本頁面
【文章內容簡介】 Sum Observations 6535 Std Deviation Variance Skewness Kurtosis Uncorrected SS 1070595 Corrected SS Coeff Variation Std Error Mean Basic Statistical Measures Location Variability Mean Std Deviation Median Variance Mode Range Interquartile Range Variance：方差 , Uncorrected SS：未校正平方和， Corrected SS：校正平方和 Sum Observations：總和， Coeff Variation：變異系數(shù)， Std Error Mean：標準誤 Mode：眾數(shù)， Range：全距， Interquartile Range：四分位數(shù)間距 Slide 15 彭斌 Extreme Observations Lowest Highest Value Obs Value Obs 149 15 174 38 150 23 178 32 152 37 180 9 152 29 180 18 153 33 184 20 Tests for Location: Mu0=0 Test Statistic p Value Student39。s t t Pr |t| .0001 Sign M 20 Pr = |M| .0001 Signed Rank S 410 Pr = |S| .0001 Quantiles (Definition 5) Quantile Estimate 100% Max 99% 95% 90% 75% Q3 50% Median 25% Q1 10% 5% 1% 0% Min Student‘s t： t檢驗，與總體均數(shù) 0進行比較 (配對 t檢驗 ) Sign：符號檢驗 Signed Rank：符號秩檢驗 (配對秩和檢驗 ) 左邊表中是對應的 百分位數(shù) ；上面表中是 極值 情況， 列出 5個最大值和 5個最小值 . Slide 16 彭斌 (2) 用 univariate過程對 身高 變量進行正態(tài)性檢驗 程序如下： PROC UNIVARIATE data= student normal。 VAR height 。 RUN。 在這 PROC語句中添加選項“ normal”即可。 Slide 17 彭斌 Tests for Normality Test Statistic p Value ShapiroWilk W Pr W KolmogorovSmirnov D Pr D Cramervon Mises WSq Pr WSq AndersonDarling ASq Pr ASq 四種正態(tài)性檢驗，通常情況下只需看 W統(tǒng)計量，此例 W=，P=，大于 ，因此，體重數(shù)據服從正態(tài)分布。 注意 ：一般樣本量小于 2021時 ShapiroWilk檢驗結果比較好；樣本量大于 2021時，可以看 KolmogorovSmirnov的檢驗結果，在樣本量小時其結果不可靠。 Slide 18 彭斌 繪制直方圖 ? 程序語句： PROC UNIVARIATE data= student。 Histogram height 。 RUN。 ? 語句選項： 擬合正態(tài)曲線 Histogram height / normal 。 指定直方圖的組中值 Histogram height / midpoints=35 40 45 50 55 60 65 70。 Slide 19 彭斌 Slide 20 彭斌 167。 2 計量資料的統(tǒng)計推斷 SAS統(tǒng)計分析過程提供了強大的分析模塊。我們先介紹 t檢驗、秩和檢驗及直線相關回歸分析模塊。 Slide 21 彭斌 t檢驗 在 SAS系統(tǒng)中，兩組資料比較的 t檢驗是用 TTEST過程 來實現(xiàn)的。 TTEST過程計算用 CLASS變量的 兩個水平 識別兩個觀測組中每一個的樣
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