【正文】 Lower 95% Upper 95% Mean Std Dev Std Error N CL for Mean CL for Mean 16 DATA EX2。 INPUT X@@。 CARDS。 。 PROC MEANS mean std stderr n CLM 。 proc capability graphics noprint。 var X。 histogram。 run。 proc gchart。vbar x。 run。 proc capability graphics noprint。 var x。 histogram / midpoint=20 to 28 by 1 vscale=count。 run。 Data zhili。 input name $ x1 x2 x3。 cards。 Zhang 14 13 28 Li 10 14 15 Liu 19 14 22 Yang 9 10 14 Zeng 9 8 25 He 9 9 12 。 Proc print data=zhili。 Proc means data=zhili。 var x1 x2 x3。 run。 在這個例子中，我們看到： data, input, cards, proc, var, run是關鍵詞； zhili是數(shù)據(jù)集名； name, x1, x2, x3是變量名； means是過程名； data=是 means語句中的選項 ； $是特殊字符。 The MEANS Procedure Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum x1 6 x2 6 x3 6 三 .用菜單系統(tǒng) INSIGHT或分析員應用： SAS系統(tǒng)＝ 進入 INSIGHT環(huán)境＝ 打開 CLASS數(shù)據(jù)集＝ Analyze＝ Multivariate(Y?s)=選 Y變量Age,Height,Weight＝ Output=在彈出 Output窗口選 Univariate=OK＝ OK，顯示結果。 SEX（性別）為 GROUP變量及 Y變量 Age,Height,Weight,在 Output窗口選Univariate=OK=OK. SAS系統(tǒng)＝ 進入分析員應用＝ 打開 CLASS數(shù)據(jù)集＝ Statistics ＝ Hypothesis Tests ＝ TwoSampletest for Means ＝ 指定分析變量（ Weight)和分組變量（ Sex) ＝ OK，則顯示結果。 SAS常用功能鍵 ? 按功能鍵“ F9”，激活 Keys窗口，可查看功能鍵的定義。 167。 2 SAS提供的基本運行環(huán)境－ SAS常用的交互式運行方式 SAS編程實現(xiàn)各種任務 SAS提供的菜單系統(tǒng)實現(xiàn)各種任務 SAS/ASSIST 進入 SAS/ASSIST: 使用工具欄圖標 發(fā)命令 ASSIST 下拉菜單選 Globals=ASSIST SAS桌面系統(tǒng) 發(fā)命令 DESKTOP 下拉菜單選 Globals=Desktop 167。 2 SAS提供的基本運行環(huán)境－ SAS菜系統(tǒng) ? SAS系統(tǒng)提供幾個交互式地心菜單系統(tǒng)用來完成各種上分析任務。 （ ANALYST） （ MARKET） ? SAS AWS 是 Windows環(huán)境下使用顯示管理系統(tǒng)運行 SAS系統(tǒng)的工作界面。 ? SAS AWS的請窗口是標題為 SAS 的窗口 ? SAS AWS 還包括： SAS窗口（含最小化的窗口） ，工具欄，命令框，狀態(tài)欄 … 167。 2 SAS提供的基本運行環(huán)境－應用工作界面（ AWS） 正態(tài)性檢驗 對隨機變量 X,其密度如果存在函數(shù)為 ]2 )(e xp[2 1)( 22?????? xxp則稱 X付出正態(tài)分布 ,記為 ),(~2??NX20 , 1 ~ ( 0 , 1 )XN????當 時 稱 服 從 標 準 正 態(tài) 分 部 161。 163。討論參數(shù)的區(qū)間估計及進行統(tǒng)計檢驗時，我們都是假定總體分布為正態(tài)分布 ,但正態(tài)性假定是否成立，對于數(shù)據(jù)分析結論的可靠性是至關重要的。為此我們要對于數(shù)據(jù)正態(tài)性作統(tǒng)計檢驗 . 例 1 下面給出了 100個農(nóng)場的小麥產(chǎn)量，檢驗其正態(tài)性。數(shù)據(jù)如下： 菜單操作如下： 數(shù)據(jù)的輸入，在 Editor窗口關態(tài)下，點擊菜單欄的Solutions進入分析員模塊，如圖 在分析員模塊的表格下輸入數(shù)據(jù)，如下圖： 點擊菜單的 Solutions，進入 Descriptive,然后再進入Distributions的檢驗模塊，如下圖： Distributions對話框，點擊 y選入Analysis框內(nèi)，如圖： Fit按扭，選擇 Normal（目的是檢驗是否服從正態(tài)，若須進行其它分布檢驗此處可選擇其它的分布類型項），然后點擊 OK按扭。 ，點擊 Plot按扭可可選擇畫圖的類型。此處選擇畫直方圖（ Histogram） ,選擇完后點擊 OK返回。 OK，即可得到正態(tài)檢驗結果。（結果略） ，則擊活 Analyst窗口，雙擊 Histogram for y，即可： 習題： 棉花品種進行了試驗，對每個試點的棉花的單鈴重（ g）測得如下表，試部所測得的單單鈴重是否符合正態(tài)分布。 、啟動 Analyst模塊 ? 選擇 Solutions菜單下的 Analysis，然后再選擇下面的 Analyst，如圖： ? 得到 Analyst界面 ? 四 、數(shù)據(jù)集相關操作 ? (一 )、依分布產(chǎn)生數(shù)據(jù) ? 利用 Data菜單中 Random Variates可以產(chǎn)生服從特定分布的隨機數(shù)，可以選擇的分布類型包括： ? 正態(tài)分布 ? 均勻分布 ? 二項分布 ? 卡方分布 ? 泊松分布 ? 指數(shù)分布 ? Beta分布 ? Gama分布 ? 幾何分布 ? 極值分布 ? 例 利用 Analyst模塊生成 100個服從標準正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，并把生成的數(shù)據(jù)命名為 Normal保存在Sasuser下。 ? 操作步驟： （ 1）在 Data菜單中選擇 Random Variates，然后選擇分布類型 ——Normal（正態(tài)分布），則彈出現(xiàn)一對話框： （ 2）在 Number of values to generate中填 100，在New column name (變量名稱）中填 X，在 Mean中填 0，在 Standard deviation 中填 1，單擊 OK ? （ 3）可以看到數(shù)據(jù)集中產(chǎn)生了新的一列，在 File菜單中選 Save As By SAS Name，保存數(shù)據(jù)集 （ 4）在彈出的對話框中雙擊 Sasuser，并在 Member Name中填數(shù)據(jù)集名稱 Normal，單擊 Save即可 (二 )、隨機抽樣 使用 Data中 Random Sample可以從數(shù)據(jù)集中隨機抽取記錄。 例：在剛才生成的正態(tài)數(shù)據(jù)集 normal中隨機抽取 50個數(shù)據(jù)。 步驟如下： （ 1）首先選擇 Data菜單下 Random Sample命令，彈出對話框： （ 2）在 Rows中填 50，單擊 OK即可得到一個表格含有隨機抽取的 50個樣本，如圖： (三 )、繪制統(tǒng)計圖 繪制變量直方圖并在圖上擬合分布曲線 利用 Grphs中 Histogram可以繪制變量直方圖并擬合分布曲線。 例：以上節(jié) normal數(shù)據(jù)集中 X為對象繪制直方圖，并在直方圖上擬合正態(tài)分布曲線。 操作步驟： （ 1）打開 Normal文件： File→Open By SAS Name→Sasuser→Normal→OK （ 2）在 Grphs下選 Histogram，單擊繪圖變量 X，再單擊 Analysis將其加入 （ 3）選擇 Fit在直方圖上擬合正態(tài)分布曲線，單擊 Fit彈出對話框 二、概率圖 在直方圖基礎上我們可以猜想變量是服從正態(tài)分布的，通過繪制概率圖可以來證實我們的想法。概率圖將數(shù)值排序，給出每個數(shù)值對應的分位數(shù)，然后打點作圖。如果這些點呈現(xiàn)線性特征，說明他們與理論分布相符，同時又在圖像上加上一條給定分布的曲線，并給出分布的系數(shù)。 例：繪制 Normal數(shù)據(jù)集中 X的概率圖，步驟如下： （ 1）首先選擇 Graphs下 Probality Plot，彈出對話框 （ 2）單擊 X，再單擊 Analysis，然后選擇分布為Normal，單擊 Ok得到概率圖： 可以看到 X的分布與正態(tài)分布基本吻合，圖中還給出了正態(tài)分布的參數(shù)：均值為－ ，標準差為 。 (二 )、繪制散點圖 使用 Graphs下的 Scatter Plot可以繪制散點圖 例：病人在服用某種放射性藥物后，體內(nèi)的放射性物質的含量 y與時間 x具有一定的關系，繪制二者的散點圖，然后找出他們的關系，數(shù)據(jù)如下： x 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 y 37 14 5 DATA EX3。 INPUT x y@@。 CARDS。 1 37 2 14 3 5 4 5 6 7 8 10 11 。 symbol c=gold i=join 。 proc gplot 。 Plot y*x 。 RUN。 繪制的圖形如下，可以看到放射性物質的含量和時間具有負指數(shù)衰減關系 首先將數(shù)據(jù)輸入建立一個名為 Test的數(shù)據(jù)集，然后在 ANALYST模塊下打開 然后打開 Scatter Plot對話框 在繪制散點圖對話框中將 x放在 X軸， y放在 Y軸，單擊 OK可以得到二者的散點圖，為容易觀察，可在Display中選擇用線連接散點圖 繪制的圖形如下，可以看到放射性物質的含量和時間具有負指數(shù)衰減關系