【正文】 =df 則 d=n－ 1 缺省值 （ 2） vardef=n 則 d=n （ 3） vardef=weight/wgt 則 d=?iW （ 4） vardef=wdf 則 d=?iW － 1 ? noprint—— 不輸出任何描述統(tǒng)計(jì)量，僅為了創(chuàng)建新的數(shù)據(jù)集。 ? fw=數(shù)字 —— 規(guī)定打印時(shí)每個(gè)統(tǒng)計(jì)量的域?qū)?，缺省值?2。 ? order=freq/data/internal/formatted/—— 規(guī)定輸出時(shí) class變量 按所指定方式排序。 ? 統(tǒng)計(jì)量 —— 可使用的關(guān)鍵字見表 所示。 ? 統(tǒng)計(jì)量關(guān) 鍵字 =變量名列表 —— 規(guī)定在輸出數(shù)據(jù)集中要包含的統(tǒng)計(jì)量并規(guī)定這些統(tǒng)計(jì)量在新數(shù)據(jù)集中的變量名。 fca48c22ad1925ee3c7b5a972c278094 SAS 系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析 電子商務(wù)系列 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)信息管理系 IS/SHUFE Page 12 of 55 4． 其他語句 ? var語句 —— 規(guī)定要求計(jì)算簡單描述性統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值變量的次序。 ? class語句 —— 與 by語句一樣，可用 class變量定義觀測組，分別計(jì)算各組觀測的描述統(tǒng)計(jì)量。 ? freq 語句 —— 指定一個(gè)數(shù)值型的 freq變量，它的值表示輸入數(shù)據(jù)集中相應(yīng)觀測出現(xiàn)的頻數(shù)。 ? id 語句 —— 在輸出數(shù)據(jù)集中增加一個(gè)或幾個(gè)附加變量，目的在于識(shí)別輸出數(shù)據(jù)集里的觀測。 五、 實(shí)例分析 1． 用 output 語句創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)集 例 我們對原數(shù)據(jù)集 survey，用 means 過程的 output 語句創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)集meansout， 程序如下： proc means data=。 var age ine。 run 。 run。 表 用 proc means 過程的 output 語句創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)集 2． 簡單算術(shù)平均和加權(quán)平均 例 某車間 20 名工人加工某種零件，按生 產(chǎn)數(shù)量 X 分組，每組工人數(shù)為 W，求 20名工人的平均日產(chǎn)量。程序如下： The SAS System OBS SEX _TYPE_ _FREQ_ MAGE MINCOME TOTAL AGE INCOME 1 0 5 123 32 2 F 1 2 36 2 3 M 1 3 87 31 fca48c22ad1925ee3c7b5a972c278094 SAS 系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析 電子商務(wù)系列 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)信息管理系 IS/SHUFE Page 13 of 55 data 。 cards。 proc means data= mean。 run。 var x。 run。在這里正確的是加權(quán)平均值。按班級和性別分組計(jì)算平均值。 input class $ sex $ age weight height 。 A F 15 46 156 A F 14 41 149 A M 15 50 160 A M 13 48 155 A M 14 38 150 B M 16 55 165 B M 16 60 170 B F 17 50 160 B F 16 60 165 B M 17 65 175 C F 18 65 165 C F 17 58 160 C M 18 70 180 C F 18 61 162 C M 17 68 176 。 proc print data=。 proc means data= 。 run。 var weight height。 class sex。 run。 title 39。 run。 表 在 proc means 中使用 by 和 class語句計(jì)算分類和分組平均 4． 計(jì)算 T 值和 P 概率值 例 我們從學(xué)生總體中抽樣出 9 名學(xué)生的體重，計(jì)算超出標(biāo)準(zhǔn)體重的數(shù)值。通過 means 過程計(jì)算的 T 統(tǒng)計(jì)量和 P 值，是根據(jù)原假設(shè)均值為 0，即 H0： μ =0 來計(jì)算的。 means 過程將計(jì)算出大于這組 T 統(tǒng)計(jì)量的概率值。 input x 。 7 2 1 3 6 10 15 21 30 。 run。 表 計(jì)算 T 值和 P概率值 從計(jì)算結(jié)果可見， T值為 （臨界值），故在 5%的顯著水平上接受假設(shè) H0。因?yàn)榇死龢颖玖刻。?所以 結(jié)論的有效性非常強(qiáng)地依賴于總體的分布接近正態(tài)分布的程度。該值說明總體均值在此概率水平上顯著地不為 0。 5． 與均值有關(guān)的單組統(tǒng)計(jì)分析 例 某物品的某成分的數(shù)據(jù)真值為 ，現(xiàn)用某法重復(fù)測定物品成分 11 次（數(shù)據(jù)見程序中），問用該法測定所得的總體均值與真值之間的差別是否有顯著性。 input x 。 cards。 run。 var y。 輸出的主要結(jié)果見表 所示。 The SAS System Analysis Variable : X N Mean Variance Std Dev Std Error T Prob|T| 9 The SAS System Analysis Variable : Y Mean Std Error T Prob|T| fca48c22ad1925ee3c7b5a972c278094 SAS 系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析 電子商務(wù)系列 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)信息管理系 IS/SHUFE Page 16 of 55 六、 詳細(xì)的描述性統(tǒng)計(jì) proc univariate 過程 SAS 的 univariate 過程主要用于對指定隨機(jī)變量進(jìn)行詳細(xì)的描述性統(tǒng)計(jì)。兩者的用法基本類似，主要區(qū)別在于 means 允許使用 class 語句，而 univariate 過程可繪制莖葉圖、盒型圖和計(jì)算各種百分位值。 ? 描述統(tǒng)計(jì)量 —— 包括矩、分位數(shù)、極端值和頻數(shù)分布表。每一個(gè)數(shù)據(jù)分解為三個(gè)部分： ? 莖 ? 葉 ? 可忽略部分 3． 盒型圖（ Boxplot） 我們對數(shù)據(jù)組分布的粗略描述，常采用“五數(shù)概括” (five number summaries)， 即數(shù)據(jù)組中的最小數(shù)、下四分位數(shù)、中位數(shù)、上四分位數(shù)與最大數(shù)。與五數(shù)概括聯(lián)系在一起的圖像是盒型圖，它與莖葉圖一樣常用于探索性數(shù)據(jù)分析。 var 變量列表 。 freq 變量 。 id 變量列表 。 fca48c22ad1925ee3c7b5a972c278094 SAS 系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析 電子商務(wù)系列 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)信息管理系 IS/SHUFE Page 17 of 55 run。 ? vardef=df/weight/wgt/n/wdf—— 在方差計(jì)算中規(guī)定除數(shù) d.。 ? freq—— 要求生成包括變量值、頻數(shù)、百分?jǐn)?shù)和累計(jì)頻數(shù)的頻率表。 ? plot—— 要求生成一個(gè)莖葉圖、一個(gè)盒型圖和一個(gè)正態(tài)概率圖。 ? pctldef=1/2/3/4/5—— 規(guī)定計(jì)算百分位的五種方法 , 缺省值為 5。 ? pctlpts=百分位數(shù) pctlpre=變量前綴名 pctlname=變量后綴名 —— 提供用戶自己想計(jì)算的百分位數(shù)和規(guī)定在輸出數(shù)據(jù)集中合成的變量名。 在這里可以使用的統(tǒng)計(jì)量的關(guān)鍵字名稱見表 。 fca48c22ad1925ee3c7b5a972c278094 SAS 系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析 電子商務(wù)系列 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)信息管理系 IS/SHUFE Page 18 of 55 ? var語句 —— 規(guī)定要求計(jì)算簡單描述性統(tǒng)計(jì)量的數(shù)值變量的次序。 ? freq 語句 —— 指定一個(gè)數(shù)值型的 freq變量，它的值表示輸入數(shù)據(jù)集中相應(yīng)觀測出現(xiàn)的頻數(shù)。 ? id 語句 —— 在輸出數(shù)據(jù)集中增加一個(gè)或幾個(gè)附加變量，目的在于識(shí)別輸出數(shù)據(jù)集里的觀測。 七、 實(shí)例分析 —— 單變量數(shù)據(jù)的詳細(xì)描 述統(tǒng)計(jì)量 例 有 68個(gè)抽樣數(shù)據(jù)，現(xiàn)要求計(jì)算此單變量數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)量，并分析此抽樣數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征。 input x 。 。 var x。 程序說明： data步產(chǎn)生一個(gè)單變量的數(shù)據(jù)集 aaa03，共有 68 條觀測。程序提交后 ， 輸出分別見表 （ a） (b)（ c） 所示。 1． Moments：矩或稱動(dòng)差。由于沒有指定權(quán)數(shù)變量 ，每一條觀測 x 變量的權(quán)數(shù)默認(rèn)值為 1， 因此， 權(quán)數(shù)和（ sum wgts）為 68，加權(quán)平方和（ uss）為 ，均值偏差的加權(quán)平方和（ css）為 。 fca48c22ad1925ee3c7b5a972c278094 SAS 系統(tǒng)和數(shù)據(jù)分析 電子商務(wù)系列 上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)信息管理系 IS/SHUFE Page 19 of 55 由于 t=， P=，說明數(shù)據(jù)并非抽自均值為零的正態(tài)總體。符號(hào)檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量（ M(Sign)）為 34及檢驗(yàn)概率（ Pr=|M|）為 ，拒絕數(shù)據(jù)抽自中位數(shù)為零的總體。因選擇項(xiàng) normal 的要求進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)， W=， P=，說明該數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。 表 (a) proc univariate 過程輸出的矩、分位數(shù)和極 端值 2． Quantiles(def=5)：分位數(shù)。 def=5說明從 5 種計(jì)算分位數(shù)的定義中挑選一種為 5（缺省值）。 列出數(shù)據(jù)中最小 的 5 個(gè)數(shù)值和最大的 5 個(gè)數(shù)值及其在輸入數(shù)據(jù)集中對應(yīng)的觀測順序號(hào)。 如 表 (b)所示，莖葉圖和盒型圖直觀地反映了 68 個(gè)原始數(shù)據(jù)主要集中在 [2， 7]之間。 表 (b) proc univariate 過程的輸出的莖葉圖和盒型圖 The SAS System Univariate Procedure Variable=X ① Moments ② Quantiles(Def=5) N 68 Sum Wgts 68 100% Max 99% Mean Sum 75% Q3 95% 8 Std Dev Variance