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    (2)SAS数据分析范例.doc

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    (2)SAS数据分析范例.doc

    1 SAS 数据分析范例 范金城 目录 第 1 章 图形分析 2 范例 1.1 国内生产总值及构成图形分析 2 范例 1.2 国内生产总值图形分析 7 范例 1.3 国家和地区人口资料图形分析(一) 10 范例 1.4 国家和地区人口资料图形分析(二) 13 范例 1.5 历年居民消费指数图形分析 18 第 2 章 描述 性分析 23 范例 2.1 盘碟、金属线数据描述性分析 .23 范例 2.2 血清总蛋白含量数据描述性分析 27 范例 2.3 金属线数据描述性分析 29 范例 2.4 皮带数据描述性分析 33 范例 2.5 股票数据描述性分析 39 第 3 章 回归分析 45 范例 3.1 历年国内生产总值回归分析 45 范例 3.2 历年主要农产品产量回归分析 50 范例 3.3 历年畜产品产量回归分析 57 范例 3.4 农、林、牧、渔业总产值二次响应面回归分析 63 范例 3.5 历年国内生产总值二次响应面回归分析 71 第 4 章 方差分析与一般线性模型 80 范例 4.1 Fisher 的 Iris 数据方差分析 80 范例 4.2 城市、城镇居民家庭基本情况方差分析 .88 范例 4.3 学生考试成绩二因素方差分析 97 范例 4.4 修理工修理时间二因素方差分析 102 范例 4.5 地区人口的一般线性模型 108 第 5 章 多变量过程 115 范例 5.1 地区平均每人全年家庭收入主成分分析 115 范例 5.2 地区人口主成分分析 120 范例 5.3 历年主要农产品产量因子分析 126 范例 5.4 盐泉水化学特征系数因子分析 137 范例 5.5 Fisher 的 Iris 数据的典型相关分析 141 第 6 章 聚类分析 145 范例 6.1 人口按国家和地区聚类分析 145 范例 6.2 主要农产品产量聚类分析 148 范例 6.3 地区农、林、牧、渔总产值及指数聚类分析 151 范例 6.4 各地区教育经费情况聚类分析 156 范例 6.5 地区工业增加值和增长速度聚类分析 158 2 第 7 章 判别分析 160 范例 7.1 人口按国家和地区判别分析 160 范例 7.2 Fisher 的 Iris 数据判 别分析 162 范例 7.3 国民经济生产总值判别分析 167 范例 7.4 历年居民消费水平判别分析 173 范例 7.5 地区农、林、牧、渔业总产值判别分析 177 第 8 章 时间序列预测 182 范例 8.1 国内生产总值构成预测 182 范例 8.2 国际航班旅客数预测 190 范例 8.3 加拿大山猫数据预测 193 范例 8.4 美国事故死亡数据预测 .197 范例 8.5 城乡居民储蓄存款年增加额数据预测 206 第 9 章 时间序列 Arima 模型 .213 范例 9.1 国内生产总值构成 Arima 模型 .213 范例 9.2 加拿大山猫数据 Arima 模型 .218 范例 9.3 美国月事故死亡数据 Arima 模型 .221 范例 9.4 城乡居民家庭人均收入 Arima 模型 .225 范例 9.5 历年国内生产总值 Arima 模型 .229 第 10 章 自回归过程 233 范例 10.1 历年国内生产总值自回归分析 233 范例 10.2 商品零售额月数据自回归分析 237 范例 10.3 教育经费情况自回归分析 241 范例 10.4 居民消费水平自回归分析 245 范例 10.5 人均主要农产品产量自回归分析 248 第 1 章 图形分析 范例 1.1 国内生产总值及构成图形分析 SAS 数据集 d1 是国内生产总值(单位亿元)。x1 是第一产业,x2 是第二产 业,x3 是第三产业。SAS 数据集 d2 是国内生产总值构成(单位 )。x1 是第一 产业,x2 是第二产业,x3 是第三产业。对变量 x1、x2、 x3,用 Gchart 过程分别画 出水平条形图(Hbar)、垂直条形图(Vbar)、三维水平条形图(Hbar3d)、三维垂直 条形图(Vbar3d)、饼形图(Pie)、三维饼形图(Pie3d)。 3 let d1fjc.sczz; let d2fjc.sczzgc; macro gchart; do i1 to 2; proc gchart data hbar x1 x2 x3; vbar x1 x2 x3; hbar3d x1 x2 x3; vbar3d x1 x2 x3; pie x1 x2 x3; pie3d x1 x2 x3; title cblue h7pct “gchart end; mend; gchart; FREQ. CUM.FREQ. PCT. CUM.PCT. 33 33 66 66 5 38 10 76 4 42 8 84 1 43 2 86 1 44 2 88 6 50 12 100 x1 MIDPOINT 13750 11250 8750 6250 3750 1250 FREQUENCY0 10 20 30 40 图 1.1.1 d1 变量 x1 的水平条形图 4 FREQ. CUM.FREQ. PCT. CUM.PCT. 34 34 68 68 7 41 14 82 1 42 2 84 1 43 2 86 2 45 4 90 3 48 6 96 2 50 4 100 x2 MIDPOINT 48000 40000 32000 24000 16000 8000 0 FREQUENCY0 10 20 30 40 图 1.1.2 d1 变量 x2 的水平条形图 FREQ. CUM.FREQ. PCT. CUM.PCT. 35 35 70 70 5 40 10 80 3 43 6 86 2 45 4 90 2 47 4 94 3 50 6 100 x3 MIDPOINT 30000 24000 18000 12000 6000 0 FREQUENCY0 10 20 30 40 图 1.1.3 d1 变量 x3 的水平条形图 5 FREQUENCY 0 10 20 30 40 x1 MIDPOINT1250 37506250 87501125013750 图 1.1.4 d1 变量 x1 的垂直条形图 FREQ. CUM.FREQ. PCT. CUM.PCT. 6 50 12 100 1 44 2 88 1 43 2 86 4 42 8 84 5 38 10 76 33 33 66 66 x1 MIDPOINT 13750 11250 8750 6250 3750 1250 FREQUENCY0 10 20 30 40 图 1.1.5 d1 变量 x1 的三维水平条形图 6 FREQUENCY 0 10 20 30 40 x2 MIDPOINT0 80001600024000320004000048000 图 1.1.6 d1 变量 x2 的垂直条形图 FREQUENCY of x3 035 60005 120003 300003 OTHER4 图 1.1.7 d1 变量 x3 的饼形图 7 FREQUENCY of x2 034 80007 400003 OTHER6 图 1.1.8 d1 变量 x2 的三维饼形图 范例 1.2 国内生产总值图形分析 SAS 数据集 d1 是国内生产总值(单位亿元) 。x1 是第一产业,x2 是第二 产业,x3 是第三产业。对变量 x1、x2、x3,用 Gchart 过程画出三维垂直条形图 (Vbar3d)。 “vbar3d x1 x2 x3/typefreq insidefreq outsidecfreq;” 表示三维垂直条形图类型为频数,内侧记频数,外 侧记累积频数。 “vbar3d x1 x2 x3/typepercent insidepercent outsidecpercent;” 表示三维垂直条形图类型为百分比,内侧记百分比,外侧记累积百分比。 “vbar3d x1/ sumvarx1 typesum insidefreq outsidecfreq;” 表示三维垂直条形图类型为求和(对变量 x1 求和),内侧记频数,外侧记累积频 数。 let d1fjc.sczz; macro gchart; 8 do i1 to 1; proc gchart data vbar3d x1 x2 x3/typefreq insidefreq outsidecfreq; vbar3d x1 x2 x3/typepercent insidepercent outsidecpercent; vbar3d x1/ sumvarx1 typesum insidefreq outsidecfreq; vbar3d x2/ sumvarx2 typesum insidefreq outsidecfreq; vbar3d x3/ sumvarx3 typesum insidefreq outsidecfreq; title cblue h5pct “ run; end; mend; gchart; 35 35 540 343 2 45 2 47 350 FREQUENCY 0 10 20 30 40 x3 MIDPOINT0 600120018002400300 图 1.2.1 d1 变量 x3 的三维垂直条形图频数类型 9 66 66 10 76 8 84 2 86 2 88 12 100 PERCENT 0 10 20 30 40 50 60 70 x1 MIDPOINT1250 3750 625087501125013750 图 1.2.2 d1 变量 x1 的三维垂直条形图百分比类型 34 34 7 41 1 42 143 2 45 3 48 2 50 x2 SUM 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 90000 100000 110000 120000 x2 MIDPOINT0 80001600024000320004000048000 图 1.2.3 d1 变量 x2 的三维垂直条形图求和类型 10 范例 1.3 国家和地区人口资料图形分析(一) SAS 数据集 d1 是 74 个国家和地区人口资料,Birth 表示出生率,Death 表 示死亡率。SAS 数据集 d2 程序分析 97 个国家和地区人口资料,Birth 表示出生 率,Death 表示死亡率,Infantdeath 表示婴儿死亡率。用 Gchart 过程进行图形分 析。 “vbar3d ” 表示三维垂直条形图类型为频数,内侧记频数,外 侧记累积频数。 “hbar3d ” 表示三维水平条形图类型为百分比。 “hbar3d birth/ sumvarbirth typesum;” 表示三维水平条形图类型为求和(对变量 birth 求和)。 “vbar3d birth/ sumvarbirth typesum insidefreq outsidecfreq;” 表示三维垂直条形图类型为求和(对变量 birth 求和),内侧记频数,外侧记累积 频数。 “autoref”表示自动加入与坐标轴相交的参照线。 let d1fjc.modeclu4; let d2fjc.poverty; let c1birth death; let c2birth death infantdeath; macro gchart; do i1 to 2; proc gchart data vbar3d hbar3d hbar3d birth/ sumvarbirth typesum; vbar3d birth/ sumvarbirth typesum insidefreq outsidecfreq; hbar3d vbar3d title cgreen h5pct “ run; 11 end; mend; gchart; 11 1516 1127 330 636 1046 1662 1274 FREQUENCY 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 BIRTH MIDPOINT9 15 21 27 33 39 45 51 图 1.3.1 d1 变量 Birth 的三维垂直条形图频数类型 FREQ. CUM.FREQ. PCT. CUM.PCT. 12 7416.22100.00 16 6221.62 83.78 10 4613.51 62.16 6 36 8.11 48.65 3 30 4.05 40.54 11 2714.86 36.49 15 1620.27 21.62 1 1 1.35 1.35 BIRTH MIDPOINT 51 45 39 33 27 21 15 9 PERCENT0 10 20 30 12 图 1.3.2 d1 变量 Birth 的三维水平条形图百分比类型 1 151611 27 330 636 1046 1662 1274 BIRTH SUM 0 100 200 300 400 500 600 700 800 BIRTH MIDPOINT9 15 21 27 33 39 45 51 图 1.3.3 d1 变量 Birth 的三维垂直条形图求和类型 FREQ. PCT. 1216.22 1621.62 1013.51 6 8.11 3 4.05 1114.86 1520.27 1 1.35 BIRTH MIDPOINT 51 45 39 33 27 21 15 9 FREQUENCY0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 图 1.3.4 d1 变量 Birth 的三维水平条形图频数类型,加参照线 13 1 15 11 3 6 10 16 12 FREQUENCY 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 BIRTH MIDPOINT9 15 21 27 33 39 45 51 图 1.3.5 d1 变量 Birth 的三维垂直条形图频数类型,加参照线 范例 1.4 国家和地区人口资料图形分析(二) SAS 数据集 d1 是 74 个国家和地区人口资料,分为 3 类;SAS 数据集 d2 是 74 个国家和地区人口资料,分 为 4 类。 Birth 表示出生率,Death 表示死亡率。用 Gchart 过程进 行图形分析。Pattern 是图形设定语句,如 “pattern1 vs cblue;” 表示图形是实心、蓝色。Group 是分组变量。 “vbar ” “vbar3d ” 表示垂直条形图与三维垂直条形图按 y 分组画,并按 y 分组上色。 “hbar ” “hbar3d ” 表示水平条形图与三维水平条形图按子组变量 Subgroupy 连接成条形图,并按 14 y 分组上色。 let d1fjc.bd3; let d2fjc.bd4; let c1birth death; let c2birth death; macro gchart; do i1 to 2; goptions resetall; proc gchart data vbar hbar vbar3d hbar3d vbar hbar vbar3d hbar3d pattern1 vs cblue; pattern2 vs cred; pattern3 vs cgreen; pattern4 vs cyellow; title cblue h5pct “ run; end; mend; gchart; 15 FREQUENCY 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 BIRTH MIDPOINTYY1 Y2 Y39 15 21 27 33 39 45 51 9 15 21 27 33 39 45 51 9 15 21 27 33 39 45 51 图 1.4.1 d1 变量 Birth 的分组垂直条形图频数类型 FREQ. CUM.FREQ. PCT. CUM.PCT.0 0 0.00 0.00 0 0 0.00 0.006 6 8.11 8.11 9 1512.16 20.277 22 9.46 29.73 0 22 0.00 29.732 24 2.70 32.43 3 27 4.05 36.496 33 8.11 44.59 9 4212.16 56.762 44 2.70 59.46 0 44 0.00 59.460 44 0.00 59.46 0 44 0.00 59.46 6 50 8.11 67.5718 6824.32 91.89 6 74 8.11100.000 74 0.00100.00 0 74 0.00100.000 74 0.00100.00 0 74 0.00100.00 DEATH MIDPOINTY Y3 Y2 Y1 30 26 22 18 14 10 6 30 26 22 18 14 10 6 30 26 22 18 14 10 6 FREQUENCY0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 图 1.4.2 d1 变量 Death 的分组水平条形图频数类型 16 FREQUENCY 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 DEATH MIDPOINTYY1 Y2 Y36 10 14 18 22 26 30 6 10 14 18 22 26 30 6 10 14 18 22 26 30 图 1.4.3 d1 变量 Death 的三维分组垂直条形图频数类型 FREQ. CUM.FREQ. PCT. CUM.PCT. 12 2416.22 32.4312 1216.22 16.22 0 0 0.00 0.000 0 0.00 0.00 0 0 0.00 0.000 0 0.00 0.00 0 0 0.00 0.000 0 0.00 0.00 0 44 0.00 59.464 44 5.41 59.46 10 4013.51 54.056 30 8.11 40.54 0 24 0.00 32.430 24 0.00 32.43 0 24 0.00 32.430 24 0.00 32.43 0 74 0.00100.000 74 0.00100.00 0 74 0.00100.000 74 0.00100.00 3 74 4.05100.0011 7114.86 95.95 15 6020.27 81.081 45 1.35 60.81 BIRTH MIDPOINTY Y3 Y2 Y1 51 45 39 33 27 21 15 9 51 45 39 33 27 21 15 9 51 45 39 33 27 21 15 9 FREQUENCY0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 图 1.4.4 d1 变量 Birth 的三维分组水平条形图频数类型 17 Y Y1 Y2 Y3 1 15 11 3 6 10 16 12 FREQUENCY 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 BIRTH MIDPOINT9 15 21 27 33 39 45 51 图 1.4.5 d1 变量 Birth 的分组连接垂直条形图频数类型 Y Y1 Y2 Y3 FREQ. 9 24 21 11 7 0 2 DEATH MIDPOINT 30 26 22 18 14 10 6 FREQUENCY0 10 20 30 图 1.4.6 d1 变量 Death 的分组连接水平条形图频数类型 18 Y Y1 Y2 Y3 1 15 11 3 6 10 16 12 FREQUENCY 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 BIRTH MIDPOINT9 15 21 27 33 39 45 51 图 1.4.7 d1 变量 Birth 的分组连接三维垂直条形图频数类型 Y Y1 Y2 Y3 FREQ. 2 0 7 11 21 24 9 DEATH MIDPOINT 30 26 22 18 14 10 6 FREQUENCY0 10 20 30 图 1.4.8 d1 变量 Death 的分组连接三维水平条形图频数类型 19 范例 1.5 历年居民消费指数图形分析 SAS 数据集是历年居民消费指数,x 是全体居民消费指数,x1 是城镇居民 消费指数, x2 是农村居民消 费指数。 SAS 数据集 d1 原分为 2 类,SAS 数据集 d2 原分为 3 类。Subgroup 是子 组变量。 “vbar ” “vbar3d ” 表示垂直条形图与三维垂直条形图按子组变量 Subgroupy 连接成条形图,并按 y 分组上色;每条内侧记频数,外侧记累积频数。 “hbar ” “hbar3d ” 表示水平条形图与三维水平条形图按子组变量 Subgroupy 连接成条形图,并按 y 分组上色;每条记频数与百分比。 “pie ” “pie3d ” 表示饼形图与三维饼形图按子组变量 Subgroupy 画图,并按 y 分组上色。 let d1fjc.jmxfzss; let d2fjc.jmxfzst; let c1x x1 x2; let c2x x1 x2; let b1y; let b2y; macro gchart; do i1 to 2; proc gchart data vbar hbar pie vbar3d hbar3d pie3d title cblue h5pct “ run; 20 end; mend; gchart; y y1 y2 55 55 4 15 33 44 FREQUENCY 0 1 2 3 4 5 x1 MIDPOINT12018024030 360 图 1.5.1 d1 变量 x1 的分组连接垂直条形图频数类型 y y1 y2 88 55 1 12 55 22 FREQUENCY 0 1 2 3 4 5 6 7 8 x2 MIDPOINT120180240300360 图 1.5.2 d1 变量 x2 的分组连接垂直条形图频数类型 21 y y1 y2 PCT. 27.27 36.36 13.64 18.18 4.55 x MIDPOINT 440 360 280 200 120 FREQUENCY0 1 2 3 4 5 6 7 8 图 1.5.3 d1 变量 x 的分组连接水平条形图 FREQUENCY of x1 x1 120 180 240 300 360 y1y2 图 1.5.4 d1 变量 x1 的分组饼形图 22 y y1 y2 66 88 33 44 11 FREQUENCY 0 1 2 3 4 5 6 7 8 x MIDPOINT120200280360440 图 1.5.5 d1 变量 x 的分组连接三维垂直条形图频数类型 y y1 y2 PCT. 9.09 22.73 9.09 22.73 36.36 x2 MIDPOINT 360 300 240 180 120 FREQUENCY0 1 2 3 4 5 6 7 8 图 1.5.6 d1 变量 x2 的分组连接三维水平条形图 23 FREQUENCY of x x 120 200 280 360 440 y1y2 图 1.5.7 d1 变量 x 的分组三维饼形图 FREQUENCY of x2 x2 120 180 240 300 360 y1y2 图 1.5.8 d1 变量 x2 的分组三维饼形图 24 第 2 章 描述性分析 范例 2.1 盘碟、金属线数据描述性分析 SAS 数据集是盘碟、金属线数据。SAS 数据集 d1 是盘碟数据,Gap 是裂缝 长度;SAS 数据集 d2 是金属 线数据,Length 是长度。用 Capablity 过程进行描述 性分析。画出两张直方图。第一张标出容量 N、标准差 Std、偏度 Skewness、峰度 Kurtosis、中位数 Median、极差 Range、上四分位数 Q3、下四分位数 Q1。第二张 标出 统计量 Chisq、p 值 Pchisq、Kolmogorov-Smirnov 统计量 Ksd、p 值2 Ksdpval、Aderson-Daling 统计量 Ad、p 值 Adpval、Cramer-von Mises 统计量 Cvm、p 值 Cvmpval;分别 配正态分布(Normal)与对数正态分布(Lognormal)曲线, 给出分布拟合检验。 let d1fjc.plates; let d2fjc.wire; let c1gap; let c2length; macro driverx; do i1 to 2; proc capability data title “data var histogram / cframeyellow cfillred; inset n mean std skewness kurtosis median range q3 q1 uss / Header Summary Statistics cframe white ctext white cfill magenta pos rm font Italic; histogram / inset end; mend; drivernormal; driverlognormal; Per cen t 0 5 10 15 20 25 30 Length in cm1.8 2.4 3.0 3.6 4.2 4.8 5.4 图2.1.1 d2的直方图及描述性分析 26 Curve NormalMu4.1103 Sigma0.733 Per cen t 0 5 10 15 20 25 30 35 Length in cm1.8 2.4 3.0 3.6 4.2 4.8 5.4 图2.1.2 d2的直方图及正态分布拟合检验 Per cen t 0 10 20 30 40 50 Plate Gap in cm0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 图2.1.3 d1的直方图及描述性分析 27 Curve LognormalTheta0 Shape0.5 Scale-.6 Per cen t 0 10 20 30 40 50 Plate Gap in cm0.0 0.3 0.6 0.9 1.2 1.5 1.8 图2.1.4 d1的直方图及对数正态分布拟合检验 范例 2.2 血清总蛋白含量数据描述性分析 SAS 数据集 d1 是血清总蛋白含量数据,x 是血清总蛋白含量(g/L)。用 Capablity 过程 进行描述性分析。画出两张直方图。第一 张标出容量 N、标准差 Std、偏度 Skewness、峰度 Kurtosis、中位数 Median、极差 Range、上四分位数 Q3、下四分位数 Q1。第二张标出 统计量 Chisq、p 值 Pchisq、Kolmogorov-2 Smirnov 统计 量 Ksd、p 值 Ksdpval、Aderson-Daling 统计量 Ad、p 值 Adpval、Cramer-von Mises 统计量 Cvm、p 值 Cvmpval;分别配正态分布(Normal ) 与对数正态分布(Lognormal )曲线,给出分布拟合检验。检验表明x 服从正态分 布或对数正态分布。 let d1fjc.c1d2; let c1x; macro driverx; 28 do i1 to 1; proc capability data title “data var histogram / cframeyellow cfillred; inset n mean std skewness kurtosis median range q3 q1 uss / Header Summary Statistics cframe white ctext white cfill magenta pos rm font Italic; histogram / inset end; mend; drivernormal; driverlognormal; 29 Per cen t 0 5 10 15 20 25 30 35 x61.5 64.5 67.5 70.5 73.5 76.5 79.5 82.5 85.5 图2.2.1 d1的直方图及描述性分析 Curve NormalMu73.66 Sigma3.9401 Per cen t 0 5 10 15 20 25 30 35 x61.5 64.5 67.5 70.5 73.5 76.5 79.5 82.5 85.5 图2.2.2 d1的直方图及正态分布拟合检验 30 Curve LognormalTheta0 Shape.05 Scale4.3 Per cen t 0 5 10 15 20 25 30 35 x61.5 64.5 67.5 70.5 73.5 76.5 79.5 82.5 85.5 图2.2.3 d1的直方图及对数正态分布拟合检验 范例 2.3 金属线数据描述性分析 SAS 数据集 d1 是金属线数据,Length 是长度。用 Capablity 过程进行描述 性分析。画出两张直方图。第一张标出容量 N、标准差 Std、偏度 Skewness、峰度 Kurtosis、中位数 Median、众数 Mode、极差 Range、上四分位数 Q3、下四分位数 Q1、0.05 分位数 P5、0.10 分位数 P10、0.90 分位数 P90、0.95 分位数 P95。第二张 标出 统计量 Chisq、p 值 Pchisq、Kolmogorov-Smirnov 统计量 Ksd、p 值2 Ksdpval、Aderson-Daling 统计量 Ad、p 值 Adpval、Cramer-von Mises 统计量 Cvm、p 值 Cvmpval。分别配正态分布(Normal)曲线,给出分布拟合检验。画出 QQ 图, 给出描述性分析。画出经验分布函数图,配正 态分布函数曲线,给出描述 性分析。 let d1fjc.wire; let c1length; macro drivertype;

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