sas的应用.ppt

1、条形图和饼图 二、统计图形 CAPABILITY过程是由SAS/QC模块提供，可以用来绘制直方图、经验分布图和QQ图等，其语句格式为： PROC CAPABILITY DATA=数据集名 <选项>; HISTOGRAM 变量名</选项>; CDFPLOT 变量名 </选项>; QQPLOT 变量名 </选项>; RUN; 其中，HISTOGRAM语句用来对指定的变量绘制直方图和拟合分布曲线，CDFPLOT语句用来对指定的变量绘制样本经验分布图以及拟合分布曲线， QQPLOT语句用来对指定的变量绘制QQ图。 2、散点图和连线图 3、直方图、经验分布图和QQ图 * * Copyright ? Shawfee 二、统计图形 /* 例3.4 */ proc gchart data=product; /*利用GCHART过程绘制图形*/ vbar place; /*对变量place绘制垂直条形图*/ run; quit; /* 例3.5 */ proc gplot data=student; plot weight*height; /*以变量weight为纵轴、变量height为横轴*/ symbol v=star c=red i=none; /*指定点的符号为星号，颜色为红色*/ /* 例3.6 */ proc capability data=spare; Run; 例3.4、例3.5、例3.6 * * Copyright ? Shawfee * Copyright ? Shawfee * 第三节 相关分析 简单相关分析 典型相关分析 * Copyright ? Shawfee * 1、简单相关分析 变量之间的依赖关系有两种不同的类型：一种是函数关系，即当一个或多个变量的数值确定以后，另一个变量的数值按照某种关系也随之被确定，这种依赖关系我们可以通过以后所介绍的回归分析来研究；另一种是相关关系，即变量之间不存在确定的函数关系，只是存在某种非确定性的联系，这种依赖关系我们将用相关分析来研究。 相关关系是一种不完全确定的随机关系，当一个或几个变量的数值被确定后，与之相应的另一个变量的值虽然不能确定，但是仍按照某种依赖关系在一定的范围内变化。 简单相关分析是研究两个变量之间相关关系的方法。按照变量性质的不同，所采用的相关分析方法也不同。对于连续变量，通常使用Pearson相关系数来描述变量间的相关关系；对于有序变量，则常使用Spearman秩相关系数或Kendall秩相关系数来描述变量间的相关关系。 * Copyright ? Shawfee * 1、连续变量的相关分析 1、简单相关分析 * Copyright ? Shawfee * 1、连续变量的相关分析 1、简单相关分析 * Copyright ? Shawfee * 1、连续变量的相关分析 1、简单相关分析 * Copyright ? Shawfee * 1、连续变量的相关分析 1、简单相关分析 * Copyright ? Shawfee * 1、连续变量的相关分析 1、简单相关分析 * Copyright ? Shawfee * 2、有序变量的相关分析 1、简单相关分析 * Copyright ? Shawfee * 2、有序变量的相关分析 1、简单相关分析 * Copyright ? Shawfee * 2、有序变量的相关分析 1、简单相关分析 * Copyright ? Shawfee * 2、有序变量的相关分析 1、简单相关分析 * Copyright ? Shawfee * 2、有序变量的相关分析 1、简单相关分析 * Copyright ? Shawfee * 2、有序变量的相关分析 1、简单相关分析 * Copyright ? Shawfee * 3、CORR过程 1、简单相关分析 CORR过程是SAS提供的用于实现简单相关分析的过程，通过此过程可以计算连续变量的Pearson相关系数以及有序变量的Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数。CORR过程的基本语句格式为： PROC CORR DATA=数据集名; VAR 变量名列表; WITH 变量名列表; PARTIAL 变量名列表; FREQ 变量名; RUN; 如果只使用PROC语句，则计算数据集中所有数值变量之间的相关系数。如果还使用了VAR语句和WITH语句，则计算指定的两组变量之间的相关系数。 * Copyright ? Shawfee * 3、CORR过程 1、简单相关分析 语句