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实验4 区间估计与假设检验利用样本对总体进行统计推断，主要有两类问题：一类是估计问题，另一类是检验问题。
参数估计是根据样本的统计量来对总体的参数进行估计，假设检验则是利用样本的统计量来检验事先对总体参数或分布特性所作的假设是否正确。
利用SAS软件中的INSIGHT模块和“分析家”功能以及编程的方法，均可以在不同的置信水平下求出总体参数的置信区间，在不同的检验（显著）水平下对总体的参数和分布特性进行检验。
在对总体参数作区间估计和假设检验之前，常常需要判断总体分布是否为正态分布。
检验数据是否来自正态分布总体，应用中常用分布拟合图、QQ图、分布检验等方法。
4.1 实验目的掌握使用SAS对总体参数进行区间估计与假设检验方法，掌握使用SAS对总体分布情况进行判断以及正态性检验的方法。
4.2 实验内容一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验二、用“分析家”对总体参数进行区间估计与假设检验三、编程对总体参数进行区间估计与假设检验四、在INSIGHT和“分析家”模块中研究分布并使用UNIV ARIATE过程对总体分布进行正态性检验4.3 实验指导一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验【实验4-1】已知某种灯泡的寿命服从正态分布，现从一批灯泡中抽取16只，测得其寿命如表4-1（sy4_1.xls）所示：表5-1 某种灯泡的寿命（单位：小时）1510 1450 1480 1460 1520 1480 1490 14601480 1510 1530 1470 1500 1520 1510 1470求该灯泡平均使用寿命90%、95%及99%的置信区间，并指出置信区间长度与置信水平的关系。
假设上述数据已存放于数据集Mylib.sy4_1中，如图4-1所示，变量sm表示灯泡寿命。
实验步骤如下：(1) 启动INSIGHT模块，并打开数据集Mylib.sy4_1。
(2) 选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution(Y)（分布）”。
SAS习题集区间估计与假设检验
1.质检部门从仓库中随机抽取50袋A型麦片测定其蛋白质含量（%），调查结果见下表。
试
2.正常人的脉搏平均为72次/分，现测得10位中毒患者的脉搏如下：
54,67,68,78,70,66,68,71,66,69
问：中毒患者与正常人的脉搏有无显著性差异？
3.
4.药厂制剂车间用自动装瓶机封装药业，在装瓶机工作正常时，每瓶药液净重500克。
某日随机抽取了10瓶成品，称重为：504,498,496,487,509,476,482,510,469,472。
问这时的瓶装机工作是否正常。
5.观察10名同尿病患者在服用药物A后，分析半小时内病人的血糖（mmol/L）是否有显著变化，下表为对10名患者的观测结果。
6.对来自A和B两个产地的产品C的合格率进行抽样调查，现统计了10个批次的产品的合格率（%）数据，如下表所示。
试对该数据进行假设检验分析，以判断来自两个产地的产品合格率是否有显著差异。
实验5 区间估计与假设检验利用样本对总体进行统计推断，主要有两类问题：一类是估计问题，另一类是检验问题。
参数估计是根据样本的统计量来对总体的参数进行估计，假设检验则是利用样本的统计量来检验事先对总体参数或分布特性所作的假设是否正确。
利用SAS软件中的INSIGHT模块和“分析家”功能以及编程的方法，均可以在不同的置信水平下求出总体参数的置信区间，在不同的检验（显著）水平下对总体的参数和分布特性进行检验。
5.1 实验目的掌握使用SAS对总体参数进行区间估计与假设检验方法。
5.2 实验内容一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验二、用“分析家”对总体参数进行区间估计与假设检验三、编程对总体参数进行区间估计与假设检验5.3 实验指导一、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验【实验5-1】已知某种灯泡的寿命服从正态分布，现从一批灯泡中抽取Array16只，测得其寿命如表5-1（sy5_1.xls）所示：表5-1 某种灯泡的寿命（单位：小时）图5-1 数据集Mylib.sy5_1 1510 1450 1480 1460 1520 1480 1490 14601480 1510 1530 1470 1500 1520 1510 1470求该灯泡平均使用寿命90%、95%及99%的置信区间，并指出置信区间长度与置信水平的关泡寿命。
(1) y (2) 选择菜单“Analyze （分析）”→“Distribu on(Y)”对话框中选定分析变量：sm ，如图5-2左所示。
(3) 单击“Output ”按钮，在打开的对话框（基本置信区间）”复选框，如图5-2右。
两次单击“OK ”系。
假设上述数据已存放于数据集Mylib.sy5_1中，如图5-1所示，变量sm 表示灯实验步骤如下：启动INSIGHT 模块，并打开数据集M lib.sy5_1。
tion(Y)（分布）”。
在打开的“Distributi中选中“Basic Confidence interval 按钮，得到结果，如图5-3所示。
sas实验报告SAS实验报告。
一、实验目的。
本实验旨在通过使用SAS软件对实验数据进行分析，掌握SAS软件的基本操作和数据处理技能，进一步提高数据分析能力。
二、实验内容。
1. 数据导入，将实验数据导入SAS软件中，建立数据集。
2. 数据清洗，对数据进行缺失值处理、异常值处理等清洗工作，保证数据的准确性和完整性。
3. 描述统计分析，对数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、频数分布等。
4. 数据可视化，利用SAS软件绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观展现数据分布情况。
5. 假设检验，对数据进行假设检验，验证数据之间的关系和差异性。
三、实验步骤。
1. 数据导入，首先打开SAS软件，利用导入数据功能将实验数据导入SAS环境中，创建数据集。
2. 数据清洗，对导入的数据进行缺失值处理和异常值处理，保证数据的完整性和准确性。
3. 描述统计分析，利用SAS软件进行描述统计分析，得出数据的均值、标准差、频数分布等统计指标。
4. 数据可视化，利用SAS软件绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观展现数据的分布情况。
5. 假设检验，利用SAS软件进行假设检验，验证数据之间的关系和差异性。
四、实验结果分析。
通过SAS软件的操作，我们成功完成了对实验数据的导入、清洗、描述统计分析、数据可视化和假设检验等工作。
通过分析结果，我们得出了实验数据的基本特征和规律，验证了数据之间的关系和差异性，为进一步的数据分析工作奠定了基础。
五、实验总结与体会。
通过本次实验，我们深刻体会到了SAS软件在数据分析领域的强大功能和广泛应用。
掌握了SAS软件的基本操作和数据处理技能，提高了数据分析能力。
同时，也加深了对数据分析方法和技巧的理解和应用，为今后的科研工作打下了坚实的基础。
六、参考文献。
[1] 《SAS统计分析实战指南》。
[2] 《SAS数据分析与挖掘实战》。
七、附录。
实验数据集，xxx.xlsx。
以上为本次SAS实验报告的全部内容。
sas实验报告SAS实验报告一、实验目的：1.了解SAS软件的使用方法和基本操作2.熟悉SAS数据处理和分析的流程3.掌握SAS数据导入和导出的方法二、实验原理：SAS（Statistical Analysis System）是一个用于统计分析的软件系统，包括数据管理、数据挖掘、报告和图形展示等功能。
SAS语言是一种功能强大的编程语言，通过SAS语言，可以对数据进行处理、分析和建模。
三、实验内容和步骤：1.打开SAS软件，创建一个新的SAS工作空间。
2.使用DATA和SET语句导入外部数据文件，并观察数据的结构和变量。
3.使用PROC PRINT和PROC FREQ等语句对数据进行描述性统计和频数分析。
4.使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE等语句对数据进行均值分析和单变量分析。
5.使用PROC CORR和PROC REG等语句进行相关分析和回归分析。
6.使用PROC GRAPH和PROC PLOT等语句绘制图形。
四、实验结果分析：通过使用SAS软件进行数据处理和分析，我们得到了以下结果：1.数据结构和变量分析：数据包含了10个变量，其中包括年龄、性别、教育水平、职业等信息。
2.描述性统计和频数分析：我们对数据进行了描述性统计，包括计算了平均值、中位数、标准差等统计量，并使用频数分析对变量进行了分组统计。
3.均值分析和单变量分析：我们使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE进行了变量的均值分析和单变量分析，得到了各变量的均值、标准差、四分位数等统计量。
4.相关分析和回归分析：我们使用PROC CORR和PROC REG 对变量之间的相关性进行了分析，并使用回归分析模型进行了拟合。
5.图形绘制：我们使用PROC GRAPH和PROC PLOT对数据进行了可视化展示，绘制了直方图、散点图等图形。
通过对实验结果的分析，我们可以对数据进行进一步的理解和解读，得到了对变量之间关系和趋势的更深入的认识。
假设检验实验报告实验报告假设检验学院:参赛队员:参赛队员:参赛队员:指导⽼师:⼀、实验⽬的1.了解假设检验的基本内容；2.了解单样本t检验；3.了解独⽴样本t检验；、4.了解配对样本t检验；5.学会运⽤spss软件求解问题；6.加深理论与实践相结合的能⼒。
⼆、实验环境Spss、office三、实验⽅法1.单样本t检验；2.独⽴样本t检验；3.配对样本t检验。
四、实验过程1.1实验过程依题意，设H0：µ= 82，H1：µ>82 (1)定义变量为成绩，将数据输⼊SPSS；(2)选择：分析→⽐较均值→单样本T检验；(3)将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输⼊数据82；(4)观察结果1.2实验结果1.3结果分析该题是右尾检验,所以右尾P=0.037/2=0.0185因为P值明显⼩于0.05, 表明在0.05⽔平上变量与检验值有显著性差异，故接受原假设，所以该县的英语教学改⾰成功。
问题⼆：2.1实验过程依题意，设H0：µ= 500，H1：µ≠500(1)定义变量为成绩，将数据输⼊SPSS；(2)选择：分析⽐较均值单样本T检验；(3) 将变量成绩放置Test栏中,并在Test框中输⼊数据500；2.2实验结果2.3结果分析该题是双检验,所以双尾P=0.650因为P值明显⼤于0.05, 表明在0.05⽔平上变量与检验值⽆显著性差异，故不能拒绝原假设,接受备择假设，所以⾃动装罐机性能良好问题三：3.1.1数据的导⼊先将数据输⼊进excel表格中，⽤SPSS打开；在SPSS页⾯点击⽂件→打开→数据3.1.2选择：分析→⽐较均值→独⽴样本T检验3.1.3检验变量选择成绩，分组变量选择班级，定义组输⼊1,2；3.1.4点击选项卡、Bootstrap，勾选执⾏bootstrap；3.1.5输出结果3.2结果分析原假设0:dH m⽆差异备择假设1:dH m有差异F=0.892 Sig=0.351>0.05 接受⽅差齐性，此时看数据的第⼀⾏t=-2.011 df=38 P=0.051>0.05 接受原假设，经过双测检验，差异显著。
实验二、区间估计与假设检验实验（验证性实验）1、实验目的掌握正态总体的均值，方差的区间估计与假设检验以及非参数检验。
2、实验要求及学时：实验形式（个人）；实验学时数4。
3、实验环境及材料（使用的软件系统、实验设备、主要仪器、材料等）。
装有版本为8.1以上的SAS系统的个人电脑（每人一台）。
4、实验内容用SAS软件进行正态总体的均值，方差的区间估计与假设检验以及非参数检验。
5、实验方法和操作步骤1）生成数据data zt;retain _seed_ 0;mu1=0;mu2=2;sigma1=1;sigma2=4;do _i_=1to1000;normal1=mu1+sigma1*rannor(_seed_);normal2=mu2+sigma2*rannor(_seed_);output;end;drop _seed_ _i_ mu1 sigma1 mu2 sigma2;run;这个步骤用rannor函数生成两个正态分布的变量保存在数据表zt中。
2）运用univariate过程作正态性检验。
proc univariate data=zt normal;var normal1 normal2;histogram normal1 normal2;probplot normal1 normal2;/*正态性假设检验*/run;这步的结果如下：表2-1：normal1的正态性检验结果图2-1：normal1的直方图图2-2：normal1的QQ图分析: 表2-1中的p-value都是大于0.05的,从检验的数量结果显示变量normal1是服从正态分布的,从直方图和QQ图我们也可以看到,直方图是对称的，而QQ图也是一条直线。
在程序的结果中还会相应的给出normal2的检验结果。
3）用ttest过程对变量normal1均值假设检验（0:0Hμ=）。
proc ttest data=zt h0=0alpha=0.01;/*总体均值的假设检验*/ var normal1;run;这步的结果如下：表2-2：normal1均值的假设检验分析: 表2-2中的p-value等于0.5312，远大于0.05的,从检验的数量结果显示变量normal1μ=是被接受的。
sas实验报告1. 实验目的本次实验的目的是通过使用SAS软件，对给定数据集进行分析并绘制出相关的图表，从而深入理解数据中的信息，为后续的数据分析和业务决策提供支持。
2. 实验过程2.1 数据清洗在进行数据分析之前，需要对给定的数据集进行清洗。
首先，我们查看了数据是否存在缺失值和异常值。
通过观察发现该数据集中没有缺失值，并且异常值也很少。
我们选择对一些偏离正常范围较大的值进行平滑处理，以减小对后续分析的影响。
2.2 数据分析接下来，我们使用SAS软件对数据进行分析，并绘制相关的图表。
通过对数据的统计学分析和可视化，我们得到了以下结论：2.2.1 数据的概览我们首先对数据中的各个变量进行了基本的统计学描述，包括均值、中位数、标准差、最大值和最小值。
同时，我们绘制了数据直方图、密度图等图表，以更好地理解各个变量的分布规律。
2.2.2 变量的相关性分析我们使用了相关系数等分析方法，研究了各个变量之间的相关性。
通过相关系数矩阵和相关性图表，我们发现有些变量之间存在显著的相关关系，对于后续的数据分析和业务决策有重要的参考价值。
2.2.3 因素分析我们对整个数据集进行了因素分析，找出了影响数据各个变量的主要因素。
通过因子载荷矩阵和成分图表，我们更深入地理解了变量之间的内在联系和因果关系。
3. 实验结果通过本次SAS实验，我们对各种数据分析方法的使用方法和优缺点有了更深入的了解。
同时，我们成功地完成了对给定数据集的分析和可视化，并得出了一些有价值的结论，为后续的数据分析和业务决策提供了有效的支持。
4. 结论本次SAS实验不仅增强了我们对数据分析的理论知识和实践能力，还将对我们未来的学习和工作产生积极的影响。
我们将继续学习和掌握各种数据分析工具和方法，为公司的发展提供更好的支持和帮助。
2014——2015学年第 1 学期
合肥学院数理系
实验报告
课程名称：统计软件选讲
实验项目：区间估计与假设检验
实验类别：综合性□设计性□验证性□√
专业班级： 12级信息与计算科学
姓名：马坤鹏学号： 1207011017 实验地点：数理系数学模型实验室
实验时间： 2014.9.24
指导教师：段宝彬成绩：
一、实验目的
掌握使用SAS对总体参数进行区间估计与假设检验方法。
二、实验内容
1、用INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验
2、用“分析家”对总体参数进行区间估计与假设检验
3、编程对总体参数进行区间估计与假设检验
三、实验步骤或源程序
1、生成来自标准正态总体的10000个随机数：
(1) 求总体的平均值和方差的置信水平为90%的置信区间；
(2) 改变随机数的个数，观察并总结样本均值、样本方差的变化以及总体均值和方差的置信区间的变化规律。
2、从某大学总数为500名学生的“数学”课程的考试成绩中，随机地抽取60名学生的考试成绩如表5-6（lx5-2.xls）所示：
表5-6 学生成绩
(1) 分别求500名学生平均成绩的置信水平为98%、90%和85%的置信区间，并观察置信水平与置信区间的关系。
(2) 分别求500名学生成绩的标准差的置信水平为98%和85%的置信区间。
3、装配一个部件时可以采用不同的方法，所关心的问题是哪一个方法的效率更高。
劳动效率可以用平均装配时间反映。
现从不同的装配方法中各抽取12件产品，记录下各自的装配时间如表5-7（lx5-3.xls）所示：
表5-7 装配时间（单位：分钟）
设两总体为正态总体，且方差相同。
问两种方法的装配时间有无显著不同(α = 0.05)？data my.five1;
input m n$@@;
cards;
31 m 34 m 29 m 32 m 35 m 38 m 34 m 30 m 29 m 32 m 31 m 26 m
26 n 24 n 28 n 29 n 30 n 29 n 32 n 26 n 31 n 29 n 32 n 28 n
;
proc ttest h0 = 0alpha = 0.05data= my.five1;
var m;
class n;
run;
四、实验结果及分析
生成来自标准正态总体的10000个随机数
的置信区间有着较大的变化。
500名学生平均成绩的置信水平为98%、90%和85%的置信区间分别是,70.7-78.2，71.9-77.1,72.2-76.8.分析可以得到随着置信水平的减小，置信区间的长度
也在减小。
在方差相等的前提下，t统计量的p值都< 0.05，不能拒绝原假设：µ1–µ2 = 0，可以认为，甲乙两种方法的装配时间有显著不同。
五、实验体会（实验中存在的问题及解决方法、结论、评价、感想与建议等）
这次试验是使用SAS对总体参数进行区间估计与假设检验，1、INSIGHT对总体参数进行区间估计与假设检验2、用“分析家”对总体参数进行区间估计与假设检验3、编程对总体参数进行区间估计与假设检验。
我们了解到利用样本对总体进行统计推断，主要有两类问题：一类是估计问题，另一类是检验问题。
其中参数估计是根据样本的统计量从而对总体的参数进行估计，另一方面假设检验是用样本统计量对检验事先对总体参数或分布特性所作的假设进行检测。
这次试验我认识到数学理论的不足，对数据的统计检验掌握的不够，导致分析问题的不够全面，有时候分析问题时由于对得出的数据不知道该如何分析，从而对问题分析的不够
全面。
