SAS系统和数据分析三维图形

SAS系统和数据分析三维图形简介SAS是一个全面的数据分析平台，它可在单个集成环境中提供用于数据访问、数据处理、数据分析和报告的多种功能。

SAS系统中的三维图形模块可使用户通过3D图形化界面直观地展现数据，更加深入地进行数据分析，以便在业务上做出更加准确的决策。

SAS系统三维图形三维散点图SAS对于三维散点图的表现力非常强大，可展现 x,y,z 三个变量之间的关系。

例如，假设我们要比较房屋的面积与价格以及房龄之间的关系。

下面是使用SAS的代码：PROC G3D DATA=houses;PLOT price*area=age;RUN;上述代码中PROC G3D用于生成三维图形，DATA=houses指明使用的数据集是houses，PLOT price*area=age;将价格与面积作为x,y轴，房龄作为z轴绘制出来。

最后使用RUN;命令来运行此代码。

三维曲面图三维曲面图常用于比较三个变量，通过色的深浅来表示变量之间的关系。

下面是使用SAS来绘制三维曲面图的代码：PROC G3D DATA=movies;SURFACE year*rating=cost;RUN;上述代码中SURFACE year*rating=cost;表示用年份作为x轴，评分作为y轴，成本作为z轴来绘制出三维曲面图。

数据分析三维图形三维散点图三维散点图可帮助我们展示三个变量之间的关系。

例如，我们可以使用三维散点图来比较电影票房收入，电影预算和电影上映时间之间的关系。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')x = np.random.standard_normal(100)y = np.random.standard_normal(100)z = np.random.standard_normal(100)c = np.random.standard_normal(100)ax.scatter(x, y, z, c=c, alpha=0.8)ax.set_xlabel('Ticket Sales')ax.set_ylabel('Budget')ax.set_zlabel('Release Time')plt.show()上述代码中fig.add_subplot(111, projection='3d')表示在一个三维坐标系中绘制图形，最后使用plt.show命令来展示结果。

SAS系统和数据分析输入输出格式SAS（Statistical Analysis System）是一种用于数据分析的软件系统，它可以用于数据处理、统计建模、数据挖掘、报告生成等多个方面。

SAS系统提供了一套完整的数据分析工具和功能，使得用户可以方便地进行数据处理和分析工作。

在SAS系统中，数据的输入和输出格式对于数据分析是至关重要的。

正确的输入格式可以确保数据能够被正确地导入到SAS系统中进行分析，而输出格式则决定了分析结果的呈现方式和使用方式。

对于文本文件的输入，SAS系统可以通过DATA步骤或者PROC IMPORT 过程来导入数据。

在DATA步骤中，用户可以使用INFILE语句来指定输入文件路径和参数，然后使用INPUT语句来定义数据的列变量和格式。

PROC IMPORT过程则可以通过对话框或者语句方式导入数据，用户可以选择数据文件、工作表和导入选项。

对于Excel文件的输入，PROC IMPORT过程同样可以很方便地将数据导入到SAS系统中。

在数据输入之后，SAS系统中的数据可以采用两种不同的存储方式，即SAS数据集和SAS视图。

SAS数据集是一种独立于数据源的数据存储方式，它可以被完全加载到存储器中，方便用户进行数据处理和分析。

而SAS视图则是一种基于数据源的虚拟表格，它不占用存储空间，只有在需要数据时才从数据源中获取。

用户可以通过DATA步骤或者PROCSQL语句来创建SAS数据集和SAS视图。

在数据分析之后，SAS系统中的数据可以通过多种方式进行输出。

最常见的输出方式是创建报告和导出结果。

SAS系统提供了PROC REPORT和PROC TABULATE等过程，可以帮助用户根据数据的特点和要求生成不同样式的报告。

用户可以通过对话框或者语句方式设置报告的格式、样式和输出路径。

此外，SAS系统还支持将结果输出到外部文件，例如文本文件、Excel文件、PDF文件等。

用户可以通过DATA步骤或者PROC EXPORT过程将数据导出到指定的文件中。

第二十课散布图、折线图和层次图SAS系统中绘制散布图、折线图和层次图，使用PROC PLOT过程和PROC GPLOT过程。

PROC PLOT过程是用来画易生成的低分辨率的图形，输出在OUTPUT窗口。

而PROC GPLOT过程是用来生成订制的、高分辨率的图形，输出在GRAPH窗口，并且还可以对输出的图形进行编辑修改。

一、PROC PLOT过程使用PLOT过程可以在两个不同的坐标系中对两个变量作散布图、折线图、半对数图和层次图。

用于数据处理中，直观地了解数据的变化趋势和数据间的相互关系等。

它的一般形式为：Porc Plot DA TA=数据集</选项列表> ;Plot 纵坐标变量Y*横坐标变量X……</选项列表>;Run ;1.PROC PLOT语句PROC PLOT语句中的选项列表主要分成三类：有关图形的坐标轴选项、有关外观的选项和有关图形大小的选项。

其中，图形大小的两个选项较为常用：●VPCT=百分比列表——规定产生图形在垂直方向占一页的百分比。

例如，VPCT=33表示这张输出图占一页的33%，即占一页的1/3，所以一页可以纵向打印3张图。

VPCT=50 25 25表示每一页在纵向打印3张图，第一张占全页的一半，第二和第三张各占1/4页。

VPCT=200表示要求输出图占2页的长度。

●HPCT=百分比列表——规定产生图形在水平方向占一页的百分比。

2.PLOT语句PLOT语句里首先要规定数据集中的哪两个变量作为图形中的垂直变量和水平变量，以及在图形中用于画点的作图字符。

PLOT语句的几种使用格式如下：plot y*x ；plot y*x =’+’；plot y*x=符号变量；plot y*x $ 标记变量=’+’；plot y*x=’+’b*a=’*’ /overlay；第一条语句作图符号用缺省形式，依次用英文大写字母A、B、C…Z作为作图符号。

当观测的条数较多时，低分辨率图不可能画出所有观测的点，所以当图中的某一点表示有一条观测的点时，用作图符号A表示；当图中的某一点表示有二条观测的点时，用作图符号B表示；以此类推。

Sas代码作图详解SAS/Graph太强大了，本文主要讲一些常用且功能强大的Graph相关的过程步。

1 proc gplot的简单例子proc gplot data=sashelp.shoes;plot Returns * Sales ;run;结果：2 我们也可以只画出符合条件的数据的图形。

proc gplot data=sashelp.shoes;where Region in("United States", "Eastern Europe");plot Returns * Sales ;run;结果：3 输出的图像都是默认的黑色的小十字，因此我们不能区分来自不同地区的数据，下面的程序就是为了解决这一问题proc gplot data=sashelp.shoes;where Region in("United States", "Eastern Europe");plot Returns * Sales= Region;run;结果：这里红色的来自美国，黑色的来自东欧，当然我们也可以自己设定颜色（SAS基本颜色有：black, red, green, blue, cyan, magenta, grey, pink, orange, brown, and yellow）。

4 设定坐标轴和所有文字和颜色proc gplot data=sashelp.shoes;where Region in("United States", "Eastern Europe");plot Returns * Sales= Region/caxis=bluectext=redgrid;run;结果：5 如果要对网格进行更精细地设置，则要用到AUTOHREF和AUTOVREF选项。

AUTOHREF中，LHREF设置水平线的线类型，CHREF设置水平线的线颜色；AUTOVREF中，LVREF设置垂直线的线类型，CVREF设置垂直线的线颜色。

第一课SAS系统简介一、SAS系统1.SAS系统的功能SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能：●数据访问●数据管理●数据分析●数据呈现它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。

目前已被许多国家和地区的机构所采用。

SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。

它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。

在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。

2.SAS系统的支持技术在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。

因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。

经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者：●数据仓库技术(Data Warehouse)数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。

通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。

数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。

利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。

从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。

SAS数据分析与建模入门教程第一章：SAS数据分析与建模入门概述1.1 SAS数据分析与建模的定义SAS（统计分析系统）是一种广泛应用于数据分析和建模的软件。

它提供了强大的数据处理、统计分析和预测建模功能，被广泛应用于各个行业和学术领域。

1.2 SAS数据分析与建模的优势SAS具有以下几个优势：- 处理大规模数据：SAS可以高效地处理大规模数据，支持数据存储和访问的优化。

- 统计分析功能：SAS提供了丰富的统计分析方法，包括描述统计、假设检验、方差分析等。

- 数据可视化：SAS可以用图表的方式展示数据，帮助用户更好地理解和分析数据。

- 建模能力：SAS提供了多种建模方法，可以进行回归、分类、聚类等分析，帮助用户进行预测和模式识别。

第二章：SAS数据处理与清洗2.1 数据导入与导出SAS可以导入各种格式的数据，包括Excel、CSV等，通过预处理命令，可以对数据进行清洗和转换，使其符合分析需求。

同时，SAS也支持将分析结果导出到各种格式的文件中。

2.2 数据排序与筛选SAS可以对数据根据指定的变量进行排序，使数据按照一定的规则排列。

同时，SAS也提供了筛选数据的功能，可以根据指定的条件对数据进行筛选，得到满足条件的子集。

2.3 数据合并与拆分当有多个数据集需要合并时，SAS提供了多种合并方法，可以根据指定的键将不同数据集的观测值进行合并。

此外，SAS还支持将一个数据集拆分为多个子集，方便对不同部分数据进行分析。

第三章：SAS统计分析方法3.1 描述统计分析SAS可以计算和呈现各种描述统计量，如均值、标准差、最大值、最小值等。

同时，SAS还提供了分组统计分析的功能，可以根据指定的因子对数据进行分组，并计算每个分组的统计量。

3.2 假设检验SAS提供了多种假设检验方法，可以判断样本数据是否与某个理论分布相符。

常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。

3.3 相关分析SAS可以计算不同变量之间的相关系数，如Pearson相关系数、Spearman相关系数等。

如何使用SAS进行统计建模和数据分析章节一：介绍SAS软件和统计建模的基本概念SAS是一个功能强大的统计分析软件，它能够帮助用户进行高效的数据管理、统计建模和数据分析。

本章将介绍SAS软件的特点、优势以及统计建模的基本概念。

1.1 SAS软件的特点和优势SAS具有易学易用、灵活可扩展、高效稳定的特点。

它提供了丰富的数据处理和分析函数，可以处理各种类型和规模的数据。

此外，SAS还具有强大的编程语言，可以根据用户需求进行定制化分析。

1.2 统计建模的基本概念统计建模是一种通过统计学方法对数据进行拟合、预测和推断的过程。

它包括数据预处理、模型选择、参数估计和模型评估等步骤。

统计建模可以帮助用户理解数据背后的规律和关系，并用于预测和决策。

章节二：数据准备和整理在进行统计建模和数据分析之前，首先需要对数据进行准备和整理。

本章将介绍常见的数据准备和整理方法，并演示如何使用SAS实现这些方法。

2.1 数据清洗和缺失值处理数据清洗是指对原始数据进行去除重复值、异常值和错误值等预处理步骤。

缺失值处理是指对数据中的缺失值进行填补或删除。

我们可以使用SAS的数据处理函数和过程来进行数据清洗和缺失值处理。

2.2 数据变换和标准化数据变换是指对数据进行数学变换，以便满足建模和分析的假设前提。

标准化是指将数据按照一定比例转化为均值为0、标准差为1的标准正态分布。

SAS提供了丰富的数据变换和标准化函数，能够满足不同需求。

章节三：统计建模方法和步骤在进行统计建模和数据分析时，需要选择合适的建模方法和步骤。

本章将介绍常见的统计建模方法和步骤，并演示如何使用SAS实现这些方法。

3.1 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是指通过可视化和统计方法来了解和描述数据。

它包括数据可视化、数据摘要和数据分布等分析步骤。

SAS提供了丰富的数据可视化和统计函数，可以帮助用户进行探索性数据分析。

3.2 回归分析和预测建模回归分析是一种用来研究自变量与因变量之间关系的方法。

第三十七课 典型相关分析典型相关分析（Canonical Correlation Analysis ）是研究两组变量间相关关系的一种多元统计分析方法。

它能够揭示两组变量之间的内在联系，真正反映两组变量间的线性相关情况。

一、 典型相关分析我们研究过两个随机变量间的相关，它们可以用相关系数表示。

然而，在实际中常常会遇到要研究两组随机变量间),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y 的相关关系问题。

),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y 可能是完全不同的，但是它们的线性函数可能存在密切的关系，这种密切的关系能反映),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y 之间的相关关系。

因此，就要找出),,,(21p x x x 的一个线性组合u 及),,,(21q y y y 的一个线性组合v ，希望找到的u 和v 之间有最大可能的相关系数，以充分反映两组变量间的关系。

这样就把研究两组随机变量间相关关系的问题转化为研究两个随机变量间的相关关系。

如果一对变量（u ，v ）还不能完全刻画两组变量间的相关关系时，可以继续找第二对变量，希望这对变量在与第一对变量（u ，v ）不相关的情况下也具有尽可能大的相关系数。

直到进行到找不到相关变量对时为止。

这便引导出典型相关变量的概念。

1. 典型相关系数与典型相关变量设有两组随机变量),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y ，假定它们都已经标准化了，即p i x D x E i i ,,2,1= ,1=)(,0=)( ，q i y D y E i i ,,2,1= ,1=)(,0=)( ，若记：⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=p p y y y y x x x x 2121, 此时，它们的协方差矩阵（也是相关系数矩阵）为：R R R R R y x D yy xy yx xx =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ 其中，()()yx xy yy xx R R y x Cov R y D R x D ====),(,,实际上，我们要找：y m v x l u 1111,'='=使1u 和1v 的相关系数),(11v u ρ达到最大。

SAS统计分析系统操作方法及界面介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于数据分析和统计建模的软件系统。

它提供了一系列强大的工具和功能，使得用户能够高效地进行数据处理、统计分析和预测模型建立。

本文将介绍SAS 的操作方法和界面特点，帮助读者更好地理解和使用这一工具。

一、SAS的安装与启动1. 安装SAS软件：首先，确保你已经获得合法的SAS软件安装包，并双击运行安装程序。

按照提示一步步完成安装过程即可。

2. 启动SAS软件：安装完成后，在桌面上可以找到SAS的启动图标，双击打开即可进入SAS系统。

二、SAS界面概述SAS的界面由多个组件构成，包括主窗口、编辑器、日志窗口、输出窗口等。

下面将简要介绍每个组件的作用和特点。

1. 主窗口：主窗口是SAS的核心界面，提供了整体控制和操作SAS系统的功能。

从主窗口可以进行数据输入、处理、分析和结果展示等操作。

2. 编辑器：编辑器是用于编写SAS程序代码的工具。

用户可以在编辑器中书写自己的分析代码，然后将其提交给SAS系统运行。

3. 日志窗口：日志窗口显示了SAS系统的运行信息，包括程序的执行过程、错误提示和警告信息等。

在日志窗口中可以查看和调试程序运行过程中的问题。

4. 输出窗口：输出窗口用于显示SAS程序的结果和图形。

在运行完成后，结果将会在输出窗口中展示，便于用户进行结果分析和查看。

三、SAS操作方法1. 数据读取与处理：在SAS中，可以使用多种方式读取数据，包括导入本地数据文件、从数据库中提取数据、直接生成模拟数据等。

读取数据后，可以使用SAS提供的数据处理函数进行格式转换、缺失值处理、重编码等操作。

2. 统计分析：SAS拥有丰富的统计分析功能，可用于描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等多个领域。

用户可以通过调用相应的SAS函数，快速完成对数据的统计分析。

3. 数据可视化：SAS提供了多种绘图函数，用于生成各类图表和图形。

使用SAS进行统计分析和数据建模的方法1. 引言介绍SAS（统计分析系统）, 这是一个广泛使用的统计软件，它提供了丰富的统计分析和数据建模功能。

2. 数据准备描述如何准备数据，包括数据清洗、数据预处理和数据转换等步骤。

3. 描述性统计分析使用SAS进行描述性统计分析，包括计算数据的均值、中位数、方差、标准差等基本统计指标，以及绘制频率分布图、直方图等。

4. 假设检验介绍如何使用SAS进行假设检验，包括t检验、方差分析、卡方检验等常用的统计检验方法。

讲解如何设置假设并根据样本数据判断是否拒绝假设。

5. 回归分析详细说明如何进行回归分析，包括简单线性回归和多元线性回归，介绍如何选择适当的回归模型，并解释模型的结果。

6. 非参数统计介绍如何使用非参数统计方法对数据进行分析，例如Wilcoxon秩和检验、Mann–Whitney U检验和Kruskal-Wallis单因素方差分析等。

7. 因子分析详细讲解如何使用SAS进行因子分析，包括主成分分析和因子旋转等步骤，解释如何提取因子并解释因子的含义。

8. 聚类分析介绍如何使用SAS进行聚类分析，包括层次聚类和K均值聚类方法，讲解如何选择合适的聚类数目并解释聚类结果。

9. 时间序列分析详细描述如何使用SAS进行时间序列分析，包括平稳性检验、ARIMA模型拟合、预测和模型诊断等。

10. 数据挖掘与机器学习介绍如何使用数据挖掘和机器学习方法进行预测和分类，包括决策树、随机森林、逻辑回归和支持向量机等。

11. 模型评估和验证讲解如何评估和验证统计模型的性能，包括拟合优度检验、交叉验证和ROC曲线等。

12. 结论总结使用SAS进行统计分析和数据建模的主要方法和步骤，并强调使用合适的方法来解决实际问题的重要性。

以上是使用SAS进行统计分析和数据建模的一些方法和步骤，虽然每个章节只是简要介绍了相关内容，但在实际应用中，每个章节都有更加详细和深入的讨论和分析。

了解并掌握这些方法和步骤，可以使我们更好地利用SAS进行统计分析和数据建模，为决策提供有力的支持。

SAS系统和数据分析SAS数据库SAS（Statistical Analysis System）系统是一种专业的统计分析软件，它由全球最大的私人软件公司SAS Institute开发。

SAS系统提供了一套完整的工具和功能，用于数据管理、数据预处理、统计分析、数据挖掘、预测建模和报告生成等各个环节。

它被广泛应用于学术研究、市场调查、医学研究、金融分析、企业决策等领域。

SAS系统具有强大的数据管理能力。

它可以处理大规模的数据集，支持多种数据格式，如Excel、CSV、数据库等，并且可以对数据进行高效的检索、排序、过滤和变换操作。

此外，SAS系统还提供了一系列的数据管理功能，如变量创建、缺失值处理、数据合并和拆分等，使用户能够高效地管理和整理数据。

SAS系统还具有丰富的统计分析功能。

它提供了各种统计分析方法和模型，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析、主成分分析等。

这些功能能够帮助用户发现数据背后的规律和关联，深入分析数据的特征和趋势，并且进行相应的模型建立和预测。

SAS系统的统计模块非常全面，满足了不同领域和行业对于统计分析的需求。

除了统计分析，SAS系统还提供了强大的数据挖掘功能。

数据挖掘是指从大规模数据集中发现有价值的模式和知识。

SAS系统提供了多种数据挖掘技术和算法，包括聚类分析、分类与回归树、关联规则挖掘、神经网络等。

这些算法能够帮助用户挖掘隐含在数据中的信息和规律，发现决策所需的关键变量和因素，支持企业决策和优化业务流程。

此外，SAS系统还具有丰富的数据可视化和报告生成功能。

用户可以利用SAS系统创建各种图表和图形，如柱状图、折线图、散点图等，以直观的方式展示数据的分布和变化。

同时，SAS系统还支持自动化报告生成，用户可以根据需要自定义报告的格式和内容，并且可以将报告导出为各种格式，如PDF、HTML等，以便于与他人共享和交流。

除了SAS系统本身的功能，SAS还开发了一套全面的数据库管理系统，即SAS数据库（SAS Data Management）。

SAS数据分析完整笔记1. SAS INSIGHT启动：方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis方法2：在命令栏内输入insight方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮；Proc insight；Run；1.1 一维数据分析用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。

直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart盒形图：Analysis→Box plot马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y）1.2 二维数据分析散点图：Analysis→Scattery plot(Y X）曲线图：Analysis→Line plot（ Y X）1.3 三维数据分析旋转图：Analysis→Rotationg Plot曲面图：Analysis→Rotationg Plot设置 Fit Surface等高线图：Analysis→Countor plot1.4 分布分析包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。

1.4. 1 Analysis→Distribution（Y）第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。

1.4.2 添加密度估计A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计；Curves→Parametric DensityB：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据；Curves→Kernel Density1.4.3 分布检验Curves→CDF confidence bandCurves→Test for Distribution1.5 曲线拟合Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系1.6 多变量回归Analysis→Fit（Y X）1.7 方差分析Analysis→Fit（Y X）1.8 相关系数计算Analysis→Multivariate1.9 主成分分析Analysis→Multivariate2.SAS ANALYST启动：方法1：Solution→Analysis→Analyst方法2：在命令栏内输入analyst2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group2.2 随机抽样：Data→Random Sample2.3 生成报表：Report→Tables2.4 变量计算：Date→Transform2.5 绘制统计图2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart2.5.3 直方图：Graph→Histogram2.5.4 概率图：Graph→Probality plot2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot2.6 统计分析与计算2.6.1 计算描述性统计量Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Summart Statistics只计算简单统计量Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Distribution可计算一个变量的分布信息Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Correlations可计算变量之间的相关关系Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Frequency counts可计算频数2.6.2 列联表分析Statistics →Table Analysis2.7假设检验2.7.1单样本均值Z检验：检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系Statistics →Hypothesis tests→One-Sample Z-test for a mean2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方差情形推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均属μ0是否相等Statistics →Hypothesis tests→ One-Sample t-test for a mean2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例Statistics →Hypothesis tests→One-Sample test for a proportion2.7.4单样本方差检验：检验样本方差是否等于给定的值。