sas上机操作

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用下列程序更好: data ex; input x@@; p=probnorm(x); cards; 1.645 1.96 2.576 输出的结果如下： ; 1.645 0.9500150945 proc print; 1.96 0.9750021049 run; 2.576 0.9950024677
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2.P34 计算标准正态分布的分布函数值
在SAS中有probnorm(x)函数,用此函数可以求 P{X≤x}. 当x=1.645，1.96，2.576时,不查标准正态分布的分布 函数的函数值表，应用 SAS直接计算P{X≤x}的程序为
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data ex; do x=1.645,1.96,2.576;(给x依次赋值，增加赋值后可 全部列出的函数值表) p=probnorm(x);put x p;(计算并输出x对应的概率) end;run; 输出的结果如下(在Log窗口中显示)： 1.645 0.9500150945 1.96 0.9750021049 2.576 0.9950024677
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输出的结果如下： -1.959963985 -1.644853627 -1.281551566 1.2815515655 1.644853627 1.9599639845
0.025 0.05 0.1 0.9 0.95 0.975
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当α=0.10，0.05，0.01时，应用SAS计算双侧分位 数的程序为： data ex; do x=0.1,0.05,0.01; p=1-x/2;u=probit(p); put x p u; end;run; 输出的结果如下： 0.1 0.95 1.644853627 0.05 0.975 1.9599639845 0.01 0.995 2.5758293035
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以下是用SAS程序绘制的二维正态分布分布密度函数 的示意图。所用的SAS程序为： data ex;do x=-3 to 3 by 0.25; do y=-3 to 3 by 0.25; p=exp(-((x*x+y*y)*5/4+x*y*3/2)/2)/2/3.1416; output;end;end; proc g3d;plot y*x=p;run;
0.53742 0.61188 0.64850 0.71477 0.80280
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PERCENT 40
P64 应用SAS画频率和累计频率直方图
data hist01; input x@@; cards; 45 46 48 51 51 57 62 64 ; proc gchart; vbar x/type=pct space=0; run;
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概率统计及SAS应用教材中的程序
1. P27 应用SAS计算二项分布的概率，请注意SAS 中probbnml(p,n,k)= P(Xk)=
P{X i}
i0 i0
k
k
n!
k ! (n k ) !
p k (1 p )n k , k 0 , 1 , 2 , , n ,
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输出的结果如下： 0.025 4 0.4844185571 0.05 4 0.7107230214 0.1 4 1.0636232168 0.9 4 7.7794403397 0.95 4 9.4877290368 0.975 4 11.143286782
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5．应用SAS计算t分布的分位数 在SAS中有tinv(p,df)函数，用此函数可以求p分位数. SAS程序为 data ex; do df=4;do p=0.025,0.05,0.1,0.9,0.95,0.975; t=tinv(p,df);put p df t; end;end;run;
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输出的结果如下： 0.025 4 0.4844185571 0.05 4 0.7107230214 0.1 4 1.0636232168 0.9 4 7.7794403397 0.95 4 9.4877290368 0.975 4 11.143286782
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用下列程序更好: data ex; input p df@@; c=cinv(p,df); list; cards; 0.025 4 0.05 4 0.1 4 0.9 4 0.95 4 0.975 4 ; proc print;run;
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Байду номын сангаас
输出的结果如下： 0.025 4 -2.776445105 0.05 4 -2.131846786 0.1 4 -1.533206274 0.9 4 1.5332062741 0.95 4 2.1318467863 0.975 4 2.7764451052
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6．应用SAS计算F分布的分位数 在SAS中有finv(p,df1,df2)函数,用此函数可以求p分位数. SAS程序为 data ex; do p=0.025,0.05,0.1,0.9,0.95,0.975; do df1=3;df2=4;f=finv(p,df1,df2);put p df1 df2 f; end;end;run;
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输出的结果如下(Log窗口显示)： -1.959963985 0.025 -1.644853627 0.05 -1.281551566 0.1 1.2815515655 0.9 1.644853627 0.95 1.9599639845 0.975
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用下列程序更好: data ex; input p@@; u=probit(p);list; cards; 0.025 0.05 0.1 0.9 0.95 0.975 ; proc print; run;
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还可以用下列程序更好: data ex; input p df1 df2@@; f=finv(p,df1,df2); list; cards; 0.025 3 4 0.05 3 4 0.1 3 4 0.9 3 4 0.95 3 4 0.975 3 4 ; proc print; run;
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矩阵计算
data ex; proc iml; x={1 2 3 4 5,2 4 7 8 9,3 7 10 15 20, 4 8 15 30 20,5 9 20 20 40}; g=inv(x); x2=x*x; e=eigval(x); d=eigvec(x);f=trace(x); h=det(x); J=t(x); print x x2;print d g e h f;print J; run;
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3．P54 应用SAS计算标准正态分布的分位数 在SAS中有probit(p)函数，用此函数可以求p分位数. SAS程序为 data ex; do p=0.025,0.05,0.1,0.9,0.95,0.975; u=probit(p);put u p @; end;run;
研究生ＳＡＳ应用讲义
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一般计算 data ex; a=12+13;b=13-12*2;c=sqrt(19**3); d=18**(1/3);e=log10(1000); g=sin(3); f=arsin(1) /* f=arcsin(1) */ x=12.4221/84.7599; cv=0.20077/2.55; proc print;
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应用SAS直接计算例1.3.1中一枚硬币抛20次，正面朝上 的次数为X,求P{8≤X≤12}的概率 程序为： data ex; p=probbnml(0.5,20,12)-probbnml(0.5,20,7); proc print; run; 输出的结果为：0.7368240356。
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应用SAS中的probnorm(x)近似计算二项分布的概率时, 请注意 x 1 t2 exp{ } d t probnorm(x)= F0,1 (x)
2 2
因此，应用SAS近似计算P{8≤X≤12}的程序为： 校正为P{7.5≤X≤12.5} data ex; p=probnorm(2.5/sqrt(5))-probnorm(-2.5/sqrt(5)); proc print; run; 输出的结果为： 0.73729.
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因此，当n=5，k=3，p=0.2时，应用SAS直接计 算P{X=3}的程序为： data ex; p=probbnml(0.2,5,3)-probbnml(0.2,5,2); proc print; run; 输出的结果为：0.0512。
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当n=5,k=4,p=0.8时,应用SAS直接计算 P(X=4)+P(x=5)的程序为： data ex; p=1-probbnml(0.8,5,3); proc print; run; 输出的结果为：0.73728。
0.44217 0.45058 0.45619 0.32332 0.06564
0.02491 -1.28155 0.10947 -0.52440 0.14776 -0.25335 0.27410 0.25335 0.39986 1.28155
0.53983 0.61791 0.65542 0.72575 0.81594
30
20
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PERCENT 40
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Vbar表示画直方图 Space表示直方图的间隔 Type=pct表示直方的高为频率， Type=cpct表示累计频率
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data hist01; input x@@; cards; 70 72 94 24 68 57 90 95 93 109 64 58 79 40 118 84 70 99 132 154 100 77 34 68 26 48 87 85 95 123 105 107 55 45 73 109 58 101 134 94 94 62 156 61 84 77 123 135 40 107 79 131 72 66 30 44 141 98 100 90 78 44 50 58 60 76 78 92 101 62 152 97 81 54 98 75 118 130 90 115 136 100 80 69 98 84 25 179 97 76 56 73 43 82 60 68 160 139 ;
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常用概率和分位数计算公式 data probdist; input a b c@@; probbnml01=probbnml(a,b,c);/*b(p,n,k)*/ ppoisson=poisson(a,b);/*poisson(lamda,n)*/ probchi01=probchi(c,b);/*c=x,b=df */ probf01=probf(a,b,c); probit01=probit(a);/*分位数*/
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4．P55 应用SAS计算卡方分布的分位数 在SAS中有cinv(p,df)函数，用此函数可以求p分位数. SAS程序为 data ex; do df=4;do p=0.025,0.05,0.1,0.9,0.95,0.975; c=cinv(p,df);put p df c; end;end;run;
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probnorm01=probnorm(a); probt01=probt(a,b); list; cards; 0.1 4 3 0.3 5 4 0.4 6 5 0.6 6 4 0.9 8 3 ; proc print; run;
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Obs a probt01
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输出的结果如下： 0.025 3 0.05 3 0.1 3 0.9 3 0.95 3 0.975 3
4 4 4 4 4 4
0.0662208725 0.1096830108 0.1871732255 4.1908604389 6.5913821164 9.9791985322
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b c probbnml01 ppoisson probchi01 probf01 probit01 probnorm01
1 2 3 4 5
0.1 0.3 0.4 0.6 0.9
4 5 6 6 8
3 4 5 4 3
0.99990 0.99757 0.99590 0.76672 0.00043
1.00000 1.00000 1.00000 1.00000 1.00000