2019/1/18,1,概率统计及SAS应用教材中的程序,应用SAS计算二项分布的概率，请注意SAS中 probbnml(p,n,k)= P(Xk)=,因此，当n=5，k=3，p=0.2时，应用SAS直接计 算PX=3的程序为： data probnml; p=probbnml(0.2,5,3)-probbnml(0.2,5,2); proc print; run; 输出的结果为：0.0512。,2019/1/18,2,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。,应用SAS直接计算例1.3.1中所求概率的P8X12的 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。,2019/1/18,3,应用SAS中的probnorm(x)近似计算二项分布的概率时, 请注意 probnorm(x)=,因此，应用SAS近似计算P8X12的程序为： data ex; p=probnorm(1.12)-probnorm(-1.12); proc print; run; 输出的结果为： 0.73729. 其中1.12=(12-=+0.5-10)/sqrt(5),2019/1/18,4,2.在SAS中有probnorm(x)函数,用此函数可以求 PXx. 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PXx的程序为 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 0.9950024677,2019/1/18,5,用下列程序更好: data ex; input x; p=probnorm(x); list; cards; 1.645 1.96 2.576 ; proc print; 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 0.9950024677,2019/1/18,6,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;,2019/1/18,7,2019/1/18,8,3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; 输出的结果如下： -1.959963985 0.025 -1.644853627 0.05 -1.281551566 0.1 1.2815515655 0.9 1.644853627 0.95 1.9599639845 0.975,2019/1/18,9,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; 输出的结果如下： -1.959963985 0.025 -1.644853627 0.05 -1.281551566 0.1 1.2815515655 0.9 1.644853627 0.95 1.9599639845 0.975,2019/1/18,10,当=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 2.5758293035,2019/1/18,11,4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; 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 11.143286782,2019/1/18,12,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; 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 11.143286782,2019/1/18,13,5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; 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 2.7764451052,2019/1/18,14,6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; 输出的结果如下： 0.025 3 4 0.0662208725 0.05 3 4 0.1096830108 0.1 3 4 0.1871732255 0.9 3 4 4.1908604389 0.95 3 4 6.5913821164 0.975 3 4 9.9791985322,2019/1/18,15,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;,2019/1/18,16,data probdist; input a b c; probbnml01=probbnml(a,b,c); probchi01=probchi(c,b); probf01=probf(a,b,c); probit01=probit(a); 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;,2019/1/18,17,一般计算 data xzh; a=12+13;b=13-12*2;c=sqrt(19*3); d=18*(1/3);e=log10(1000); g=sin(3); /*f=arcsin(1) lack */ x=12.4221/84.7599; cv=0.20077/2.55; proc print;,2019/1/18,18,矩阵计算 data xzhmatrix; 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;,2019/1/18,19,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;,2019/1/18,20,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 ; proc gchart; vbar x/type=cpct space=0; run;,2019/1/18,21,2019/1/18,22,应用SAS做样本观测值的描述性统计分析,data ex;input x ; cards; 45 46 48 51 51 57 62 64; proc univariate;run;,输出的结果如下： 7.211103=sqrt(364/7) Variable=X Moments N 8 Sum Wgts 8 Mean 53 Sum 424 Std Dev 7.211103 Variance 52 Skewness 0.572987 Kurtosis -1.2721