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  • sas프로그램 예제
    sas프로그램 예제
    {{{{* data_manipulation_1.sas* examples of constructing new SAS data sets and manipulating the datasets* 2000. 9. 2., Inseok Lee;options nocenter linesize=80 pagesize=30 pageno=1 nodate;* File/Import를 이용해 dataset diet1 구축;* cards를 통해 dataset diet2 구축;data diet2;input id age gender $ blood $ height weight group calory;cards;17 17 f A 152 45 1 210018 18 m B 164 50 2 250019 19 f O 170 52 3 240020 26 m B 185 87 3 2700;* infile을 통해 dataset diet3 구축;data diet3;infile "c:sassta403diet3.prn"; input id age gender $ blood $ height weight group calory;proc print data=diet1;title 'dataset diet1';proc print data=diet2;title 'dataset diet2';proc print data=diet3;title 'dataset diet3';run;* 잘못된 data 삭제;data diet1;set diet1;if id < 17 /* then delete */;proc print data = diet1;title 'dataset diet1 after deleting wrong data';run;* library in 지정;libname in "c:sassta403";* library에 dataset diet 저장;* c:sassta403diet.sd2 생성;* 새로운 변수 BMI 추가;data in.diet;set diet1 diet2 diet3;BMI = weight / ((height*0------------------o 16 2537.500000 287.2281323 71.80703308 2100.000000 2900.000000y 24 2450.000000 239.5648229 48.90096469 2000.000000 2900.000000Variances T Method DF Prob>|T|--------------------------------------------------------Unequal 1.0072 Satterthwaite 28.2 0.3224Cochran . 0.3281Equal 1.0450 38.0 0.3026For H0: Variances are equal, F' = 1.44 DF = (15,23) Prob>F' = 0.4215■********************************************* chisq1.sas* one sample chi-square goodness-of-fit test* horse racing example********************************************;options nocenter nodate;data horse;input x1 @@;cards;1 2 3 4 5 6 2 3 4 1 2 1 6 6 7 8 8 2 1 42 3 4 5 1 2 3 5 7 8 1 2 3 2 1 4 7 8 6 12 3 1 2 1 2 4 5 6 8 1 3 2 7 8 5 6 7 8 12 1 3 4 6 7 8 1 3 1 1 2 4 5 6 4 5 3 2 81 2 3 2 3 4 5 6 7 8 1 3 4 7 8 4 5 6 7 21 7 5 7 5 4 1 1 5 7 1 3 4 5 7 3 4 1 3 15 4 1 1 4 5 5 4 5 4 1 4 7 2 1 4 7 4 1 43 4 4 3;proc freq data=horse;tables x1 / chisq;run;{Cumulative CumulativeX1 Frequency Percent Frequency Percent---------------.0Spearman Correlation Coefficients / Prob > |R| under Ho: Rho=0 / N = 12INTRO GRADINTRO 1.00000 0.818180.0 0.0011GRAD 0.81818 1.000000.0011 0.0Kendall Tau b Correlation Coefficients / Prob > |R| under Ho: Rho=0 / N = 12INTRO GRADINTRO 1.00000 0.666670.0 0.0026GRAD 0.66667 1.000000.0026 0.0■*********************************anova1.sasprogramed by Inseok Lee2000. 10. 26.anova examplesone-way ANOVA*********************************;options nocenter nodate linesize=80 pagesize=30 pageno=1;data car1;do k = 1 to 10;do color = 'yellow', 'red', 'black', 'white';input rate @@;output;end;end;cards;60 50 35 5030 70 50 6020 60 40 7550 30 55 8570 50 35 9070 80 60 7575 70 50 8030 60 30 7020 65 40 7550 45 25 80;proc anova data=car1;class color;model rate = color;proc anova data=car1;class color;model rate = color;means color;means color / duncan;means color / tukey;means color / lsd;run;■The SAS System 1{Analysis of Variance ProcedureClass Level InformationClass Levels ValuesCOLOR 4 black red white yeta=car3;class color type;model rate = color type color*type;proc anova data=car3;class color type;model rate = color type color*type;means color type color*type;means color type / duncan;run;■{The SAS System 3Analysis of Variance ProcedureClass Level InformationClass Levels ValuesCOLOR 4 black red white yellowTYPE 3 leisur sedan sportsNumber of observations in data set = 120The SAS System 4Analysis of Variance ProcedureDependent Variable: RATESum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 11 12282.291667 1116.571970 7.82 0.0001Error 108 15412.500000 142.708333Corrected Total 119 27694.791667R-Square C.V. Root MSE RATE Mean0.443487 22.66446 11.946059 52.708333Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > FCOLOR 3 5443.9583333 1814.6527778 12.72 0.0001TYPE 2 1932.9166667 966.4583333 6.77 0.0017COLOR*TYPE 6 4905.4166667 817.5694444 5.73 0.0001■The SAS System 5{Analysis of Variance ProcedureLevel of -------------RATE------------COLOR N Mean SDblack 30 44.5000000 10.8556358red 30 58. associated withpre-planned comparisons should be used.■*********************************princomp1.sasprogramed by Inseok Lee2000. 10. 26.principal component analysis*********************************;options nocenter nodate linesize=80 pagesize=30 pageno=1;data a1;input x1 x2;cards;16 812 1013 611 210 89 -18 47 65 -33 -12 -30 0;proc princomp data=a1 cov out=b1;var x1 x2;title 'covariance';proc corr data=b1;var x1 x2 prin1 prin2;proc print data=b1;run;■covariance 1{Principal Component Analysis12 Observations2 VariablesSimple StatisticsX1 X2Mean 8.000000000 3.000000000StD 4.805300104 4.592483978Covariance MatrixX1 X2X1 23.09090909 16.45454545X2 16.45454545 21.09090909Total Variance = 44.181818182{covariance 2Principal Component AnalysisEigenvalues of the Covariance MatrixEigenvalue Difference Proportion CumulativePRIN1 38.5758 32.9698 0.873115 0.87312PRIN2 5.6060 . 0.126885 1.00000EigenvectorsPRIN1 PRIN2X1 0.728238 -.685324X2 0.685324 0.728238■Correlation Analysis{4 'VAR' Variables: X1 X36
    자연과학| 2001.03.30| 68페이지| 1,000원| 조회(1,316)
    태그 t-TEST, 분산분석, 통계자료분석, 비모수
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