SAS推断分析程序.doc

SAS/多元推断分析过程 一、多元相关分析 基本语句 Proc corr是分析相关系数的基本命令。 Option选项如下： DATA=SAS数据集，指定分析的数据集。 PEARSON，分析皮尔逊相关系数。 SPEARMAN，分析斯皮尔曼相关系数。 NOSIMPLE，不输出各变量的描述统计量。 NOPROB，不输出相关系数检验的P值。 COV，输出协方差矩阵。 OUTP= SAS数据集，把皮尔逊相关系数储存到SAS数据集。 OUTS =SAS数据集，把斯皮尔曼相关系数储存到SAS数据集。 VAR变量名，指定分析相关系数的变量。 WITH变量名，计算 PARTIAL变量名，计算PARTIAL指定的变量固定不变时，WITH指定的变量与VAR指定的变量之间的偏相关系数。 WEIGHT变量名，计算加权相关系数，把权数定义为行变量。 BY变量名，以BY指定的变量为基准，计算VAR指定的变量之间的相关系数。 例 为了研究四川经济增长的影响因素，欲建立四川省经济增长模型。 主要经济指标采用国内生产总值增长率（x1），投资指标—资本形成总额增长率（X2），人口指标—用自然增长率（X3），就业指标—失业率（X4）和就业率（X6）和消费指标—居民消费水平增长率（X5）。分析指标之间的关系。 data a; input x1-x6; cards; 数据行省略 ; proc corr nosimpl cov; var x1; with x2 x3 x5; partial x4; run; The CORR Procedure（相关分析过程） 1 Partial Variables: x4 3 With Variables: x2 x3 x5 1 Variables: x1 Partial Covariance Matrix, DF = 19 x1 x2 57 x3 4 x5 53 Pearson Partial Correlation Coefficients, N = 21 Prob |r| under H0: Partial Rho=0 x1 x2 0.88628 .0001 x3 0.26475 0.2593 x5 0.96317 .0001 二、假设检验 1、两独立样本的均值检验 假设我们有两组样本分别来自两个独立总体，需要检验两个总体的均值或中心位置是否一样。如果两个总体都分别服从正态分布，而且方差相等，可以使用两样本t检验过程TTEST。基本语句 CLASS语句指定分组变量。 VAR语句指定要比较的变量，可以是多个变量。 manova h=分组变量，要求程序做多元假设检验。 中小企业的破产模型 为了研究中小企业的破产模型，首先选定了X1总负债率（现金收益/总负债），X2收益性指标（纯收入/总财产），X3短期支付能力（流动资产/流动负债）和X4生产效率性指标（流动资产/纯销售额）4个经济指标，对17个破产企业为“1”和21个正常运行企业“2”进行了调查，得资料如下。如果这些指标是用来做判别分析和聚类分析的变量，他们之间没有显著性差异是不恰当的，所以检验所选择的指标在不同