本文链接:https://www.cnblogs.com/snoopy1866/p/15674999.html 利用PROC FREQ过程中的binomial语句可以很方便地计算单组率置信区间,SAS提供了9种(不包括校正法)计算单组率置信区间的方法,现列举如下: 首先准备示例数据: data test; input out $ weight; cards; 阳性 95 阴性 5 ; run; 1. Wald 法 基于Wald法构建的单组率的置信区间应用非常广泛,且Wald在结构上有着以点估计为

用R语言求置信区间 用R语言求置信区间是很方便的,而且很灵活,至少我觉得比spss好多了. 如果你要求的只是95%的置信度的话,那么用一个很简单的命令就可以实现了 首先,输入da=c(你的数据,用英文逗号分割),然后t.test(da),运行就能得到结果了. 我的数据是newbomb <- c(28,26,33,24,34,-44,27,16,40,-2,29,22,24,21,25,30,23,29,31,19) t.test(newbomb)得到的结果如下   如果要求任意置信度下的置信区间

PROC MEANS和PRC FREQ在做描述性分析的时候很常用,用法也比较简单,不过这两个过程步的某些选项容易忘记,本文就梳理一下. 在进入正文前,我们先创建所需的数据集TEST_SCORES: DATA TEST_SCORES; INPUT COUNTY : $9. SCHOOL & $21. TEACHER : $8. MATH SCIENCE ENGLISH; DATALINES; HUNTERDON FLEMING MIDDLE SCHOOL SMITH 92 95 88 HUNTER

第二章 置信区间估计 估计量和估计值的写法? 估计值希腊字母上边有一个hat 点估计中矩估计的原理? 用样本矩来估计总体矩,用样本矩的连续函数来估计总体矩的连续函数,这种估计法称为矩估计法.Eg:如果一阶矩则样本均值估计总体均值 公式化之后的表达: 其中的μ1的表达式: 矩估计和最大似然估计最终估计的特点是什么? 二项分布的均值两种估计都相同,正态分布的均值两种估计都相同.但是其他分布仍存在不同的现象. 无偏性是什么? 估计值的均值与总体均值相同,除中间值之外的部分是随机误差. 均值的无偏性特殊

#python中的pandas库主要有DataFrame和Series类(面向对象的的语言更愿意叫类) DataFrame也就是#数据框(主要是借鉴R里面的data.frame),Series也就是序列 ,pandas底层是c写的 性能很棒,有大神#做过测试 处理亿级别的数据没问题,起性能可以跟同等配置的sas媲美#DataFrame索引 df.loc是标签选取操作,df.iloc是位置切片操作print(df[['row_names','Rape']])df['行标签']df.loc[行标签,

一.扩展包的基本操作语句R安装好之后,默认自带了"stats" "graphics"  "grDevices" "utils" "datasets"  "methods" "base"这七个包,这七个包是不允许被卸载和删除的.1.扩展包的安装install.packages("扩展包名称") 也可以在手动安装,所有的安装包都可以在网站https:/

/*统计表的字段*/ PROC CONTENTS DATA=SASHELP.CLASS NOPRINT OUT=CA(KEEP=NAME); RUN; /*提取表的变量名*/ PROC SQL NOPRINT; SELECT NAME INTO:A SEPARATED BY ' ' FROM CA; RUN; QUIT; %LET I=; /*计算各个变量的频数,并存放在一个数据集中*/ %MACRO M_A(); PROC FREQ DATA=SASHELP.CLASS; %DO %UNTIL

以下代码实现功能: 1.获取10个模型分别使用哪些变量 2.变量所模型使用的次数 3.把上表格输出到EXCEL中 %INCLUDE '00@HEADER.SAS'; %let dir=..\04@Model; libname cc "&dir"; PROC FORMAT; VALUE UseFmt 1='使用' 0='未使用' OTHER='其它' ;RUN; PROC DATASETS LIBRARY=S NODETAILS NOLIST; DELETE ModelVaria

%INCLUDE '00@HEADER.SAS'; %LET dir=..\04@Model;LIBNAME cc "&dir"; %MACRO ModelVariable; PROC DATASETS LIBRARY=S NODETAILS NOLIST; DELETE ModelVariableList ; RUN; %DO SM=0 %TO 9; PROC APPEND BASE=S.ModelVariableList DATA=CC.model_params&S

OPTION NOCENTER LS=MAX PS=MAX NODATE; LIBNAME S 'E:\00@Data'; PROC FREQ DATA=S.DATA00; TABLES CLE_DAY_NBR/OUT=A2 MISSING; LABEL CLE_DAY_NBR = '帐单日' ;RUN; ODS LISTING GPATH = "E:\00@Data\04@Report\pic"; ODS GRAPHICS ON / HEIGHT = 500PX WIDTH=700P

SAS数据步与过程步,数据步语句http://www.biostatistic.net/thread-2045-1-1.html  ---转载---原文作者:biostar(出处: 生物统计家园) 数据步与数据步语句 1．数据步基本概念    数据步是产生数据集的一组语句.一个数据步可以建立一个或多个数据集.在一份程序中可以有多个数据步.数据步程序还可以对已建立了的数据集进行修改和产生输出. 2．程序变量与数据集变量    SAS变量有程序变量与数据集变量.数据集的列也叫变量. 3. 数据步的三

计算偏差: card() 表示集合包含的元素数量. http://www.cnblogs.com/similarface/p/5385176.html 论文地址:http://lemire.me/fr/documents/publications/lemiremaclachlan_sdm05.pdf dev[itemI,itemJ]=[1.5-1]/1=0.5 这就是偏差 加权Slope One算法 p(u)=(0.5+2)*1/1=2.5 演绎:   倩女幽魂 新白娘子传奇 白发魔女传 邓紫棋

Ref: https://onlinecourses.science.psu.edu/stat464/print/book/export/html/4 使用非参数方法的优势: 1. 对总体分布做的假设少,所以总体分布未知也可以: 2. 容易做: 3. 一般对离群值更具鲁棒性robust: 4. 适用于数据中包含ranks, ordinal or categorical的. In a skewed distribution, the population median, η, is a bette

MEANS过程 MEAN过程默认输出的统计量有:观测总数.均值.标准差.最大值和最小值.如果要计算其他统计量或其中的某一些统计量,则可在PROC语句中指定统计量的关键字. BY语句规定了分组变量,要求在BY分组内计算描述性统计量 . proc means data=data.bank min p1 q1 mean median q3 p99 max ; run; UNIVARIATE过程 UNIVARIATE过程也可以提供描述统计量的计算,另外还有统计频数.绘制图形和假设检验的功能. 使用UNI

假设检验及R实现 7.1假设检验概述 对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验. 7.1.1理论依据 假设检验之所以可行,其理沦背景是小概率理论.小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的,但是它一以发生,我们就有理由拒绝原假设:反之,小概率事件没有发生,则认为原假设是合理的.这个小概率的标准由研究者事先确定,即以所谓的显著性水平α(0<α<1)作为小概率的界限,α的取值与实际问题的性质相关,通常我们取α=0.1, 0.05或0.01,假设

7.2 频数表和列联表 > library(vcd) > head(Arthritis) ID Treatment Sex Age Improved 1 57 Treated Male 27 Some 2 46 Treated Male 29 None 3 77 Treated Male 30 None 4 17 Treated Male 32 Marked 5 36 Treated Male 46 Marked 6 23 Treated Male 58 Marked 7.2.1 生成频数表

继续<SAS编程与数据挖掘商业案例>读书笔记,本次重点:输出控制 主要内容包含:log窗体输出控制.output窗体输出控制.ods输出控制 1.log窗体输出控制 将日志输出到外部文件 proc printto log= "f:\data_model\book_data\chapt9\newlog.txt"; new; proc print data=sashelp.class; proc printto;run; 2.output窗体输出控制 输出sas数据集到外部文件

SAS中的聚类分析方法总结 说起聚类分析,相信很多人并不陌生.这篇原创博客我想简单说一下我所理解的聚类分析,欢迎各位高手不吝赐教和拍砖. 按照正常的思路,我大概会说如下几个问题: 1.     什么是聚类分析? 2.     聚类分析有什么用? 3.     聚类分析怎么做? 下面我将分聚类分析概述.聚类分析算法及sas实现.案例三部分来系统的回答这些问题. 聚类分析概述 1.     聚类分析的定义 中国有句俗语叫"物以类聚,人以群分"--剔除这句话的贬义色彩.说白了就是物品根据物品

SPSS能做Cochran-Armitage趋势检验吗 Cochran-Armitage (CA) 趋势检验是一种用于分析1个二分类变量和1个有序分类变量关联性的统计方法,由Cochran和Armtiage创建和完善.线性趋势检验中最常用的一种方法就是Cochran-Armitage趋势检验.因为二分类变量和有序分类变量可以列联表的形式表示,所以很多人将针对于这类资料的趋势检验称为趋势卡方检验. 常见的应用例子应该是研究不同等位基因与疾病的关系,比如横断面研究不同基因型aa\Aa\AA对应的某病

一.先从最宏观的角度来了解宏,这里的宏观角度是指程序的运行流程: 1,提交代码后,SAS先把代码读取储存到堆栈中: 2,用文本扫描插件来扫描堆栈中的代码,从上到下,从左到右: 3,扫描到一个分号,则编译之前的代码,(有错则警告报错或者停止扫描) 4,读到%,&的宏则马上调用宏编译器对宏进行替换,直到替换完为止: 5,扫描到代码边沿(RUN,DATA,PROC )则暂停扫描,执行以上代码: 6,然后接着扫描下一步,重复2-5步骤. 可以理解成一小段代码给你,先把宏给替换完再执行别的. 二.储存宏变