主成分分析示例——对县级市聚类(SAS实现)

主成分分析示例——对县级市进行聚类

设计如下实验：收集不同省份的共计16个县级市的宏观经济数据，这些县级市的实际经济发展水平具有较大差异，在SAS软件上利用主成分分析方法对这16个县级市进行聚类分析。作为判断指标的宏观数据包括GDP、第一产业GDP、第二产业GDP、第三产业GDP、社会消费品零售总额、人均GDP、第一产业GDP占比、第二产业GDP占比、第三产业GDP占比、平均消费倾向。显然这些指标变量之间存在多重共线性。下面我们要看看能否通过主成分分析方法消除多重共线性从而获得比较准确的分类结果。

原始数据如下：

完成以下工作：

（1）选取累积贡献率>90%的前几个主成分，分别计算得分。

主要输出结果为：

由上表可知，第一主成分的贡献率为69.6%，第二主成分的累计贡献率为87.87%，第三主成分的累计贡献率为93.34%。因此只需前三个主成分就能很好地概括这组数据。

各主成分分别是原来的10个变量的线性组合，其对应的系数如下表：

（2）对各县级市的宏观经济进行综合评价并排序；

结果如下：

上表第二列（City）x1-x16分别代表原来的16个城市；y是根据前三个主成分的综合得分，也就是前三个主成分得分的加权平均，权重即各主成分的贡献率；v1-v10对应原来的10个变量。显示结果为根据综合得分(y值)从小到大进行排序。

（3）利用选取的主成分得分，借助聚类分析过程对16个县级市进行分类。

由上表可知，聚类分析结果是分为3类。第一类：贵州习水县、四川甘洛县、四川旺苍县、广西融水县、四川通江县；第二类：贵州册亨县、贵州印江县、贵州雷山县、广西田林

县、广西金秀县；第三类：江苏沭阳县、江苏东台市、江苏海安县、福建福清市、福建南安市、浙江温岭市。

根据实际情况，我们知道，第一类的5个县是贫困县，第二类的4个县是一般贫困县，第三类是富裕县。本实验中主成分分析获得的分类结果完全正确。

SAS中的聚类分析方法总结

SAS中的聚类分析方法总结（1）——聚类分析概述 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的特征和功用可以分门别类，人和人会根据性格、偏好甚至利益结成不同的群体。分门别类和结成群体之后，同类（同群）之间的物品（人）的特征尽可能相似，不同类（同群）之间的物品（人）的特征尽可能不同。这个过程实际上就是聚类分析。从这个过程我们可以知道如下几点： 1) 聚类分析的对象是物（人），说的理论一点就是样本 2) 聚类分析是根据物或者人的特征来进行聚集的，这里的特征说的理论一点就是变量。当然特征选的不一样，聚类的结果也会不一样； 3) 聚类分析中评判相似的标准非常关键。说的理论一点也就是相似性的度量非常关键； 4) 聚类分析结果的好坏没有统一的评判标准； 2. 聚类分析到底有什么用？ 1) 说的官腔一点就是为了更好的认识事物和事情，比如我们可以把人按照地域划分为南方人和北方人，你会发现这种分法有时候也蛮有道理。一般来说南方人习惯吃米饭，北方习惯吃面食； 2) 说的实用一点，可以有效对用户进行细分，提供有针对性的产品和服务。比如银行会将用户分成金卡用户、银卡用户和普通卡用户。这种分法一方面能很好的节约银行的资源，另外一方面也能很好针对不同的用户实习分级服务，提高彼此的满意度。 再比如移动会开发全球通、神州行和动感地带三个套餐或者品牌，实际就是根据移动用户的行为习惯做了很好的用户细分——聚类分析； 3) 上升到理论层面，聚类分析是用户细分里面最为重要的工具，而用户细分则是整个精准营销里面的基础。精准营销是目前普遍接纳而且被采用的一种营销手段和方式。 3. 聚类分析的流程是怎样的？ 比较简单的聚类分析往往只根据一个维度来进行，比如讲用户按照付费情况分成高端用户、中端用户和低端用户。这个只需要根据商业目的统计一下相关数据指定一个高端、中端和低端的分界点标准就可以。 如果是比较复杂的聚类分析，比如移动里面经常会基于用户的多种行为（通话、短信、gprs

SAS学习系列34.-因子分析

SAS学习系列34.-因子分析

34.因子分析 （一）基本原理 一、概述 因子分析，是用少数起根本作用、相互独立、易于解释通常又是不可观察的因子来概括和描述数据，表达一组相互关联的变量。通常情况下，这些相关因素并不能直观观测。 因子分析是从研究相关系数矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。简言之，即用少数不可观测的隐变量来解释原始变量之间的相关性或协方差关系。 因子分析的作用是减少变量个数，根据原始变量的信息进行重组，能反映原有变量大部分的信息；原始部分变量之间多存在较显著的相关关系，重组变量（因子变量）之间相互独立；因子变量具有命名解释性，即该变量是对某些原始变量信息的综合和反映。 主成分分析是因子分析的特例。主成份分析的目标是降维，而因子分析的目标是找出公共因素及特有因素，即公共因子与特殊因子。 因子分析模型在形式上与线性回归模型相似，但两者有着本质的区别：回归模型中的自变量是可观测到的，而因子模型中的各公因子是不可观测的隐变量，而且两个模型的参数意义也不相同。 二、原理

假设样品检测p 个指标（变量）X 1, …, X p ，得到观测矩阵X ，这p 个指标变量可能受m (m

应用多元统计分析SAS作业审批稿

应用多元统计分析S A S 作业 YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】

5-9 设在某地区抽取了14块岩石标本，其中7块含矿，7块不含矿。对每块岩石测定了Cu，Ag，Bi三种化学成分的含量，得到的数据如表1。 表1 岩石化学成分的含量数据 (1)假定两类样本服从正态分布，使用广义平方距离判别法进行判别归类（先验概率取为相等，并假定两类样本的协方差阵相等）； (2)今得一块标本，并测得其Cu，Ag，Bi的含量分别为2.95，2.15和1.54，试判断该标本是含矿还是不含矿？ 问题求解 1 使用广义平方距离判别法对样本进行判别归类 用SAS软件中的DISCRIM过程进行判别归类。 SAS程序及结果如下。 data d59; input group x1-x3@@; cards; 1 2.58 0.9 0.95 1 2.9 1.23 1 1 3.55 1.15 1 1 2.35 1.15 0.79 1 3.54 1.85 0.79 1 2.7 2.23 1.3 1 2.7 1.7 0.48 2 2.25 1.98 1.06 2 2.16 1.8 1.06 2 2.3 3 1.7 4 1.1 2 1.96 1.48 1.04

2 1.94 1.4 1 2 3 1.3 1 2 2.78 1.7 1.48 ； proc print data =d59; run ; proc discrim data =d59 pool =yes distance list ; class group; var x1-x3; run ; 由输出结果可知，两总体间的广义平方距离为D 2=3.19774。还可知两个三元总体均值相等的检验结果：D =3.19774，F =3.10891，p =0.0756<0.10，故在显着性水平=0.10α时量总体的均值向量有显着差异，即认为讨论这两个三元总体的判别问题是有意义的。 线性判别函数为： 判别结果为含矿的6号样本错判为不含矿；不含矿的13号样本错判为含矿。 2 对给定样本判别归类 将Cu ，Ag ，Bi 的含量数值2.95、2.15、1.54分别代入线性判别函数得： 1244.674246.978882Y Y ==，。 贝叶斯判别的解{}***1, ,k D D D = 为 {}*|()(),,1, ,(1, ,)t t j D X Y X Y X j t j k t k =>≠==， 由于1244.6742246.97888Y Y =<=，因此待判的样品判为不含矿。 5-10 已知某研究对象分为三类，每个样品考察4项指标，各类的观测样品数分别为7,4,6；类外还有3个待判样品（所有观测数据见表2）。假定样本均来自正态总体。 表2 判别分类的数据

SAS做的聚类分析

实验项目二聚类分析 实验目的：通过聚类分析的实验,熟悉聚类分析问题的提出、解决问题的思路、方法和技能，会调用SAS软件聚类分析有关过程命令，根据计算机计算的结果，分析和解决聚类分析问题。 实验原理：解决聚类分析问题的思路、理论和方法。 实验设备： 计算机与SAS软件。 实验步骤：调用聚类分析过程命令输入数据得到聚类过程表和聚类图,距离选用欧氏距离,方法选用最短距离法。 实验数据：实验数据：我国西部环境保护的数据 一、问题的提出 西部大开发是我国在新世纪提出的一项国家发展战略。基于西部地区特殊的地理位置和生态环境状况，国家在提出西部大开发之初就明确指出，西部开发绝不能以牺牲环境为代价，西部地区生态环境极其脆弱，一经破坏就难以恢复，所以实施西部大开发，环境保护是关键，必须建设一个“山川秀丽的西部”。近几年国家在保护西部地区的环境上也花了大力气，并取得了良好的效果，但并没有从根本上解决在发展西部过程中环境保护的问题。西部环境保护现状、特点怎样？本实验就这一问题用聚类分析进行探索并提出一些看法和建议。 指标选取考虑的因素：（1）指标的选择要能尽量反映西部现时的生态环境状况；（2）数据尽量从统计年鉴等规范、权威的刊物中获取。下面十三个指标和数据符合以上要求。 表1 西部环境保护的原始数据 X 1X 2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13内蒙古12.14 67.71 78.10 4.23 2.09 1.0446 106 423 3319 7.56 26709 28.5 19.1 广西25.34 4.51 83.20 16.57 1.14 0.553 312 258 3136 6.47 25192.2 46.3 1020.5 重庆7.79 63.23 82.40 43.76 0.60 0.4198 200 245 1793 9.66 26312.6 -38.6 403.5 四川20.37 21.09 70.10 20.71 0.64 0.5223 346 512 5340 13.0 35397.8 0 524.8 贵州14.75 43.05 62.70 5.73 0.96 0.6231 158 263 1930 2.63 16040 -6.1 552 云南24.58 37.52 74.30 9.78 0.78 0.731 225 386 2889 7.06 34661.2 15.3 650 西藏 5.84 9.39 10.00 74.27 0.06 0.0684 28 22 180 33.4 798 7.7 360.2 陕西24.15 67.79 79.90 10.02 0.78 0.6581 341 322 4758 2.89 26589.8 -50.1 103.4 甘肃 4.33 67.01 80.80 7.42 1.08 0.4994 168 248 2444 17.7 20737.1 -28.7 46.7 青海0.35 25.29 46.40 5.18 1.62 0.7036 21 97 683 28.6 3858.2 -7.4 79.7 宁夏 1.54 55.83 62.90 7.96 2.33 0.7655 67 43 629 4.43 29121.8 -2.2 18.3 新疆0.97 64.76 80.30 7.14 1.25 0.4179 85 208 2096 12.8 32008.7 20.4 58.7

SAS分析法代码

为区分过程名称的拼写，故意部分小写，以便识别和记忆。 基本SAS程序代码结构： --------- PROC MODE data=Arndata.moddat; /* 命令的解释*/ var y x1-x6; /* 命令的解释 */ model y = x1-x6; run; ------------------------------------------ 正态性检验 PROC UNIvariate ---------

PROC UNIvariate data=Arndata.unidat; var x1; run; ------------------------------------------ 相关分析和回归分析 PROC REG 回归 --------- PROC REG data=Arndata.regdat; var y x1-x6; model y = x1-x6 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项 */ print cli; /* 加入输出预测结果部分，还可以输出acov,all,cli,clm,collin,collinoint,cookd,corrb,

covb,dw(时序检验统计 量),i,influence,p,partial,pcorr1,pcorr2,r, scorr1,scorr2,seqb,spec,ss1,ss2,stb,tol,vif(异方差检验统计量),xpx*/ plot y*x2 / conf95; /* 做散点图 */ run; ------------------------------------------ --------- DATA Arndata.regdat; x2x2 = x2*x2; x1x2 = x1*x2; PROC REG data=Arndata.regdat; var y x1 x2 x2x2 x1x2 ; /* 多项式回归,非线性回归 */ model y = x1 x2 x2x2 x1x2 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项 */ print cli; plot y*x2 / conf95; /* 做散点图 */

SAS作业(1)详解

SAS作业（1）详解 By 乔兴龙P57 13.下表分别给出两个文学家马克吐温（Mark Twain）的8篇小品文以及斯诺特格拉斯（Snodgrass）的10篇小品文中由3个字母组成的词的比例： 马克 0.225 0.262 0.217 0.240 0.230 0.229 0.235 0.217 吐温 斯诺 0.209 0.205 0.196 0.210 0.202 0.207 0.224 0.223 0.220 0.201 特格 拉斯 设两组数据分别来自正态总体，且两个总体方差相等，两个样本相互独立。问两个作家所写的小品文中包含由3个字母组成的词的比例是否有显著的差异（取α=）？ 0.05 分析：检验是否有差异，即检验u1-u2=0，方差相等且未知，因此要用t检验法，置信区间a=0.05 操作： 在program editor 中输入 Data P59Q13; input x y @@; card; 0.225 0.209 0.262 0.205 0.217 0.196 0.240 0.210 0.230 0.202 0.229 0.207 0.235 0.224 0.217 0.223 . 0.220 . 0.201 proc print; run; 点击运行一次。 Solutions—analysis—analyst File—open by sas name—work—p59q13—OK Statistics—hypothesis tests—two sample t test for means 选中two variables，x—group 1，y—group 2，mean1-mean2=0，alternative选择第一个，test—confidence intervals选择interval，95.0% OK—OK 所得结果： Two Sample t-test for the Means of x and y 8 09:29 Wednesday, October 7, 2011 Sample Statistics

应用多元统计分析SAS作业

应用多元统计分析S A S作 业 Prepared on 22 November 2020

5-9 设在某地区抽取了14块岩石标本，其中7块含矿，7块不含矿。对每块岩石测定了Cu，Ag，Bi三种化学成分的含量，得到的数据如表1。 表1 岩石化学成分的含量数据 (1)假定两类样本服从正态分布，使用广义平方距离判别法进行判别归类（先验概率取为相等，并假定两类样本的协方差阵相等）； (2)今得一块标本，并测得其Cu，Ag，Bi的含量分别为，和，试判断该标本是含矿还是不含矿 问题求解 1 使用广义平方距离判别法对样本进行判别归类 用SAS软件中的DISCRIM过程进行判别归类。 SAS程序及结果如下。 data d59; input group x1-x3@@; cards; 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2

2 2 2 1 2 3 1 2 ； proc print data =d59; run ; proc discrim data =d59 pool =yes distance list ; class group; var x1-x3; run ; 由输出结果可知，两总体间的广义平方距离为D 2=。还可知两个三元总体均值相等的检验结果：D =，F =，p =<，故在显着性水平=0.10α时量总体的均值向量有显着差异，即认为讨论这两个三元总体的判别问题是有意义的。 线性判别函数为： 判别结果为含矿的6号样本错判为不含矿；不含矿的13号样本错判为含矿。 2 对给定样本判别归类 将Cu ，Ag ，Bi 的含量数值、、分别代入线性判别函数得： 1244.674246.978882Y Y ==，。 贝叶斯判别的解{}***1, ,k D D D = 为 {}*|()(),,1, ,(1, ,)t t j D X Y X Y X j t j k t k =>≠==， 由于1244.6742246.97888Y Y =<=，因此待判的样品判为不含矿。 5-10 已知某研究对象分为三类，每个样品考察4项指标，各类的观测样品数分别为7,4,6；类外还有3个待判样品（所有观测数据见表2）。假定样本均来自正态总体。 表2 判别分类的数据

聚类分析实例分析题(推荐文档)

5.2酿酒葡萄的等级划分 5.2.1葡萄酒的质量分类 由问题1中我们得知，第二组评酒员的的评价结果更为可信，所以我们通过第二组评酒员对于酒的评分做出处理。我们通过excel计算出每位评酒员对每支酒的总分，然后计算出每支酒的10个分数的平均值，作为总的对于这支酒的等级评价。 通过国际酿酒工会对于葡萄酒的分级，以百分制标准评级，总共评出了六个级别（见表5）。 在问题2的计算中，我们求出了各支酒的分数，考虑到所有分数在区间[61.6，81.5]波动，以原等级表分级，结果将会很模糊，不能分得比较清晰。为此我们需要进一步细化等级。为此我们重新细化出5个等级，为了方便计算，我们还对等级进行降序数字等级（见表6）。 通过对数据的预处理，我们得到了一个新的关于葡萄酒的分级表格（见表7）：

考虑到葡萄酒的质量与酿酒葡萄间有比较之间的关系，我们将保留葡萄酒质量对于酿酒葡萄的影响，先单纯从酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄进行分类，然后在通过葡萄酒质量对酿酒葡萄质量的优劣进一步进行划分。 5.2.2建立模型 在通过酿酒葡萄的理化指标对酿酒葡萄分类的过程，我们用到了聚类分析方法中的ward 最小方差法，又叫做离差平方和法。 聚类分析是研究分类问题的一种多元统计方法。所谓类，通俗地说，就是指相似元素的集合。为了将样品进行分类，就需要研究样品之间关系。这里的最小方差法的基本思想就是将一个样品看作P 维空间的一个点，并在空间的定义距离，距离较近的点归为一类；距离较远的点归为不同的类。面对现在的问题，我们不知道元素的分类，连要分成几类都不知道。现在我们将用SAS 系统里面的stepdisc 和cluster 过程完成判别分析和聚类分析，最终确定元素对象的分类问题。 建立数据阵，具体数学表示为： 1111...............m n nm X X X X X ????=?????? （5.2.1） 式中，行向量1(,...,)i i im X x x =表示第i 个样品； 列向量1(,...,)'j j nj X x x =’，表示第j 项指标。(i=1,2,…,n;j=1,2,…m) 接下来我们将要对数据进行变化，以便于我们比较和消除纲量。在此我们用了使用最广范的方法，ward 最小方差法。其中用到了类间距离来进行比较，定义为： 2||||/(1/1/)kl k l k l D X X n n =-+ （5.2.2） Ward 方法并类时总是使得并类导致的类内离差平方和增量最小。 系统聚类数的确定。在聚类分析中，系统聚类最终得到的一个聚类树，如何确定类的个数，这是一个十分困难但又必须解决的问题；因为分类本身就没有一定标准，人们可以从不同的角度给出不同的分类。在实际应用中常使用下面几种

SAS学习系列21. 相关分析

21. 相关分析 相关分析和回归分析是研究变量与变量间相互关系的重要方法。相关分析是研究两个或两组变量之间的线性相关情况，回归分析是拟合出变量间的表达式关系。 （一）Pearson直线相关 一、适用于两个变量均为服从正态分布，每对数据对应的点在直角坐标系中（即散点图）呈现直线趋势。 做相关分析时，要注意剔除异常值；相关关系不一定是因果关系。

二、用相关系数r∈[-1,1]来表示相关程度的大小： r>0: 正相关；r<0: 负相关；r=0: 不相关； r=1: 完全正相关；r=-1: 完全负相关。 相关程度的判断标准：看相关系数的平方r2，若r2<0.5，结果无实际价值。 注：相关系数只是刻画直线相关（Y=X2相关系数≠1）。 三、假设检验 1. H0: 总体相关系数ρ=0；H1: ρ≠0； 计算r值，P值，若P值≤α，则在显著水平α下拒绝H0; 2. 若H0成立，从ρ=0的总体中抽样，所得到的样本相关系数r 呈对称分布（近似正态分布），此时可用t 检验。 3. 必要时对相关系数做区间估计 从相关系数ρ≠0的总体中抽样，样本相关系数的分布是偏态的。用Z变换后，服从某种正态分布，估计z，再变换回r.

（二）Spearman等级相关，也称Spearman秩相关 对于不符合正态分布的资料，不用原始数据计算相关系数，而是将原始观察值由小到大编秩，然后根据秩次来计算秩相关系数r s, 以此来说明两个变量间相关关系的密切程度。 适用于某些不能准确地测量指标值而只能以严重程度、名次先后、反映大小等定出的等级资料；也适用于某些不呈正态分布或难于判断分布的资料。 关于编秩 将各X i由小到大编秩得R Xi（1,…n），当遇到相等的值时要用平均秩，例如X2=X4，按编秩为3和4，应该取平均秩 R x2=R x4=(3+4)/2=3.5 假设检验 H0: 总体相关系数ρs=0；H1: ρs≠0； 计算r值，P值，若P值≤α，则在显著水平α下拒绝H0; 另外，Kendall等级相关系数τ∈[-1,1]，也可以对两个变量作等级相关分析，而且可对多个变量作等级相关分析。

SAS作业

1. Homework1数据集是我国农产品进口排名前10的国家，请对进口额进行描述性统计分析（要求计算均值，标准差，最大，最小，中位数）。 程序及运行结果： /*读入数据文件*/ procimport datafile='C:\Users\Administer\Desktop\SAS\第一次作业 \Homework1.csv'out=homework1; run; procprint data=homework1; run; 上述读取数据的运行结果如下： /*描述性统计*/ procmeans data=homework1 meanstdmaxminmedian ; var VAR3; outputout=result; run; means过程指定输出平均值，标准差，最大值，最小值和中位数的描述性统计结果如下图。

2. Homework2 数据集是对成人每天摄入蛋白质含量的调查数据，利用univariate 过程对调查数据进行描述分析，进一步按照性别分组分析。 （1）读入数据 procimport datafile='C:\Users\Administer\Desktop\SAS\第一次作业 \Homework2.txt'out=homework2; run; procprint data=homework2; run; 打印数据： （2）利用univariate过程对调查数据进行描述分析 procunivariate data=homework2; var VAR3 VAR4 ; run; VAR3变量运行结果（VAR4同理，结果不再列出）如下。其中位置检验表明t检验，符号检验和符号秩和检验都显著，即拒绝原假设。

SAS聚类分析程序

SAS聚类分析程序： 聚类分析过程命令 Data pgm33b; Input x1-x3; cards; 9.30 30.55 8.7 （样品数据） 1.85 20.66 1 2.75; Proc cluster standard method= single nonorm nosquare ccc pseudo out=tree; Proc tree data=tree horizontal spaces=1; run; Data pgm33b Input x1-x4; cards; 9.30 30.55 8.7 （样品数据） 1.85 20.66 1 2.75; Proc cluster standard method=complete nonorm nosquare ccc pseudo out=tree; Proc tree data=tree horizontal spaces=1; run; 刷黑该块过程命令程序，提交便计算出相应聚类结果。 语句解释: 聚类指定的方法是在“method=”后面填入一个相应的选择项，它们是：single（最短距离法），complete（最长距离法），average(类平均法), centroid（重心法），median（中位数法），ward（离差平方和法），flexible （可变类平均法），density（非参数概率密度估计法），eml（最大似然法），twostage（两阶段密度法）。 主成分分析程序： 1. 主成分分析实验程序例： 主成分分析过程命令 data socecon; input x1-x6; cards; 16369 3504887 66047 2397739 198.46 1043955 13379 566257 4744 456100 76.96 202637 9707 397183 1303 887034 18.88 105948 10572 414932 1753 751984 27.67 128261 12284 876667 18269 1015669 60.09 332700 9738 604935 5822 1307908 30.54 222799 16970 778830 2438 630014 76.64 272203 10006 617436 13543 866013 58.59 222794 10217 636760 9967 996912 34.55 161025 20946 1380781 16406 526527 150.15 426937 11469 720416 7141 853778 43.41 157274 14165 1504005 29413 1025363 149.17 568899 12795 966188 11580 723278 45.13 165319 12762 584696 13583 343107 65.31 166454

时间序列分析,sas各种模型,作业神器

实验一分析太阳黑子数序列 一、实验目的：了解时间序列分析的基本步骤，熟悉SAS/ETS软件使用方法。 二、实验内容：分析太阳黑子数序列。 三、实验要求：了解时间序列分析的基本步骤，注意各种语句的输出结果。 四、实验时间：2小时。 五、实验软件：SAS系统。 六、实验步骤 1、开机进入SAS系统。 2、创建名为exp1的SAS数据集，即在窗中输入下列语句： 3、保存此步骤中的程序，供以后分析使用（只需按工具条上的保存按钮然后填写完提问 后就可以把这段程序保存下来即可）。 4、绘数据与时间的关系图，初步识别序列，输入下列程序： ods html; ods listing close; 5、run;提交程序，在graph窗口中观察序列，可以看出此序列是均值平稳序列。

6、识别模型，输入如下程序。 7、提交程序，观察输出结果。初步识别序列为AR(2)模型。 8、估计和诊断。输入如下程序： 9、提交程序，观察输出结果。假设通过了白噪声检验，且模型合理，则进行预测。 10、进行预测，输入如下程序： 11、提交程序，观察输出结果。

12、退出SAS系统，关闭计算机。总程序： data exp1; infile "D:\"; input a1 @@;

year=intnx('year','1jan1742'd,_n_-1); format year year4.; ; proc print;run; ods html; ods listing close; proc gplot data=exp1 ; symbol i=spline v=dot h=1 cv=red ci=green w=1; plot a1*year/autovref lvref=2 cframe=yellow cvref=black ; title "太阳黑子数序列"; run; proc arima data=exp1; identify var=a1 nlag=24 minic p=(0:5) q=(0:5); estimate p=3; forecast lead=6 interval=year id=year out=out; run; proc print data=out; run; 选取拟合模型的规则: 1.模型显著有效(残差检验为白噪声)

聚类分析与主成分分析SAS的程序(DOC)

实验三我国各地区城镇居民消费性支出的 主成分分析和聚类分析 （王学民编写） 一、实验目的 1.掌握如何使用SAS软件来进行主成分分析和聚类分析； 2.看懂和理解SAS输出的结果，并学会以此来作出分析； 3.掌握对实际数据如何来进行主成分分析； 4.对同一组数据使用五种系统聚类方法及k均值法，学会对各种聚类效果的比较，获取重要经验； 5.掌握使用主成分进行聚类 二、实验内容 数据集sasuser.examp633中含有1999年全国31个省、直辖市和自治区的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据。对这些数据进行主成分分析，可将这31个地区的前两个主成分得分标示于平面坐标系内，对各地区作直观的比较分析。对同样的数据使用五种系统聚类方法及k均值法聚类，并对聚类效果作比较。最后，对主成分的图形聚类和正规聚类的效果进行比较。 实验1 进行主成分分析，根据前两个主成分得分所作的散点图对31个地区进行比较分析。 实验2 分别使用最长距离法、中间距离法、两种类平均法、离差平方和法和k均值法进行聚类分析，并比较其聚类效果。 实验3 主成分聚类，并与上述正规的聚类方法进行比较 三、实验要求 1.用SAS软件的交互式数据分析菜单系统完成主成分分析； 2.完成五种系统聚类方法及k均值法，比较其聚类效果； 3.根据前两个主成分得分的散点图作直观的聚类，并与上述正规的聚类方法进行比较。 四、实验指导

1.进行主成分分析 在inshigt中打开数据集sasuser.examp633，见图1。选菜单过程如下： 在图1中选分析?多元（Y X）?在变量框中选x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8(见图2)?Y?选输出?选主分量分析，主分量选项（见图3）?在图4中作图中的选择（主成分个数缺省时为“自动”选项，此时只输出特征值大于1的主成分）?确定?确定?确定 图1 图2

主成分SAS程序

主成分的求解方法 1求相关矩阵 2、求特征值与特征向量 3、确定主成分个数 4、计算主成分得分。 data p108; input x$ x1-x8; datalines; 北京1394.89 2505.00 519.01 8144 373.90 117.30 112.60 843.43 天津920.11 2720.00 345.46 6501 342.80 115.20 110.60 582.51 河北2849.52 1258.00 704.87 4839 2033.30 115.20 115.80 1234.85 山西1092.48 1250.00 290.90 4721 717.30 116.90 115.60 697.25 内蒙832.88 1387.00 250.23 4134 781.70 117.50 116.80 419.39 辽宁2793.37 2397.00 387.99 4911 1371.10 116.10 114.00 1840.55 吉林1129.20 1872.00 320.45 4430 497.40 115.20 114.20 762.47 黑龙江2014.53 2334.00 435.73 4145 824.80 116.10 114.30 1240.37 上海2462.57 5343.00 996.48 9279 207.40 118.70 113.00 1642.95 江苏5155.25 1926.00 1434.95 5943 1025.50 115.80 114.30 2026.64 浙江3524.79 2249.00 1006.39 6619 754.40 116.60 113.50 916.59 安徽2003.58 1254.00 474.00 4609 908.30 114.80 112.70 824.14 福建2160.52 2320.00 553.97 5857 609.30 115.20 114.40 433.67 江西1205.11 1182.00 282.84 4211 411.70 116.90 115.90 571.84 山东5002.34 1527.00 1229.55 5145 1196.60 117.60 114.20 2207.69 河南3002.74 1034.00 670.35 4344 1574.40 116.50 114.90 1367.92 湖北2391.42 1527.00 571.68 4685 849.00 120.00 116.60 1220.72 湖南2195.70 1408.00 422.61 4797 1011.80 119.00 115.50 843.83 广东5381.72 2699.00 1639.83 8250 656.50 114.00 111.60 1396.35 广西1606.15 1314.00 382.59 5105 556.00 118.40 116.40 554.97 海南364.17 1814.00 198.35 5340 232.10 113.50 111.30 64.33 四川3534.00 1261.00 822.54 4645 902.30 118.50 117.00 1431.81 贵州630.07 942.00 150.84 4475 301.10 121.40 117.20 324.72 云南1206.68 1261.00 334.00 5149 310.40 121.30 118.10 716.65 西藏55.98 1110.00 17.87 7382 4.20 117.30 114.90 5.57 陕西1000.03 1208.00 300.27 4396 500.90 119.00 117.00 600.98 甘肃553.35 1007.00 114.81 5493 507.00 119.80 116.50 468.79 青海165.31 1445.00 47.76 5753 61.60 118.00 116.30 105.80

sas第一次作业

SAS 第二次作业 光科1201 梁修业 7-4-2一种合金在某种添加剂的不同浓度之下，各做三次实验，得数据如下表： 浓度x 10.0 15.0 20.0 25.0 30.0 抗压强度y 25.2 27.3 28.7 29.8 31.1 27.8 31.2 32.6 29.7 31.7 30.1 32.3 29.4 30.8 32.8 (1)作散点图； (2)以模型y=b 0+b1x+b2x+ ε ,2~0N εσ（，）,拟合数据，其中b0,b1,b2,2σ与x 无 关，求回归方程2012????y b b x b x =++。 解：（1） （2）将x 看成x1,x^2 看成x2，在表格中增加变量x2，此题即转化为多元线性回归 所以2?19.0333 1.00860.0204y x x =+-。

7-4-3对§7.4例3的钢包容积y和使用次数x的数据，假定 b x y ae-=。 （1）画散点图； （2）试分别作变量替换，化非线性回归模型为线性回归模型并讨论回归方程的显著性。 解： （1） （2）利用Insight模块求解。增加两个变量，u=lny,v=-1/x, 说明：方程为 1 ? ln 4.71410.0903() y x =+-，方差分析表中p-值小于0.0001,说明 了回归方程高度显著。

7-4-4槲寄生是一种寄生在大树上部树枝上的寄生植物，它喜欢寄生在年轻的大树上，下表给出在一定条件下完成的实验中采集的数据。 x 3 4 9 15 40 y 28 33 22 10 36 24 15 22 10 6 14 9 1 1 (1)作出（x i ,y i )的散点图， (2)令z i =lny i ,作出（x i ,z i )的散点图 (3)以模型2 ,ln~(0,) bx y ae N εεσ =拟合数据，其中a,b,2σ与x无关，试求曲线回归方程?bx ? ?y=ae。 解：（1） （2）Insight模块。增加变量z=lny

SAS作业

使用SAS软件完成下列任务： 1.对数据集sashelp.class中的身高和体重进行描述性统计分析，计算基本统计量，并给出分析结论。 身高： 结论：身高数据共19个，最大值为72，最小值为51.3，相差20.7。55-65之间的数据最多。中位数为62.8，平均数为62.3。数据的标准差为5.1271，方差为26.2869

体重： 结论：体重数据共19个，最大值为150，最小值为50，相差99.5。中位数为99.5，平均数为100.026。数据的标准差为22.7739，方差为518.652 2.对数据集中的男生和女生分别进行问题1中的基本统计量的计算，并写出结论 身高：

结论：男生身高数据共10个，平均数为63.91。数据的标准差为4.9379，方差为24.3832，对男生身高95%的可能集中于60.3776到67.4424之间。 女生身高数据共9个，平均数为60.5889。数据的标准差为5.0183，方差为25.1836，对女生身高预测95%的可能集中于56.7315到64.4463之间。 男生的身高相较于女生而言更集中。男生身高也普遍比女生高一些。 体重： 结论：男生体重数据共10个，平均数为108.95。数据的标准差为22.7272，方差为516.525，对男生身高95%的可能集中于92.692到125.208之间。 女生体重数据共9个，平均数为90.1111。数据的标准差为19.3839，方差为375.7361，对女生身高预测95%的可能集中于75.2113到105.0109之间。 女生的体重相较于男生而言更集中。女生体重也普遍比男生轻一些。

【sas代码模板】聚类分析_cluster

【sas代码模板】聚类分析_cluster https://www.wendangku.net/doc/8111619197.html, （1）聚类分析简易代码 ——————————————模板———————————————— proc cluster data=() method=聚类方法std outtree=() pseudo simple; id 识别变量; var 要聚类的变量; run; ——————————————模板———————————————— Method=指定聚类的方法，常用方法如下： ●AVERAGE或AVE：类平均法，距离为平方距离，除非规定NOSQUARE。 ●CENTROD或CEN：距离为平方距离，除非规定NOSQUARE。 ●COMPLETE或COM：最长距离法 ●EML：最大似然谱系聚类 ●SINGLE或SIN：最短距离法。 ●WARD或WAR：WARD最小方差法。 ●MEDIAN|MED：中间距离法 ●FLEXIBLE|FLE：可变距离法 Std是将数据标准化。 outtree=生成记录聚类过程的输出数据集，此数据集将在画谱系图的时候用到，如果缺省，默认用Data1、Data2、Data3…..来命名。 Pseudo输出F统计量和伪T2统计量，当method=指定是ave、cen和ward时才有效。Simple输出每个变量的描述性统计量。 Id用于指定识别变量，缺省则用obn。 Var指定要聚类的变量，缺省时，则默认为其他语句中没出现过的其他变量。 （2）画出谱系图代码模板 ————————————————模板——————————————————— proc tree data=聚类过程的输出数据集n=类的个数out=() horizontal graphics; id province; run; ————————————————模板———————————————————Data=指定的输入数据集，是聚类cluster过程的输出数据集。 n=与out=联合使用，n=给出类的个数，每个观测值属于哪类就会储存在out中。有out=语句必须有n=语句，可以两者都不要。 Horizontal=指定绘制水平的聚类图，缺省则默认水平聚类图。 Graphics=指定一个高分辨率的图，如果缺省则默认低分辨率的图。 （3）简例 如下数据进行聚类分析：

应用多元统计分析SAS作业第三章

3-8假定人体尺寸有这样的一般规律，身高(X 1)，胸围(X 2)和上半臂围(X 3)的平均尺寸比例是6:4:1，假设()()1,,X n αα=L 为来自总体()123=,,X X X X '的随机样本，并设()~,X N μ∑。试利用表3.4中男婴这一数据来检验其身高、胸围和上半臂围这三个尺寸变量是否符合这一规律（写出假设H 0，并导出检验统计量）。 解：设32,~(,),~(,)Y CX X N Y N C C C μμ'=∑∑。 121231233106,,,,,014C X X X μμμμμμμ??-?? ? == ? ?-?? ? ??其中，分别为 的样本均值。则检验三个变量是否符合规律的假设为 0212:,:H C O H C O μμ=≠。 检验统计量为 2 1(1)1~(1,1) (3,6)(1)(1) n p F T F p n p p n n p ---+= --+==--， 由样本值计算得：=(82,60.2,14.5)X '，及 15840.2 2.5=40.215.86 6.552.5 6.559.5A ?? ? ? ??? ， 2-1(1)()()()=47.1434T n n CX CAC CX ''=-，

221(1)12 =18.8574(1)(1)5 n p F T T n p ---+= ?=--， 对给定显著性水平=0.05α，利用软件SAS9.3进行检验时，首先计算p 值： p =P {F ≥18.8574}=0.0091948。 因为p 值=0.0091948<0.05，故否定0H ，即认为这组男婴数据与人类的一般规律不一致。在这种情况下，可能犯第一类错误·且犯第一类错误的概率为0.05。 SAS 程序及结果如下： prociml ; n=6;p=3; x={7860.616.5, 7658.112.5, 9263.214.5, 815914, 8160.815.5, 8459.514 }; m0={00,00}; c={10 -6,01 -4}; ln={[6]1}; x0=(ln*x)`/n; print x0; mm=i(6)-j(6,6,1)/n; a=x`*mm*x; a1=inv(c*a*c`); a2=c*x0; dd=a2`*a1*a2; d2=dd*(n-1); t2=n*d2; f=(n+1-p)*t2/((n-1)*(p-1)); print x0 a d2 t2 f; p0=1-probf(f,p-1,n-p+1); fa=finv(0.95,2,4); print p0; run ;