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SAS를 이용하여 작성하시오. (15점)
1) 교재 연습문제 1장(p.28-p.29) 1번, 3번
2) 교재 연습문제 2장(p.87-p.89) 2번, 4번, 6번
2. 다음을 SPSS를 이용하여 작성하시오. (15점)
1) 교재 연습문제 3장(p.127-p.128) 1번
2) 교재 연습문제 4장(p.159) 4번
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PROC UNIVARIATE RUOND=1 0.5 10;
VAR x1 x2 x3;
변수 x1의 반올림 단위는 1, 변수 x2의 반올림단위는 0.5, 변수 x3의 반올림 단위는
10이 된다. 반올림 단위가 하나만 지정되면 VAR문장에 나열된 모든 변수들에 유효. 기술통계 용어와 개념
기술통계량 : ME
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MEANS 인자들/옵션;
모형에 정의된 인자에 대해서 평균간의 차이를 검정한다. 집단변수만 가능하다.
▶ BY 변수들;
지정한 변수들의 값이 변할 때마다 서로 다른 분산분석을 하고자 할 때 사용한다. 사전에 PROC SORT로 소팅되어 있어야 한다.
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SAS 저라를 살펴보도록 하자. SAS에서 로지스틱 회귀분석의 프로시져는 PROC LOGISTIC 또는 CATMOD 가 있다. 여러분 교재에서는 CATMOD를 이용한 분석 프로그램을 소개하고 있으나, 교재의 데이터와 같은 경우에는 LOGISTIC 절차가 더 간편하다.
다음 프
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4.6
<데이터문>
data sas;
do id=1 to 8;
input methodA methodB;
output;
end;
cards;
3.8 3.9
3.4 3.9
3.2 4.3
4.0 3.7
3.8 4.5
4.1 4.9
2.9 4.3
5.0 5.1
;
run;
PROC PRINT;
RUN;
data a;
do id=1 to 8;
do method = \'A\', \'B\';
input x;
output;
end;
end;
cards;
3.8
3.9
3.4
3.9
3.2
4.3
4.0
3.7
3.8
4.5
4
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=ex5_5;
run;
5.6번
data ex5_6;
ans1=cdf(\'normal\',(18-20)/5);
ans2=cdf(\'normal\',(18-50)/(5/sqrt(7)));
ans3=quantile(\'normal\',0.025,0,1);
ans4=quantile(\'normal\',0.025,20,5);
ans5=quantile(\'normal\',0.025,50,(5/sqrt(7)));
proc print data=ex5_6;
run;
5.7번
data ex5_7;
ans1=cdf(\'t\',18,6);
ans2
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9
M 46 M 105 M 47 M 65 M 67 M 43 M 45 M 108 M 53 M 68
F 90 F 65 F 63 F 82 F 83 F 53 F 29 F 70 F 36 F 67
F 63 F 78 F 56 F 39 F 78 F 81 F 71 F 62 F 50 F 97
;
run;
proc print;
run;
3.7
<데이터문>
data ex3_7;
input region $ y;
cards;
A 23 A 18 A 18 A 19 A 22 A 20 A 24 A 17 A 25 A 19
B 24 B 17 B 25
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SAS 문장
3.3 데이터 스텝에서 쓸 수 있는 문장
3.3.1 DATA 문
3.3.2 INPUT 문
3.3.3 INFILE 문
3.3.4 SET문
3.3.5 MERGE문
3.3.6 UPDATE문
3.3.7 FILE문
3.3.8 PUT문
3.4 PROC 스텝에서 쓸 수 있는 문장들
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등 옵션 첨부가능
normal-> shapiro-wilk, kolmogorov-smirnov
proc format;
value so2fmt 0-0.02=\"low\" 0.02-1=\"high\";
value kmfmt 0-353.92=\"low\" 353.92-50000=\"high\";
value manfmt 0-1317308.23=\"low\" 1317308.23-2000000=\"high\";
proc freq;
format so2 so2fmt. km kmfmt. man manfmt.;
tables so2*k
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sas\\myprog\';
DATA body;
set c.body(obs=20);
if gender =1 then sex= \'M\'; else sex = \'F\';
if height > 158;
keep id age sex height weight;
PROC PRINT; TITLE \'Original data set\';
DATA b; SET body; IF sex=\'M\' THEN DELETE;
PROC PRINT; TITLE \'Subset of observations: Female\';
DATA C; SET body
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