2013度第二学期统计分析软件SAS考试试卷A答案

1、暨 南 大 学 考 试 试 卷教师填写2013 - 2014 学年度第_二_学期课程名称： 统计分析软件SAS 授课教师姓名： 伍超标 考试时间:_2014_年_7 _月_1 _日课程类别必修 选修 考试方式开卷 闭卷试卷类别(A、B) A 共 12 页考生填写 学院(校) 专业 班(级)姓名 学号 内招 外招 题 号一二三四五六七八九十总 分得 分得分评阅人一、填空题（共10空，每空2分，共20分）1. 一个完整的SAS 程序由二部分组成: _数据 _步与_ 过程 _步.2. 多元统计分析中的判别分析与聚类分析的本质区别是: _类别是否已知，若已知，则为判别分析；否则为聚类分析 _.3. 进

2、行数值资料的描述统计描述的两个基本SAS过程是: _MEANS_过程与_ _UNIVARIATE_过程.4. 把多个SAS数据集进行横向合并、纵向合并所用的语句分别是_MERGE_ 语句、_SET_语句.5. 进行分类资料的统计分析的两个基本SAS过程是: _ LOGISTIC _过程与_ FREQ _过程.6. 进行数值资料的方差分析的两个基本SAS过程是: _ ANOVA _过程与_ GLM _过程.7. 在SAS中,可用于进行相关分析的过程常用的有:简单线性相关及等级相关的_ CORR _过程与典型相关的_ CANCORR _过程.8. 秩和检验的SAS过程中最常用的有二种:一是用于配对

3、设计数值变量资料符号秩和验的 UNIVARIATE _过程,另一是用于成组设计两样本比较及多个样本比较的秩和检验的 _ NPAR1WAY _过程.9. GLM过程可用于:进行（1）非均衡设计资料的 方差分析 _、(2)协方差分析及建立（3）_ 多项式 _回归.10. 在SAS中,可用于进行数值资料回归分析的过程常用的有:一元及多元线性回归的 REG _过程与非线性回归的_ NLIN _过程.得分评阅人二、单项选择题：每题的备选项中，只有一个最符合题意，将你的答案填写在下面的表格中（共10小题，每小题2分，共20分）题号12345678910答案ACBBADACAB(一)SAS数据集E3是对20

4、名2534岁的健康妇女进行体检取得的,现需要建立由头肌皮褶厚度(,cm),大腿围(,cm)及中臂围(,cm)预测身体脂肪(,cm)分布的方程. 运行SAS某些过程,有以下SAS运行结果:The REG ProcedureModel: M1Dependent Variable: yAnalysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value Pr > F Model 3 396.98461 132.32820 21.52 <.0001 Error 16 98.40489 6.15031 Corrected Tota

5、l 19 495.38950 Root MSE 2.47998 R-Square 0.8014 Dependent Mean 20.19500 Adj R-Sq 0.7641 Coeff Var 12.28017Parameter Estimates Parameter Standard Variance Variable DF Estimate Error t Value Pr > |t| Inflation Intercept 1 117.08469 99.78240 1.17 0.2578 0 x1 1 4.33409 3.01551 1.44 0.1699 708.84291 x

6、2 1 -2.85685 2.58202 -1.11 0.2849 564.34339 x3 1 -2.18606 1.59550 -1.37 0.1896 104.60601The PRINCOMP ProcedureCorrelation Matrix x1 x2 x3 x1 1.0000 0.9238 0.4578 x2 0.9238 1.0000 0.0847 x3 0.4578 0.0847 1.0000Eigenvalues of the Correlation Matrix Eigenvalue Difference Proportion Cumulative 1 2.06647

7、268 1.13367198 0.6888 0.6888 2 0.93280070 0.93207408 0.3109 0.9998 3 0.00072662 0.0002 1.0000Eigenvectors z1 z2 z3 x1 0.694696 -.050106 -.717557 x2 0.629428 -.440509 0.640135 x3 0.348164 0.896349 0.274482The REG ProcedureModel: M2Dependent Variable: yAnalysis of Variance Sum of Mean Source DF Square

8、s Square F Value Pr > F Model 3 396.98461 132.32820 21.52 <.0001 Error 16 98.40489 6.15031 Corrected Total 19 495.38950Root MSE 2.47998 R-Square 0.8014 Dependent Mean 20.19500 Adj R-Sq 0.7641 Coeff Var 12.28017Parameter Estimates Parameter Standard Variance Variable DF Estimate Error t Value P

9、r > |t| Inflation Intercept 1 20.19500 0.55454 36.42 <.0001 0 z1 1 2.93576 0.39578 7.42 <.0001 1.00000 z2 1 -1.64976 0.58908 -2.80 0.0128 1.00000 z3 1 -27.38341 21.10659 -1.30 0.2129 1.000001.为建立关于的线性回归方程,需应用的SAS过程为:A. LOGISTIC过程 B.NLIN过程 C.GLM过程 D.REG过程2.由所建立的线性回归方程可见: 用来解释的变动,只可以解释其中的( )%

10、, 在0.05的显著性水平之下,有显著影响的因素有( )个, 而且三因素间( )共线性现象. A.80.14%, 0, 存在 B. 80.14%, 0, 不存在 C.76.41%, 0, 不存在 D. 80.14%, 3, 存在3.根据对所作的主成分分析,SAS运行结果表明, 相关矩阵的最大特征值为( ),实际应用中(按80%的原则),需要选取的主成分为( )个. A. 2.06647268,1 B. 1.13367198,1 C. 2.06647268,2 D. 1.13367198,24.根据对所作的主成分分析,SAS运行结果表明,第一主成分为 A. B. C. D.以上结果都不对5. 根

11、据SAS运行结果,取关于主成分的线性回归方程,能有效地消除多重共线性,所得的线性回归方程为 ，其中: A. 0.8014 B. 2.93576 C.0.39578 D. 7.42(二)为110名7岁男童身高资料(SAS数据集名为P6),试编制频数表,计算描述性统计量并进行正态性检验. 运行SAS某些过程,有以下SAS运行结果:The UNIVARIATE ProcedureVariable: xMoments N 110 Sum Weights 110 Mean 119.727273 Sum Observations 13170 Std Deviation 4.74132543 Varianc

12、e 22.4801668 Skewness 0.15461074 Kurtosis -0.0252871 Uncorrected SS 1579258.52 Corrected SS 2450.33818 Coeff Variation 3.96010476 Std Error Mean 0.45206764Basic Statistical Measures Location Variability Mean 119.7273 Std Deviation 4.74133 Median 119.9000 Variance 22.48017 Mode 114.3000 Range 24.3000

13、0 Interquartile Range 6.40000 NOTE: The mode displayed is the smallest of 5 modes with a count of 3. Tests for Normality Test -Statistic- -p Value- Shapiro-Wilk W 0.993143 Pr < W 0.8623 Kolmogorov-Smirnov D 0.055958 Pr > D >0.1500 Cramer-von Mises W-Sq 0.036956 Pr > W-Sq >0.2500 Ander

14、son-Darling A-Sq 0.231585 Pr > A-Sq >0.2500回答以下问题:6.为编制频数表,所使用的SAS过程为: A. FREQ 过程 B. MEANS 过程 C. UNIVARIATE 过程 D.TTEST 过程7.要计算诸如除均值,标准差,最值之外的统计量,还要计算众数,中位数,四分位间距等描述性统计量,需要使用的SAS过程为: A. FREQ 过程 B. MEANS 过程 C. UNIVARIATE 过程 D.REG 过程8.为进行分布的正态性检验, 需在所使用的UNIVARIATE过程( )语句中加上NORMAL选项. A. VAR 语句 B.

15、PROC UNIVARIATE 语句 C. MODEL 语句 D.BY 语句9.根据SAS运行结果, 样本中位数为：A. 119.7273 B. -0.0253 C. 119.9000 D. 114.300010.根据SAS运行结果, 可认为在显著性水平( )下所给的身高资料( )正态分布. ,服从 B. 0.5, 服从 C. 0.05,不服从 D. 0.5 不服从得分评阅人三、多项选择题：每题的备选项中，有2个或2个以上符合题意，至少有1个错项。将你的答案填写在下面的表格中（共5小题，每小题3分，共15分）题号12345答案CDADEBCDACABD调查1329名血中胆固醇(CHO)含量及成

16、人血压(SBP)和冠心病(D)的关系,得到如下表所示的列联表:胆固醇含量(CHO)秩次(i)收缩压(SBP)秩次(j)患冠心病(D=1)未患冠心病(D=0)<5.811<127127-147-1661234233411712147225.18-2<127127-147-16612343203859843205.70-3<127127-147-16612348116611920968436.734<127127-147-1661234712111167994633要求进行相应的统计分析. 运行SAS某些过程,有以下SAS运行结果:The FREQ Procedure

17、Summary Statistics for case by choCochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob- 1 Nonzero Correlation 1 26.1475 <.0001 2 Row Mean Scores Differ 1 26.1475 <.0001 3 General Association 3 35.0021 <.0001The FREQ ProcedureSummary Statis

18、tics for case by sbpCochran-Mantel-Haenszel Statistics (Based on Table Scores)Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob- 1 Nonzero Correlation 1 21.9444 <.0001 2 Row Mean Scores Differ 1 21.9444 <.0001 3 General Association 3 28.9441 <.0001The LOGISTIC ProcedureModel Information Data S

19、et WORK.EX_905 Response Variable case Number of Response Levels 2 Frequency Variable count Model binary logit Optimization Technique Fisher's scoringProbability modeled is case=1.NOTE: 1 observation having nonpositive frequency or weight was excluded since it does not contribute to the analysis.

20、Model Convergence StatusConvergence criterion (GCONV=1E-8) satisfied.Deviance and Pearson Goodness-of-Fit StatisticsCriterion Value DF Value/DF Pr > ChiSq Deviance 14.8472 13 1.1421 0.3170 Pearson 13.4287 13 1.0330 0.4153Model Fit Statistics Intercept Intercept andCriterion Only Covariates AIC 67

21、0.831 630.952 SC 676.024 646.529 -2 Log L 668.831 624.952Testing Global Null Hypothesis: BETA=0Test Chi-Square DF Pr > ChiSq Likelihood Ratio 43.8791 2 <.0001 Score 43.3635 2 <.0001 Wald 40.2202 2 <.0001The LOGISTIC ProcedureAnalysis of Maximum Likelihood Estimates Standard Wald Paramete

22、r DF Estimate Error Chi-Square Pr > ChiSq Intercept 1 -5.0916 0.4428 132.2333 <.0001 cho 1 0.5300 0.1166 20.6717 <.0001 sbp 1 0.4405 0.1091 16.2992 <.0001Odds Ratio Estimates Point 95% Wald Effect Estimate Confidence Limits cho 1.699 1.352 2.135 sbp 1.553 1.254 1.924Association of Predic

23、ted Probabilities and Observed Responses Percent Concordant 66.3 Somers' D 0.393 Percent Discordant 26.9 Gamma 0.422 Percent Tied 6.8 Tau-a 0.051 Pairs 113804 c 0.6971.就所给的资料,为分析胆固醇(CHO)、收缩压(SBP)是否为冠心病(CASE)的危险因素,可考虑应用的SAS过程有:A.CORR过程 B.GLM过程 C.FREQ过程 D.LOGISTIC 过程 E.REG过程2.根据SAS运行结果,在0.05的显著性水平

24、下,就胆固醇与冠心病的关系分析,正确的结论为: A. 胆固醇是冠心病的危险因素 B. 胆固醇不是冠心病的危险因素C. 对应的CHM检验的35.0021 D. 对应的CHM检验的26.1475 E. 对应的CHM检验的p值<.00013.根据SAS运行结果, 在0.05的显著性水平下,就收缩压与冠心病的关系分析,正确的结论为: A. 收缩压不是冠心病的危险因素 B. 收缩压是冠心病的危险因素C. 对应的CHM检验的21.9444 D. 对应的CHM检验的p值<.0001E. 对应的CHM检验的28.9441 4. 根据SAS运行结果,以下结论错误的有: A.Pearson拟合优度为1

25、3.4287 B.Pearson拟合优度为14.8472 C.在0.05的显著性水平下,可认为胆固醇与收缩压中至少有一个是冠心病的危险因素 D.在0.05的显著性水平下,可认为胆固醇与收缩压中没有一个是冠心病的危险因素E.带截距的模型拟合统计量AIC为 670.8315. 根据SAS运行结果,以下正确的有:A.在0.05的显著性水平下,可认为胆固醇与收缩压都对冠心病有影响B.胆固醇与收缩压两因素中,最危险的因素是胆固醇C.胆固醇与收缩压两因素中,最危险的因素是收缩压D.胆固醇的比数比1.699指的是胆固醇每增加一个秩次,将平均使冠心病患病率上升1.699倍E.胆固醇的比数比1.699指的是胆固

26、醇每增加一个秩次,将平均使冠心病患病率下降1.699倍得分评阅人四、分析计算题（共3题, 共45分）1.(15分)某个保健矿泉疗养地做了一个减肥计划的广告,10个人受广告吸引前去治疗,治疗前后每人的体重(为变量与,kg)记录在SAS数据集EXER_05中.试以5%水平检验该治疗对减轻体重是否有效. 要求:(1)问可应用哪些SAS过程来实现相应的计算?(2)根据以下SAS运行结果,完成相应的SAS程序;(3)进行简要的分析说明.The UNIVARIATE ProcedureVariable: dMoments N 10 Sum Weights 10 Mean 1.33 Sum Observat

27、ions 13.3 Std Deviation 0.73794008 Variance 0.54455556 Skewness -0.435611 Kurtosis -0.5080605 Uncorrected SS 22.59 Corrected SS 4.901 Coeff Variation 55.4842162 Std Error Mean 0.23335714Basic Statistical MeasuresLocation Variability Mean 1.330000 Std Deviation 0.73794 Median 1.400000 Variance 0.5445

28、6 Mode . Range 2.30000 Interquartile Range 0.90000Tests for Location: Mu0=0Test -Statistic- -p Value- Student's t t 5.699418 Pr > |t| 0.0003 Sign M 4.5 Pr >= |M| 0.0039 Signed Rank S 22.5 Pr >= |S| 0.0039Tests for NormalityTest -Statistic- -p Value- Shapiro-Wilk W 0.96075 Pr < W 0.79

29、44 Kolmogorov-Smirnov D 0.137908 Pr > D >0.1500 Cramer-von Mises W-Sq 0.028982 Pr > W-Sq >0.2500 Anderson-Darling A-Sq 0.19758 Pr > A-Sq >0.2500解 （1）可以应用MEANS过程、TTEST过程、UNIVARIATE过程来实现相应的计算。 （2）与所给SAS运行结果相应的程序为：data temp; set exer_05; d=x-y; proc univariate normal； var d; run;（3）SA

30、S运行结果表明，治疗前后体重之差 服从正态分布，相应的 检验的 ，p值 ,故在显著性水平0.05之下，可认为治疗后的体重显著减轻。 2.(10分) 今用A、B两药治疗贫血病人,治疗一个月时测得血中红细胞增加数(,).12名性别、年龄及病情基本一致的病人,按A、B两药的使用与否分成四组(观察数据在SAS数据集ERER_808中),问A、B两药的治疗效果如何,两药同时使用的效果如何?要求:(1)根据以下SAS运行结果,完成相应的SAS程序;(2)进行简要的分析说明.The ANOVA ProcedureClass Level Information Class Levels Values a 2

31、0 1 b 2 0 1 Number of Observations Read 12 Number of Observations Used 12 The ANOVA ProcedureDependent Variable: y Sum of Source DF Squares Mean Square F Value Pr > F Model 3 2.96250000 0.98750000 98.75 <.0001 Error 8 0.08000000 0.01000000 Corrected Total 11 3.04250000 R-Square Coeff Var Root

32、MSE y Mean 0.973706 7.843137 0.100000 1.275000 Source DF Anova SS Mean Square F Value Pr > F a 1 0.90750000 0.90750000 90.75 <.0001 b 1 1.68750000 1.68750000 168.75 <.0001 a*b 1 0.36750000 0.36750000 36.75 0.0003 The ANOVA Procedure Level of -y- a N Mean Std Dev 0 6 1.00000000 0.23664319 1

33、6 1.55000000 0.60909769 Level of -y- b N Mean Std Dev 0 6 0.90000000 0.14142136 1 6 1.65000000 0.50099900 Level of Level of -y- a b N Mean Std Dev 0 0 3 0.80000000 0.10000000 0 1 3 1.20000000 0.10000000 1 0 3 1.00000000 0.10000000 1 1 3 2.10000000 0.10000000解 （1）与所给SAS运行结果相应的程序为：proc anova; class a b; model y=a b a*b; means a b a*b; run;（2）SAS运行结果表明：在显著性水平0.01下，与不用药组相比，用A药、或用B药、或两药同时使用的治疗效果都有显著差异，而且两药同时使用的治疗效果最佳。3.(20分) 研究三组饲料对动物所增体重的影响,按配伍组设计将24只大白鼠配成8个配伍组,再将每个配伍组的3只大白鼠随机分入三个饲料组.相应的试验数据存入SAS数据集ERER_27中(进食量,增加体重,单位为g,组别为),要求比较三种饲料喂养下体重增加是否有差别, 具体地:(1) 问SAS的ANOVA过程能否实现应的分析计算?如果不能,则可以使用