多元统计实验三方差分析

1、桂林电子科技大学 数学与计算科学学院实验报告院系数学与计算科学学院学号姓名成绩课程名称应用多元统计分析实验实验项目名 称实验三 方差分析一 ，实验目的用SAS软件进行单个总体均值的推断二，实验原理1means过程 功能：对数值型变量给出简单描述性统计值。 (16种统计量，P51,默认的只有5种) 也可以检验正态总体均值是否为零。 格式： proc means probt; /* probt 用于检验正态总体均值是否为零*/ var x ; run; 2. Univariate过程 功能：UNIVARIATE过程除了可以完成与MEANS过程相同的基本统计量外，还可以计算变量的极端值、分位数，生成

2、频率表，并支持对数据进行正态性检验。格式： proc univariate normal ; /* normal 用于检验总体是否服从正态*/ var x ; run;3. IML 过程由于在DATA数据步的过程中， SAS系统并没有提供向量或矩阵的输入，要想建立一个矩阵的数据，就要用到SAS/IML模块，它有着一套很强大、灵活的运算语言。在IML的环境下不但可以进行矩阵的各种运算，而且还可以与DATA步一起使用实现各种复杂的计算和操作功能三，实验内容中世纪英国的建筑风格，早期是罗马式，后来有哥特式。罗马式教堂平均长度为145.29m，中殿的平均高度为22.69m.n=16个哥特式教堂的样本数

3、据如下： 序号长度/m中殿高度/m序号长度/m中殿高度/m1158.1930.499124.0521.95268.5822.861089.9226.82391.4415.851183.2116.764127.4118.9012126.4920.425124.6620.731355.4713.726129.5426.2114161.5431.397112.7817.3715186.2331.398154.2824.9916144.1725.6 试检验, .四，实验过程原始记录（数据，图表，计算等）data shiyan3;input no x1 x2 ;long=x1-145.29;haigh=

4、x2-22.69;cards;1158.1930.499124.0521.95268.5822.861089.9226.82391.4415.851183.2116.764127.4118.9012126.4920.425124.6620.731355.4713.726129.5426.2114161.5431.397112.7817.3715186.2331.398154.2824.9916144.1725.6; proc means data=shiyan3 probt; /* probt 用于检验正态总体均值是否为零*/ var long haigh ; run;proc univari

5、ate data=shiyan3 normal ;var long haigh;run;方法1. 从上表可以看出长度的检验结果p值为0.017，小于0.05.因此，拒绝原假设，即认为罗马式教堂平均长度不是145.29m。高度的检验结果的p值为0.3157，大于0.05，因此，接受原假设，即认为中殿的平均高度为22.69m。方法2：1.长度图2.1.1图2.1.2由于样本量0.05,接受原假设，即罗马式教堂平均长度服从正态分布。并由Students t检验的p值为0.0170.05，所以y的均值不为0,即即罗马式教堂平均长度不是145.29m。2. 高度图2.2.1 正态性检验图2.2.2 位置

6、检验由于样本量0.05，所以y的均值为0,即即罗马式教堂中殿的平均高度为22.69m。方法3：data shiyan3;input no x1 x2 ;cards;1158.1930.499124.0521.95268.5822.861089.9226.82391.4415.851183.2116.764127.4118.9012126.4920.425124.6620.731355.4713.726129.5426.2114161.5431.397112.7817.3715186.2331.398154.2824.9916144.1725.6; proc iml data=shiyan3;n

7、=16; p=2; /*定义样本容量和总体的维数*/u0=145.29 22.69; /*miu 0 均值向量*/use shiyan3; /*打开SAS数据集*/xn=x1 x2; /*变量名矩阵（行向量）*/read all var xn into x; /*读取xa矩阵中所有的变量，将其值存放到X矩阵（即数据矩阵）中*/print x;in=16 1; /*每个元素都是 1 的 1行20列矩阵（即行向量）*/print in;xb=(in*x)/n; /*计算三个分量的均值*/print xb;xc=xb-u0;print xc;a=x*x-n*xb*xb; /*计算样本离差矩阵*/S=a/(n-1); /*计算样本协方差矩阵*/print a s;is=inv(s); /*计算样本协方差矩阵的逆*/print is;t2=n*xc*is*xc; /*计算霍特林统计量值*/f=(n-p)*t2/(n-1)*p); /*计算F值*/print t2 f;p0=1-probf(f,p,n-p); /*计算P值*/fa=finv(0.95,p,n-p); /*计算水平为0.05的F临