数据的统计描述.ppt

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1、数据的统计描述1现在学习的是第1页，共46页统计描述是对观测数据进行概括、整理，使人们对其规律有个基本了解，也是进一步进行统计推断和分析的基础 第2章 数据的统计描述采用相应的统计量和绘制统计图等方式对数据进行整理 SAS系统中的MEANS和UNIVARIATE过程可以实现对数据的统计描述，2现在学习的是第2页，共46页描述性统计量1 描述性统计及SAS相关过程设 是一组观测数据 nxxx,.,21平均位置的度量1.均值niinxx113现在学习的是第3页，共46页描述性统计量1 描述性统计及SAS相关过程设 是一组观测数据 nxxx,.,21平均位置的度量2.中位数,)1()(21)(222

2、nnnxx xme为偶数时为奇数时nn其做法是先将这n个数按从小到大的顺序进行排列得到：，中位数是位于中间位置的数。)()2()1(nxxx4现在学习的是第4页，共46页描述性统计量1 描述性统计及SAS相关过程设 是一组观测数据 nxxx,.,21平均位置的度量3.众数表示观测值中出现次数最多的数值，常用 表示 om5现在学习的是第5页，共46页描述性统计量1 描述性统计及SAS相关过程设 是一组观测数据 nxxx,.,21平均位置的度量4.分位数),(,)1()(21)1(npnpnpxxxp分位数是整数不是整数npnp其中 表示 整数部分，且 。分位数表示有100%个观测值不超过 分位数

3、。故又称 分位数为第100 个百分位数,中位数即0.5分位数.0.25分位数和0.75分位数分别称为下四分位数和上四分位数，并记为 和 。npnp10 pppppp1Q3Q6现在学习的是第6页，共46页描述性统计量1 描述性统计及SAS相关过程设 是一组观测数据 nxxx,.,21平均位置的度量以上几个统计量中，均值易受极端值的影响，而众数、中位数和分位数受极端值影响较小。因而这些量在实际应用中要区别对待 7现在学习的是第7页，共46页描述性统计量1 描述性统计及SAS相关过程设 是一组观测数据 nxxx,.,21离散程度的度量 1.方差niixxns122)(112.标准差niixxns12

4、)(113.标准误（均值的标准差）nsstderr 8现在学习的是第8页，共46页描述性统计量1 描述性统计及SAS相关过程设 是一组观测数据 nxxx,.,21离散程度的度量 4.极差5.四分位距（四分位极差）6.变异系数)1()(xxRn即：minmaxxxR13QQQ(%)100 xsCV9现在学习的是第9页，共46页描述性统计量1 描述性统计及SAS相关过程设 是一组观测数据 nxxx,.,21离散程度的度量 方差是度量观测值分散程度的常用统计量，但其量纲与观测值的量纲不同，而标准差、极差及标准误的单位与观测值的量纲相同，而变异系数无量纲，因而便于不同量纲数据的分散性比较 通常在正态分

5、布的情况下，我们用统计量均值和方差来描述分布的平均位置和变异程度，而对分布未知或分布不规则的观测数据用统计量中位数和四分位距来度量其位置和变异 10现在学习的是第10页，共46页描述性统计量1 描述性统计及SAS相关过程设 是一组观测数据 nxxx,.,21分布形状的度量 1.偏度2.峰度niisxxnnng131)()2)(1()3)(2()1(3)()3)(2)(1()1(2142nnnsxxnnnnngnii其中 为标准差 s11现在学习的是第11页，共46页描述性统计量1 描述性统计及SAS相关过程设 是一组观测数据 nxxx,.,21分布形状的度量 一个分布是否对称，可通过计算偏度的

6、值进行判断：若 ，可认为分布对称；若 ，则分布右偏（正偏），即均值右侧的数据更分散；若 ，则分布左偏（负偏），即均值左侧的数据更分散。峰度是以同方差正态分布为标准，比较两侧极端数据分布情况的指标。正态分布的 ；若均值两侧极端值数据较多，则峰度为正，此时分布有一厚重的尾巴，且 ；若均值两侧的极端值较少，则 。01g01g01g02g02g02g12现在学习的是第12页，共46页MEANS过程1 描述性统计及SAS相关过程MEANS过程可用来对数值变量计算其描述性统计量，该过程除不能给出众数及分位数外，其它描述性统计量均可给出。它可以通过VAR语句指定需要分析的变量，也可通过BY语句，将变量进行分

7、组计算其统计量，在BY组内还可通过CLASS语句进一步分组。此外该过程还可进行T-检验（其检验假设为：）和总体均数的区间估计，同时还可方便地将所分析的结果保存到SAS数据集中，方便以后进一步使用。0:0H13现在学习的是第13页，共46页MEANS过程1 描述性统计及SAS相关过程MEANS过程的格式及语句说明 1.格式PROC MEANS 选择项；VAR 变量表；BY 变量表；CLASS 变量表；FREQ 变量表；WEIGHT 变量；ID 变量表；OUTPUT OUT=SAS数据集 统计量关键词=变量名表必需的语句必需的语句可可选选择择语语句句14现在学习的是第14页，共46页MEANS过程

8、1 描述性统计及SAS相关过程MEANS过程的格式及语句说明 2.语句说明 选择项 vDATA=SAS数据集名，指明进行分析的数据集名，其缺省值为最近建立的SAS数据集。vNOPRINT不打印任何描述性统计量。此选项多用在将描述性统计量输出到SAS数据集时。缺省时的规定输出描述统计量，即PRINT选项。vMAXDEC=n指定输出结果小数部分的最大位数，n的取值范围为08，缺省值为n=2vALPHA=值,指定显著性水平的值。vVARDEF=除数 指定计算方差所用的除数。除数可以用以下关键字表示：1.DF 用自由度（N-1）做除数，这是缺省设置。2.N 用观测数做除数。3.WEIGHT|WGT 用

9、权重和做除数。4.WDF 用权重和减1做除数。15现在学习的是第15页，共46页MEANS过程1 描述性统计及SAS相关过程MEANS过程的格式及语句说明 2.语句说明 选择项 v统计量用关键词表示：N、mean、std、min、max、Nmiss、range、sum、var、uss、css、cv、stderr、t、prt、sumwgt、skewness、krutosis、clm、lclm、uclm等，其中前五个统计量为缺省时的值.要得到这些统计量，只需给出相关的关键词即可.这此关键词亦可用于OUTPUT语句中。clm是计算置信上限和下限；lclm计算置信下限；uclm计算置信上限。16现在学

10、习的是第16页，共46页MEANS过程1 描述性统计及SAS相关过程MEANS过程的格式及语句说明 2.语句说明 VAR 变量表 规定要进行计算的数值变量及顺序。该语句缺省时，除由BY、CLASS、FREQ和WEIGHT指定的变量外，其余的数值变量均进行计算。BY 变量表 根据BY后指定的变量表形成多个观测组，然后对每组分别计算相应的统计量，不过在使用该语句之前，应对BY后面指定的变量表进行过排序。17现在学习的是第17页，共46页MEANS过程1 描述性统计及SAS相关过程MEANS过程的格式及语句说明 2.语句说明 CLASS 变量表 此语句的作用与BY语句类似，其不同之处是它不要求事先对

11、CLASS的变量表进行排序，且在输出时，按CLASS变量的不同取值，以单页输出。FREQ 变量 指定其后的变量代表的是频数，此语句当数据集是频数表资料时才使用。用ID后面指定的变量表的值来标识输出的观测。ID 变量表 18现在学习的是第18页，共46页MEANS过程1 描述性统计及SAS相关过程MEANS过程的格式及语句说明 2.语句说明 指定其后的变量代表权重。该变量的值应大于零，若某值小于零或缺失，则取该值为0。WEIGHT 变量 例如，设变量X，其一组观测值为 ，用WEIGHT语句规定权重变量为W，相应的值为 ，()，则加权均值 和加权方差 为：，其中除数由任选项VARDEF=确定。nx

12、xx,.,21nwww,.,210iwwxws2niiniiiwwxwx11/niiiwdxxws122/)(19现在学习的是第19页，共46页MEANS过程1 描述性统计及SAS相关过程MEANS过程的格式及语句说明 2.语句说明 该语句将结果输出到某SAS数据集，其中OUT=SAS数据集指明将结果保存的数据集，若要创建永久数据集则要用两级命名。统计量关键词见选择项中的说明 OUTPUT OUT=SAS数据集 统计量关键词=变量名表 20现在学习的是第20页，共46页MEANS过程1 描述性统计及SAS相关过程MEANS过程的格式及语句说明 2.语句说明 规定统计量并命名的形式有以下三种：O

13、UTPUT OUT=SAS数据集 统计量关键词=变量名表 关键词=；或关键词（变量表）=；表示输出的数据集中计算由关键词指定的 统计量，其名字仍为原变量名。前者要计算的变量和顺序由VAR语句指 定，而后者则由关键词括号中的变量表指定。关键词=名字列表；表示输出的统计量的名字为等号右边的名字列表指定，计算的变量和顺序也是由VAR语句指定。关键词（变量表）=名字列表；这结合前面两者的优点，既可控制要计算的 变量及顺序，也可按自已的要求给计算的统计量取名字。21现在学习的是第21页，共46页MEANS过程1 描述性统计及SAS相关过程MEANS过程的格式及语句说明 3.例子 对120个炉钢中的SI含

14、量进行检验，得数据如下：0.86 0.78 0.83 0.84 0.77 0.84 0.81 0.84 0.81 0.81 0.80 0.81 0.79 0.74 0.82 0.78 0.82 0.78 0.81 0.80 0.81 0.74 0.87 0.780.82 0.75 0.78 0.79 0.80 0.85 0.81 0.78 0.87 0.74 0.81 0.710.77 0.88 0.78 0.82 0.77 0.76 0.78 0.85 0.77 0.73 0.77 0.780.77 0.81 0.71 0.79 0.95 0.77 0.78 0.78 0.81 0.81 0

15、.79 0.870.80 0.83 0.77 0.65 0.76 0.64 0.82 0.78 0.80 0.75 0.82 0.820.84 0.80 0.79 0.80 0.90 0.77 0.82 0.81 0.79 0.75 0.82 0.830.79 0.90 0.86 0.80 0.76 0.85 0.78 0.81 0.83 0.77 0.75 0.780.82 0.82 0.78 0.84 0.73 0.85 0.83 0.84 0.81 0.82 0.81 0.850.83 0.84 0.89 0.82 0.81 0.85 0.86 0.84 0.82 0.78 0.82 0

16、.78给出这组数据的描述统计量,样本均值,样本方差,标准差,标准误差,极差,变异系数，偏度系数,峰度系数等 22现在学习的是第22页，共46页MEANS过程1 描述性统计及SAS相关过程MEANS过程的格式及语句说明 3.例子 data stat;input x;cards;0.86 0.78 0.83 0.84 0.77 0.84 0.81 0.84 0.81 0.81 0.80 0.810.79 0.74 0.82 0.78 0.82 0.78 0.81 0.80 0.81 0.74 0.87 0.780.82 0.75 0.78 0.79 0.80 0.85 0.81 0.78 0.87

17、 0.74 0.81 0.710.77 0.88 0.78 0.82 0.77 0.76 0.78 0.85 0.77 0.73 0.77 0.780.77 0.81 0.71 0.79 0.95 0.77 0.78 0.78 0.81 0.81 0.79 0.870.80 0.83 0.77 0.65 0.76 0.64 0.82 0.78 0.80 0.75 0.82 0.820.84 0.80 0.79 0.80 0.90 0.77 0.82 0.81 0.79 0.75 0.82 0.830.79 0.90 0.86 0.80 0.76 0.85 0.78 0.81 0.83 0.77

18、 0.75 0.780.82 0.82 0.78 0.84 0.73 0.85 0.83 0.84 0.81 0.82 0.81 0.850.83 0.84 0.89 0.82 0.81 0.85 0.86 0.84 0.82 0.78 0.82 0.78;proc means data=stat mean var std stderr range cv skewness kurtosis;var x;run;演示23现在学习的是第23页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程UNIVARIATE过程与MEANS过程一样，能计算各种描述统计量，但它的功能比MEANS过程

19、还要强大，除了可完成MEANS过程的基本统计量的计算外，还能计算众数和分位数，生成频率表，以及进行正态性检验和绘制正态概率图、茎叶图和盒形图等方面的功能（关于这部分的功能下章再说明）。24现在学习的是第24页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明1.格式PROC UNIVARIATE 选择项;VAR 变量表;BY 变量表;FREQ 变量;WEIGHT 变量;ID 变量表;OUTPUT OUT=输出数据集 统计量关键词=变量名表 必需的语句必需的语句可选可选语句语句25现在学习的是第25页，共46页univariate过程1 描述

20、性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明2.语句说明选择项常用的几个选项如下：DATA=数据集 给出要计算的目标数据集NOPRINT 要求不在OUTPUT窗中输出.PLOT 给出三种图形：茎叶图、盒式图、正态概率图。FREQ 给出频数分布表，表中包括变量值、频数、百分数、累计百分数等项；NORMAL 进行正态性检验，检验的原假设是：数据来自正态总体。VARDEF=DF|WGT|N|WDF 规定计算方差的除数26现在学习的是第26页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明2.语句说明OUTPUT语句 OUTPU

21、T语句建立包括UNIVARIATE过程分析结果的输出数据集，其格式与MEANS过程的格式相同，但该语句必须与VAR语句联用。27现在学习的是第27页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明2.语句说明OUTPUT语句 下面列出其统计关键词（1）系统给出的统计关键词 N、NOBS、NMISS、MEAN、STDERR、SUM、STD、VAR、CV、USS、CSS、MAX、MIN、RANGE、SKEWNESS、KURTOSIS、SUMWGT、MODE、T、PRT。28现在学习的是第28页，共46页univariate过程1 描述性统计及

22、SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明2.语句说明OUTPUT语句 下面列出其统计关键词（1）系统给出的统计关键词 百分位数关键字：Q3 上四分位数（第75百分位数）Q1 下四分位数（第25百分位数）QRANGE Q3-Q1四分位距 MEDIAN 中位数（第50百分位数）P1 第1百分位数 P5 第5百分位数 P10 第10百分位数 P90 第90百分位数 P95 第95百分位数 P99 第99百分位数29现在学习的是第29页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明2.语句说明OUTPUT语句 下面列出其统计关键词

23、（1）系统给出的统计关键词 其它：SIGNRANK 符号秩统计量PROBS 大于中心的符号统计量的绝对值的概率MSIGN 符号统计量PROBM 大于符号秩统计量的绝对值的概率NORMAL 正态检验统计量（W、ProbD）。PROBN 检验数据来自正态分布假设的概率值。30现在学习的是第30页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明2.语句说明OUTPUT语句 下面列出其统计关键词（2）自定义分位数的选项 PCTLPTS=百分位数值表 如PCTLPTS=55 66.7 即要求计算第55、和第66.7百分位数。若不指定这2个百分位数的

24、变量名，则系统会自动地给出其变量名分别为55、和66_7。小数点用“_代替,若指定的百分位数有两位小数,给出的变量名截成一位 PCTLNAME=后缀名列表 给出要输出的百分位数变量名的后缀 PCTLPRE=前缀名列表 给出要输出的百分位数变量名的字头 31现在学习的是第31页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明2.语句说明OUTPUT语句 下面列出其统计关键词（2）自定义分位数的选项 自定义的百分位数的名字由定义的变量前缀和后缀确定或缺省名连接起来形成。以上三项常联合起来使用，其效果见下例：PROC UNIVARIATE；VA

25、R X Y Z;OUTPUT OUT=TESTOUT PCTLPTS=55 66.7 PCTLPRE=A B C PCTLNAME=P55 P66_7;run;32现在学习的是第32页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明2.语句说明OUTPUT语句 下面列出其统计关键词（2）自定义分位数的选项 此例中要求给出由VAR语句中规定的三个变量X，Y，Z的第55%和66.7%百分位数，则在输出数据集中产生的变量AP55 AP66_7表示X的第55和66.7百分位数;变量BP55,BP66_7表示Y的第55和66.7百分位数;变量CP5

26、5 CP66_7表示Z的第55 66.7百分位数。33现在学习的是第33页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明3.例子例 数据同上例，下面我们用UNIVARIATE过程给出另外的几个描述性统计量，中位数，众数，上四分位数，下四分位数，四分位距 proc univariate data=stat;var x;run;34现在学习的是第34页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明3.例子输出结果为:Univariate ProcedureVariable=X Mom

27、ents（I）N120Sum Wgts120Mean0.80275Sum96.33Std Dev0.044777Variance0.002005Skewness-0.33182Kurtosis2.287141USS77.5675CSS0.238593CV5.57795Std Mean0.004088T:Mean=0196.3885Pr|T|0.0001Num=0120Num0120M(Sign)60Pr=|M|0.0001Sgn Rank3630Pr=|S|0.000135现在学习的是第35页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说

28、明3.例子输出结果为:Quantiles(Def=5)（II）100%Max 0.95 99%0.9 75%Q3 0.83 95%0.87 50%Med 0.81 90%0.85 25%Q1 0.78 10%0.75 0%Min 0.64 5%0.735 1%0.65 极差 0.31 Q3-Q1 0.05 众数 0.7836现在学习的是第36页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明3.例子输出结果为:Extremes（III）Lowest Obs Highest Obs 0.64(66)0.88(38)0.65(64)0.89(

29、111)0.71(51)0.9(77)0.71(36)0.9(86)0.73(101)0.95(53)37现在学习的是第37页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明3.例子N：观测的个数Sum Wgts：观测的加权和Mean：均值 Sum：观测值的总和Std Dev：标准差 Variance：方差Skewness：偏度 Kurtosis：峰度USS：观测值平方和 CSS：离均差平方和CV：变异系数 Std Mean：标准误差（即均值的标准差）T:Mean=0：均值为0的假设下的T值 Pr|T|：大于T绝对值的概率Num=0：非零

30、观测的个数 Num0：观测值中大于零的个数M(Sign)：中位数为0的假设下符号统计量M的值 Pr=|M|：不小于M绝对值的概率Sgn Rank：中位数为0的假设下符号秩和统计量S的值 Pr=|S|：不小于S绝对值的概率。*W:Normal：正态性检验统计量W的值 PrW：小于W值的概率。38现在学习的是第38页，共46页univariate过程1 描述性统计及SAS相关过程Univariate过程的格式及语句说明3.例子上面的程序利用UNIVARIATE过程的缺省输出，结果需要在输出项中寻找才行，下面的程序直接将结果保存到SAS数据集中。proc univariate data=stat n

31、oprint;var x;output out=result1 mode=xmod median=xmed Q3=xq3 Q1=xq1 QRANGE=xq31;proc print data=result1;run;结果为：XQ3 XMED XQ1 XQ31 XMOD 0.83 0.81 0.78 0.05 0.78 示范39现在学习的是第39页，共46页图形具有形象直观的特点，因此用适当的图形将数据的特征展示出来，是非常有意义的。常用频率直方图和累计频率直方图来表示概率密度函数和分布函数；对数据用茎叶图和盒形图来进行探索分析等。2 数据的图形概括40现在学习的是第40页，共46页1 概率密度

32、函数及分布函数的图形表示（CHART、GCHART过程）2 数据的图形概括 设 是取自总体 的样本，总体的概率密度函数为 ，将 的取值范围等分为 个区间，用 表示区间的长度，用 表示落入第 个区间的样品个数。另外由总体分布 及积分中值定理，有：用频率 近似估计概率 的值，则有：，因此当区间很小且样本容量 很大时，则以 得到的图是密度函数 的一个很好的近似。在实际中常用频率和累计频率作直方图，得到频率直方图和累计频率直方图，即SAS中的百分比和累计百分比直方图，这两个图分别与概率密度函数图和概率分布函数图的形状相似，事实上二者之间只相差一个常数倍。在 固定的情况下，频数直方图与频率直方图形形状相

33、同，因此实际中也经常作频数直方图。nXXX,.,21X)(xfXmdii),1iitt)(xf),),()()(1111iiiiiittiiittfttdxxftXtPpiiniipdnfii)(ndni)(xfn41现在学习的是第41页，共46页1 概率密度函数及分布函数的图形表示（CHART、GCHART过程）2 数据的图形概括例 对前例中的数据进行图形概括，画出：频数直方图，频率（百分比）直方图，累计百分数直方图。SAS程序：proc chart data=stat;vbar x;vbar x/type=percent;vbar x/type=cpercent;run;vbar x;语句

34、要求画出变量x的频数直方图（这是缺省设置），vbar x/type=percent;语句要求画出百分比直方图，由选项type=percent指定。vbar x/type=cpercent;语句要求画出累计百分比直方图 演示42现在学习的是第42页，共46页2 探索 性数据分析 2 数据的图形概括茎叶图茎叶图 它显示的是观测资料的频数分布，其做法是交将数据值分为茎和叶，并以数据的整数部分为“茎”，小数部分为“叶”，多于两位的小数四舍五入为一位小数，此外还给出了每个间隔中的数据频数。要注意的是，当组成叶的一行中的数据个数超过48个时，该过程以水平直方图代替 43现在学习的是第43页，共46页2 探

35、索 性数据分析 2 数据的图形概括盒形图盒形图 它由两部分组成：矩形盒和盒须线。以纵向来看，盒子的顶线与底线分别对应于上、下四分位数的位置，所以盒子的高度表示四分位距，盒子中间的横线为中位数对应的位置，其均值以“+”表示。盒子上下廷伸出去的线叫盒须线，它表示数据的分散情况，其长度是四分位距的1.5倍。超过1.5四分位距的数据用“0”表示，表明此点可疑，超过3倍四分位距的数据点用“*”标出，该点很可能是异常点。因此从盒形图可大致看出数据的分布情况以及是否对称等。44现在学习的是第44页，共46页2 探索 性数据分析 2 数据的图形概括例 SAS中UNIVARIATE过程给出这两种分析方法。数据见前例。其分析的SAS程序如下：proc univariate data=stat plot;var x;run;演示45现在学习的是第45页，共46页2 数据的图形概括46现在学习的是第46页，共46页