Zadanie 1. Plik Nowy Kod. lub naciskając ikonę Nowy kod (jak na rysunku) Tworzymy bibliotekę o nazwie lab wpisując instrukcję

Transkrypt

1 Zadanie 1 Plik Nowy Kod lub naciskając ikonę Nowy kod (jak na rysunku) Tworzymy bibliotekę o nazwie lab wpisując instrukcję libname nazwa biblioteki lokalizacja na dysku ; np. libname lab 'N:\sas2007\'; Kompilacja poprzez wciśnięcie klawisza F8

2 Zadanie 2 a) Tworzymy zbiór o nazwie panie Plik Nowy Kod data lab.panie; input stan $ liczba; datalines; panny mezatki wdowy rozwodki 8170 ; run; Uwaga! Symbol $ umieszczony po nazwie kolumny oznacza, że deklarujemy kolumnę typu znakowego. Po skompilowaniu otrzymamy

3 b) Tworzenie wykresu blokowego (słupkowego) Wykres Wykres słupkowy

4

5 c) Tworzenie wykresu kołowego Wykres Wykres kołowy

6

7 Zadanie 3 Otwieramy plik z danymi. Można to robić na dwa sposoby: a) poprzez bibliotekę b) metodą tradycyjną, czyli wyszukując ścieżkę do katalogu zawierającego plik. Metoda a) Plik Otwórz Z serwera/spinacza SAS

8

9

10 Tu mamy zbiór z surowymi danymi (niepogrupowanymi). Stąd też sposób zadania danych w procedurze jest lekko odmienny.

11

12 Zadanie 4 Najpierw wczytujemy dane plik bottles (można to zrobić tak jak poprzednio) i otrzymujemy: Teraz musimy utworzyć nową zmienną cisnienie która powstanie poprzez przemnożenie kolumny strength przez UWAGA W SASie część całkowitą od ułamkowej oddzielamy kropką (a nie przecinkiem)! UWAGA Zmienne (kolumny) w pliku danych są zabezpieczone i aby dokonać jakichkolwiek operacji na danych należy wpierw odbezpieczyć plik. Robimy to tak odhaczając w miejscu Dane Tylko do odczytu

13 Teraz możemy przejść do naszej operacji. Robimy to następująco:

14 I otrzymujemy Czyli mamy już zmienną cisnienie, na której będziemy dalej pracować. Wszystkie interesujące nas analizy są wykonywane przez jedną procedurę: Analizuj Analiza rozkładu

15 Najpierw trzeba wybrać zmienną do analizy:

16 A teraz zaznaczamy, które wykresy nas interesują: No i po naciśnięciu Uruchom, na ekranie pojawi się:

17 Dalsza analiza jest przeprowadzana w ten sposób, że klikamy na ikonę Analiza rozkładu, która jest w polu Projekt i powoli dokładamy te opcje, które są akurat potrzebne. A więc: Punkt d) Tabele podstawowe pomiar momenty Punkt e) Tabele kwantyle Punkt f) Tabele średnie obcięte średnie winsoryzowane Punkt g) Tabele testy normalności oraz Rozkłady normalny oraz Wygląd Wykresy wykres kwantyli Punkt h) Tabele podstawowe przedziały ufności Punkt i) Tabele testy położenia Przykładowo, aby zrobić nasz test dla średniej, tzn. H : μ = 1.8 K : μ 1.8 należy zadać hipotezę zerową (jak na następnym zrzucie z ekranu)

18 No i wówczas otrzymamy

19 Zadanie 5 Otwieramy plik cardata Tworzymy nową zmienną zp zawierającą dane dotyczące zużycia paliwa wyrażone nie w galonach na litr (jak w zmiennej mpg), ale w litrach na 100 km. Tym razem zrobimy to innym sposobem niż poprzednio napiszemy mały programik: data lab.cardata2; set lab.cardata; zp=378.5/(mpg*1.609); run; W ten sposób tworzymy nowy plik cardata2, w którym są dana z pliku cardata oraz dodatkowo jest kolumna zp.

20 Aby narysować dystrybuantę empiryczną należy wywołać procedurę Analizuj Analiza wydolności procesu Wykres dystrybuanty

21

22 Kody (punkt j) tworzymy w następujący sposób: data lab.cardata3; set lab.cardata2; if zp<=7 then pali='malo '; if zp>7 and zp<=10 then pali='przecietnie'; if zp>10 then pali='duzo'; run; I teraz korzystając z kolumny pali tworzymy wykres kołowy (tak jak w zadaniu 3).

23 Zadanie 6 Porównywanie zużycia paliwa przez samochody amerykańskie, europejskie i japońskie prowadzimy w procedurze Analizuj Analiza rozkładu Jednakże możemy to robić na dwa sposoby, w zależności od tego, co chcemy uwypuklić. I tak, jeżeli chcemy mieć każdą podpróbkę analizowaną osobno, to wybieramy opcje następująco: Wówczas tworzone są wykresy (np. skrzynkowe) osobno dla każdej podróbki.

24 Jeśli zaś wybierzemy opcje jak na poniższym ekranie: to otrzymamy jeden rysunek dla trzech podróbek, co ułatwia porównywanie rozkładów.

25 Zadanie 7 Tworzymy podzbiór pliku cardata3 zawierający jedynie interesujące nas rekordy w tym przypadku będą to samochody mające 6 lub 8 cylindrów: data lab.cardata4; set lab.cardata3; where cylinders=6 or cylinders=8; run; I dalsze analizy prowadzimy tak jak poprzednio.