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1、区间估计与假设检验区间估计与假设检验Proc means data=class clm maxdec=2 alph=0.01;Var height;Run;Proc means data=class mean var clm alpha=0.01 maxdec=3 fw=8;Var height weight;Output out=mclass mean= var=vh vw lclm=lc uclm=uc;Run;注：注：means means 过程只能对均值进行区间估计过程只能对均值进行区间估计大前提是该变量服从正态分布大前提是该变量服从正态分布Means 过程做区间估计过程做区间估计Pr
2、oc ttest data=class h0=62 alpha=0.01;Var height;Run;VarVar语句用来指定要分析的变量，语句用来指定要分析的变量，varvar变量须为数值型变量须为数值型如果使用如果使用varvar语句而不使用语句而不使用classclass语句，语句，ttestttest过程将过程将执行单组样本均数与给定值（默认为执行单组样本均数与给定值（默认为0 0）的）的t t检验检验如果忽略如果忽略varvar语句，则输入数据集中的全部数值型变语句，则输入数据集中的全部数值型变量量( (除了除了byby，classclass，freqfreq以及以及weightw
3、eight语句中已使用的语句中已使用的变量外变量外) )将被作为分析变量来使用将被作为分析变量来使用VarVar语句不能和语句不能和pairedpaired语句同时使用语句同时使用大前提是该变量服从正态分布大前提是该变量服从正态分布ttest 单组样本的单组样本的t检验检验ttest 配对的配对的t检验检验 简便法简便法(x) 常规法常规法(y) 2.4100 2.8000 2.9000 3.0400 2.7500 1.8800 2.2300 3.4300 3.6700 3.8100 4.4900 4.0000 5.1600 4.4400 5.4500 5.4100 2.0600 1.2400
4、 1.6400 1.8300 1.0600 1.4500 0.7700 0.9200现有两种方法测定血液现有两种方法测定血液中的某种物质的含量，中的某种物质的含量，简便法和常规法，对简便法和常规法，对1212个人同时用两种方法进个人同时用两种方法进行测定，分析两种方法行测定，分析两种方法是否显著不同？是否显著不同？Proc ttest data=a h0=0 alpha=0.05/*缺省缺省选项选项*/;paired x*y;Run;对配对的对配对的t检验的说明检验的说明PairedPaired语句用来指定配对语句用来指定配对t t检验中要进行比较的变检验中要进行比较的变量对。组成变量对的变量
5、或变量列表可用量对。组成变量对的变量或变量列表可用“* *”或或“：”连接连接用星号连接表示星号左侧的每一个变量将与星号用星号连接表示星号左侧的每一个变量将与星号右侧的每一个变量组成变量对右侧的每一个变量组成变量对用冒号连接表示左侧的变量只与右侧相应位置上用冒号连接表示左侧的变量只与右侧相应位置上的变量组成变量对，所以用冒号连接的变量列表的变量组成变量对，所以用冒号连接的变量列表必须包含相同数目的变量必须包含相同数目的变量对于每一个变量对，对于每一个变量对，ttestttest过程用左侧的变量减去过程用左侧的变量减去右侧的变量，将所得的差值作为新的变量执行单右侧的变量，将所得的差值作为新的变量
6、执行单组样本均数比较（与组样本均数比较（与0 0或指定的数值进行比较）或指定的数值进行比较）一个变量自身组成的变量对将被忽略一个变量自身组成的变量对将被忽略PairedPaired语句仅在配对资料的语句仅在配对资料的t t检验时使用，且不能检验时使用，且不能和和classclass语句、语句、varvar语句一同使用语句一同使用Paired 语句设置举例语句设置举例Paired a*b;Paired a*b c*d;Paired (a b)*(c d);Paired (a b)*(c b);Paired (a1-a2)*(b1-b2);Paired (a1-a2):(b1-b2);a-ba-b
7、, c-da-c, a-d, b-c, b-da-c, a-b, b-ca1-b1, a1-b2, a2-b1, a2-b2a1-b1, a2-b2左栏中的左栏中的“- -”是破折号表示是破折号表示“到到”，“至至”的意思，的意思，右栏中的右栏中的“- -”是减号是减号Proc ttest data=class alpha=0.01;/*h0=-3.3*/Class sex;Var height;Run;ClassClass语句用来指定作为研究变量的分组变量。语句用来指定作为研究变量的分组变量。ClassClass变量可以为数值型或字符型，但只能包含两变量可以为数值型或字符型，但只能包含两个水
8、平个水平Ttest Ttest 过程依据过程依据classclass变量将输入数据集中的观测变量将输入数据集中的观测分为两组，从而对两组的均数进行比较。分为两组，从而对两组的均数进行比较。可以用可以用formatformat语句来设置语句来设置classclass变量的格式变量的格式两组独立样本均数比较的两组独立样本均数比较的t检验检验正态性检验正态性检验前面的区间估计和假设检验都要假设变量前面的区间估计和假设检验都要假设变量为正态，所以在进行区间估计或检验之前为正态，所以在进行区间估计或检验之前一定要进行正态性检验一定要进行正态性检验Proc univariate data=class no
9、rmal;Var height;Run;自编程序进行区间估计和假设检验自编程序进行区间估计和假设检验当要进行的估计或检验没有现成的过程或语当要进行的估计或检验没有现成的过程或语句可用时，可以自编程序进行估计或检验。句可用时，可以自编程序进行估计或检验。下表给出一公司生产的下表给出一公司生产的6060个抽样轴承滚珠直径（单个抽样轴承滚珠直径（单位：厘米）试求轴承滚珠直径方差的位：厘米）试求轴承滚珠直径方差的98%98%的置信区的置信区间间1.738 1.729 1.743 1.740 1.736 1.741 1.735 1.731 1.726 1.737 1.728 1.737 1.736 1.
10、735 1.724 1.733 1.742 1.736 1.739 1.7351.745 1.736 1.742 1.740 1.728 1.738 1.725 1.733 1.734 1.7321.733 1.730 1.732 1.730 1.739 1.734 1.738 1.739 1.727 1.7351.735 1.732 1.735 1.727 1.734 1.732 1.736 1.741 1.736 1.7441.732 1.737 1.731 1.746 1.735 1.735 1.729 1.734 1.730 1.740示例示例data zhoucheng;input
11、x;cards;1.738 1.729 1.743 1.740 1.736 1.741 1.735 1.731 1.726 1.737 1.728 1.737 1.736 1.735 1.724 1.733 1.742 1.736 1.739 1.7351.745 1.736 1.742 1.740 1.728 1.738 1.725 1.733 1.734 1.7321.733 1.730 1.732 1.730 1.739 1.734 1.738 1.739 1.727 1.7351.735 1.732 1.735 1.727 1.734 1.732 1.736 1.741 1.736 1
12、.7441.732 1.737 1.731 1.746 1.735 1.735 1.729 1.734 1.730 1.740;Proc univariate data=zhoucheng normal;Var x;output out=b mean=m std=s;run;示例续示例续data c;set b;k1=cinv(0.01, 59);k2=cinv(0.99,59);a1=59*s*2/k2;a2=59*s*2/k1;keep k1 k2 a1 a2;run;Cinv(0.01,59)表示自由度为59的卡方分布的0.01分位数点。总体均总体均值已知值已知时，如时，如何自编何自编这
13、个程这个程序？序？两组均数差别比较的两组均数差别比较的U（Z）检验）检验将将2020名贫血患儿随机分成两组，分别用新名贫血患儿随机分成两组，分别用新药和常规药进行治疗，测得血红蛋白增加药和常规药进行治疗，测得血红蛋白增加量如下，假设两组患儿的血红蛋白的总体量如下，假设两组患儿的血红蛋白的总体标准差分别为标准差分别为6.96.9（新药）和（新药）和5.35.3（常规），（常规），问新药与常规药疗效在显著水平问新药与常规药疗效在显著水平alpha=0.05alpha=0.05下有无差别？（假设血红蛋白下有无差别？（假设血红蛋白的含量服从正态分布）的含量服从正态分布）新药：新药：24 36 25 1
14、4 26 34 23 20 15 1924 36 25 14 26 34 23 20 15 19常规：常规：14 18 20 15 22 24 21 25 27 2314 18 20 15 22 24 21 25 27 23自编自编U检验程序检验程序Data temp;Input x1-x10 y1-y10;M1=mean(of x1-x10);S1=6.9;M2=mean(of y1-y10);S2=5.3;U=abs(m1-m2)/sqrt(s1*2/10+s2*2/10);P=2*(1-probnorm(u);keep m1 m2 u p;Cards;24 36 25 14 26 34 23 20 15 1914 18 20 15 22 24 21 25 27 23;Run;tinv(0.975,18)方差未方差未知时，知时，如何自如何自编这个编这个程序？程序？
