统计计算第四次作业.docVIP

《统计计算》第四次作业 设X服从N（4，4），从总体中随机抽取容量为100的样本，计算样本均值。重复1000次，并求样本均值落在（3.25, 4.75）的概率。 程序： data xt1;/*产生随机数*/ do i=1 to 1000; do j=1 to 100; x=4+2*rannor(0); output; end;end; proc means data=xt1 mean noprint;/*计算样本量为100的样本的均值*/ var x; by i; output out=out mean=mean; proc means data=out;/*计算每个样本的均值构成的数据集的均值与标准差*/ var mean; output out=out2 mean=mean std=std n=n; data temp;/*均值构成的数据集的样本量为100近似服从正太分布，用中心极限定理计算概率*/ set out2; prob=probnorm((4.75-mean)/(std/sqrt(n)))-probnorm((3.25-mean)/(std/sqrt(n))); proc print;run; 3.25, 4.75）的概率为1 2、设正常成年男子红细胞服从正态分布，它的两个参数分别为均数4.6602，标准差0.5746。使用SAS中产生标准正态分布做随机抽样实验。分别抽取样本量为5，10，20，30的随机样本，计算样本均数。重复抽样1000次，绘制样本均数的频数分布图，并观察分布的特点，得出结论。 频数分布图： 样本量为5： 样本量为10： 样本量为20： 样本量为30： 1）四幅图的样本均数的频数分布图像一钟形。由于均值数据集的样本量为1000，通过中心极限定理知，均值数据集近似服从正太分布，这与四幅图看到的结果一致。 2）四幅图的不同点就是，其均数来自的样本的样本量不同。随着样本量的增加，均数的取值的范围越来越小，不断的向总体均数靠近，而且分布在总体均值（4.6602）附近的频数越来越大。说明样本量越大，用样本均数来估计总体均数就越准确。 程序： data xt2;/*产生随机数*/ array num(4) (5,10,20,30); do i=1 to 4; do j=1 to 1000; do k=1 to num(i); x=4.6602+0.5746*rannor();output; end;end;end; proc means mean noprint;/*取均值*/ var x; by i j; output out=out mean=mean; proc gchart data=out;/*频数分布图*/ by _freq_;vbar mean; run; 的指数分布随机数。 程序： data xt3; lamda=3; do i=1 to 100; temp=ranuni(1); x=-log(1-temp)/lamda;output; end;run; 4、书上P124例4.3，请写出SAS程序。 data xt4; array q(7) (0,0.05,0.1,0.2,0.3,0.9,1); do i=1 to 6; r=ranuni(0); do k=2 to 7; if rq(k-1)r=q(k) then do;y=k-1;output;end; end;end; proc print data=xt4;run; 结果： y为产生的随机数，样本量为6 注： 1、第1题给出SAS程序和概率值的结果；第2题给出SAS程序、频数分布图和结论；第3题只给出SAS程序。 2、参考：第2题可以用到array命令来定义变量，array命令的具体用法请大家查相应的SAS工具书。