SAS基础与金融计算7.pptVIP

* Proc gchart data=test;? hbar x/type=freq levels=13; Run; 第三十页，共四十五页。 * Proc gchart data=test;? pie x/type=freq levels=13; Run ; 第三十一页，共四十五页。 * Proc gchart data=test;? pie x/type=mean sumvar=x levels=13; Run ; 第三十二页，共四十五页。 * SAS基础与金融计算 游家兴 厦门大学经济学院计统系 第一页，共四十五页。 * 本节讲授内容 SAS图表过程 Proc chart 过程 Proc gchart 过程 第二页，共四十五页。 * 统计图 对统计资料图形化处理就形成统计图，运用统计图形能直观地描述统计分布的特征和变量之间的关系。 统计图有多种表现形式： 1、直方图 2、饼图 3、折线图 4、曲线图 第三页，共四十五页。 * 回顾 Proc univariate data= student plot; var height ; Run; 获得三个图: 1、茎叶图 2、箱线图 3、正态概率图 第四页，共四十五页。 * 统计分组的相关概念 根据统计研究的目的和客观现象的内在特点，按某个标志或几个标志把被研究的总体划分为若干个不同性质的组，称为统计分组。 分组的性质来看：兼有分和合双重含义。 第五页，共四十五页。 * 统计分组的步骤 1. 确定数据的全距（R）：R＝xmax-xmin （即最大变量值与最小变量值之差） 2. 确定组限、组距和组数 　（1）组限分为上限和下限，上限是各组的最大变量值，下限是各组的最小变量值。 　（2）各组上限与下限之差称为该组的组距。 　（3）组数是指某个变量数列划分为多少个组。 说明：组数的多少与组距的大小成反比关系，组距越大，则可分的组就越少。 第六页，共四十五页。 * 分组，应注意如下两个问题： 首先，分组时各组数量界限的确定必须能反映事物质的差别——体现量变到质变的转化。 其次，应根据被研究的现象总体的数量特征，采用适当的分组形式，确定相宜的组距、组限——主要解决分多少组的问题。 第七页，共四十五页。 * 组数的确定：与组距大小成反比 以下是美国学者斯特杰斯经验公式： 　　n=1+3.322lgN （n:组数；N：总体单位数） 　　d=R/n=（Xmax-Xmin）/n （n为组数，d为组距，R为全距） 第八页，共四十五页。 * 根据上述公式，可以得出如下的组数参考标准： 分组组数参考表 N 15-24 25-44 45-89 90-179 180-359 n 5 6 7 8 9 上述数据仅供参考，不能生搬硬套，实际分组时要依所研究资料的性质而定。 第九页，共四十五页。 * SAS制图过程 SAS统计制图过程均可以实现对样本分布特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。 前两个和后两个只有一个字母“g”（代表graph）的差别，其实它们之间（只差一个字母g的过程之间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度。 第十页，共四十五页。 * 此外，还有一些较为复杂的制图命令，如运用G3D过程绘制曲面图，运用GCONTOUR过程绘制曲面对应的等高线图。 例如，我们想绘制一个二维正态分布曲面的图形，假设(X，Y)服从联合正态分布，其均值都是0，方差分别为1和a，相关系数为r。 第十一页，共四十五页。 * chart（或plot）与gchart（或gplot） chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形，因为它没有涉及一般意义上图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。 而gchart过程和gplot过程给出的是真正意义上的图形，可以用很多的语句和选项来控制图形的各方面的性质和特征。 第十二页，共四十五页。 * Chart（或gchart）与plot（或gplot） chart和gchart过程可以绘制出的图形主要有条形图（包括横条和竖条）、圆图、环形图和星形图等； plot和gplot过程通常用一个记录中的两个变量值表示点的坐标来绘制图形，如散点图和线图等。 第十三页，共四十五页。 * gchart过程的一般格式 Proc gchart 选项列表； 图形关键词 变量名称/选项列表； Run； 此过程格式简单，复杂的地方在于图形关键字（每个图形关键字对应一种