sas计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度
时间: 2023-09-17 15:07:53 浏览: 855
假设有一个数据集,名称为data,其中包含一个变量x。
1. 计算均值:
```
proc means data=data mean;
var x;
run;
```
2. 计算方差、标准差、变异系数:
```
proc means data=data var;
var x;
run;
proc means data=data std;
var x;
run;
proc means data=data cv;
var x;
run;
```
3. 计算偏度:
```
proc univariate data=data noprint;
var x;
output out=skewness skew=skew;
run;
data skewness;
set skewness;
skewness = skew;
run;
```
4. 计算峰度:
```
proc univariate data=data noprint;
var x;
output out=kurtosis kurtosis=kurt;
run;
data kurtosis;
set kurtosis;
kurtosis = kurt;
run;
```
相关问题
sas 计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度
SAS可以使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE来计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度和峰度。
例如,以下代码使用PROC MEANS来计算数据集中每个变量的均值、标准差和变异系数:
```
proc means data=mydata mean std cv;
run;
```
代码中的data=mydata指定数据集名称,mean和std选项分别计算均值和标准差,cv选项计算变异系数。
以下代码使用PROC UNIVARIATE来计算数据集中每个变量的偏度和峰度:
```
proc univariate data=mydata;
var var1 var2 var3;
output out=stats skewness=kurtosis;
run;
```
代码中的data=mydata指定数据集名称,var1、var2和var3指定要计算的变量,output out=stats选项将结果输出到新数据集stats中,skewness和kurtosis选项分别计算偏度和峰度。
sas 计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度。根据偏度、峰度得出各变量的分布特征结论
答:可以回答。SAS可以通过summary procedure来计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度等统计量。偏度描述的是分布的左右偏斜程度,峰度描述的是分布的峰态程度。根据偏度和峰度的数值,可以判断变量的分布特征。例如,当偏度为0时,表示分布相对均匀;当偏度大于0时,表示分布向右偏;当偏度小于0时,表示分布向左偏;当峰度为0时,表示分布为正态分布;当峰度大于0时,表示分布更为集中,峰更尖;当峰度小于0时,表示分布更分散,峰更平。
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