用Sas代码实现正态性检验和Box-Cox变换

以下是用 SAS 代码实现正态性检验和 Box-Cox 变换的示例：

假设我们有一个数据集 `mydata`，其中包含一个连续变量 `variable`，我们想要检验其正态性并进行 Box-Cox 变换。

1. 正态性检验

我们可以使用 SAS 中的 `PROC UNIVARIATE` 过程进行正态性检验，具体代码如下：

proc univariate data=mydata normal;
  var variable;
run;

其中，`normal` 选项告诉 SAS 输出正态性检验结果。在结果中，我们可以查看 Shapiro-Wilk 检验和 Kolmogorov-Smirnov 检验的 P 值，以确定是否拒绝了正态性假设。

2. Box-Cox 变换

如果我们确定数据不服从正态分布，我们可以使用 Box-Cox 变换来尝试使其更接近正态分布。SAS 中可以使用 `PROC TRANSREG` 过程来实现，具体代码如下：

proc transreg data=mydata;
  model variable = / boxcox=(0.1 to 1.9 by 0.1);
run;

其中，`boxcox` 选项告诉 SAS 计算一系列 Box-Cox 变换，并输出每个变换的似然比和 AIC 值。我们可以选择 AIC 最小的变换作为最终的 Box-Cox 变换参数，并使用 `LAMBDA=` 选项将其应用于变量：

proc transreg data=mydata outtransformed=transformed;
  model variable = / boxcox=0.5;
  output out=transformed transformed=variable_transformed;
run;

这将创建一个新的数据集 `transformed`，其中包含变换后的变量 `variable_transformed`。