SAS随机拟合教程：骰子模拟与正态分布检验

"SAS随机拟合程序教程" 在SAS编程中，随机拟合是统计分析中的一个重要环节，主要用于模拟和分析随机变量的分布特性。本教程主要针对SAS初学者，旨在帮助他们快速掌握如何使用SAS进行随机变量的拟合。以下将详细讲解其中的关键知识点： 1. 数据生成： - SAS通过`DATA`步来创建数据集。例如，代码`do x1=1 to 6; do x2=1 to 6; output; end; end;`用于模拟掷骰子两次的情况，生成36行数据，每行代表一次结果，总和为`x`。 2. 图形设置： - `GOPTIONS`语句用于设置图形输出的样式，如`goptions ftext=swiss ctext=black htext=1 cells;`定义了字体、文字颜色和文字高度。 3. 数据点表示： - `SYMBOL`语句定义数据点的图形属性，如`symbolv=square c=blue h=1 cells;`指定了数据点为蓝色正方形，高度为1。 4. 统计过程： - `PROC UNIVARIATED`是SAS中的一个单变量统计过程，用于探索和描述一维数据的分布特性。在拟合正态分布时，可以使用`normal(mu=ests sigma=est w=1 color=red noprint)`，其中`mu`和`sigma`分别表示均值和标准差的估计值，`w`定义了拟合曲线的宽度，`color`指定颜色，`noprint`则不打印过程输出。 5. 图形输出： - `HISTOGRAM`选项绘制直方图，`caxes`、`cframe`、`cbarline`等控制图形的颜色和边框，`vscale`和`hminor`调整坐标轴的刻度和次要刻度。 - `INSET`语句插入其他图形，如正态分布曲线。 6. 扩展到更多变量： - 示例中通过增加`do x3=1 to 6;`模拟掷骰子三次的情况，生成216行数据，总和为`x`，并用相同的方法进行分析。 7. 恢复默认设置： - 使用`goptions`和`symbol`语句恢复图形设备和数据点的默认设置，确保后续图形输出的一致性。 通过以上步骤，SAS用户可以对随机变量的分布进行模拟和拟合，从而更好地理解数据的统计特性。此外，SAS还支持其他类型的分布拟合，如泊松分布、二项分布等，只需更改相应的参数即可。在实际应用中，可以根据需要选择合适的分布模型进行数据分析。