概率统计及SAS应用程序.ppt

(2)求两个正态总体均值差的置信区间 SAS程序为： data ex;do a=1 to 2;input n @@; do i=1 to n;input x @@; output;end;end; cards; 6 2.1 2.35 2.39 2.41 2.44 2.56 4 2.03 2.28 2.58 2.71 ; proc anova;class a;model x=a; means a/lsd cldiff; means a/lsd cldiff alpha=0.1;run; 输出的结果如下： Alpha= 0.05 Confidence= 0.95 df= 8 MSE= 0.049494 Critical Value of T= 2.30600 Lower Difference Upper Confidence Between Confidence Limit Means Limit -0.35615 -0.02500 0.30615 Alpha= 0.1 Confidence= 0.9 df= 8 MSE= 0.049494 Critical Value of T= 1.85955 Lower Difference Upper Confidence Between Confidence Limit Means Limit -0.29204 -0.02500 0.24204 应用SAS作总体分布参数的假设检验 (1)一个正态总体均值作假设检验的SAS程序 data ex;input x @@;y=x-1277; cards; 1250 1265 1245 1260 1275 ; proc means mean std t prt;var y;run; 程序运行的结果为： Analysis Variable : Y Mean Std Dev T Prob|T| -18.2000000 11.9373364 -3.3717089 0.0280 结果中的Prob|T|为服从t分布的随机变量X的 绝对值|T|的概率, 即P{|X||T|} . (2)两个正态总体均值作假设检验的SAS程序 data xzh;do a=1 to 2;do i=1 to 5; input x @@;output;end;end; cards; 800 840 870 920 850 900 880 890 890 840; proc ttest cochran;class a;var x; proc print;run; 程序运行的结果为： TTEST PROCEDURE Variable: X A N Mean Std Dev Std Error 1 5 856.000000 43 192 5 880.000000 23 10 Variances T Method DF Prob|T| Unequal -1.0770 Satterthwaite 6.1 0.3220 Cochran 4.0 0.3419 Equal -1.0776 8.0 0.3126 For H0: Variances are equal, F = 3.51 DF = (4,4) ProbF = 0.2515 结果中的Variances对应两个选项： 如果认为方差相等，则DF=8，Prob|T|为0.3126； 如果认为方差不相等，则根据Satterthwaite检验法或 Cochran和Cox检验法作近似的t检验.两种检验法的 统计量都是 Satterthwaite检验法的结果是DF=6.1， Prob|T|为0.3220；其中DF的公式 : Cochran和Cox检验法DF=4.0，Prob|T