生存分析 sas 累计发生函数的图像怎么画

生存分析 sas 累计发生函数的图像怎么画,第1张

lz,下面的示例程序大侍 希望 对你有所帮助:

data a

input x f

cards

1 5

2 10

3 15

4 20

5 25

6 20

7 15

8 10

9 5

proc univariate noprint

var x

freq f

histogram x/normal(color=red w=3) /*设置物耐正态曲线的颜色和宽度*/

cframe=black /*设置直方图底色*/

cfill=blue /滚蚂吵*设置直方图颜色*/

cbarline=white/*设置直方图外框线颜色**/

run

三大统计软件:SAS、Stata与SPSS比较(转载)2006-08-07 11:22 Strategically using General Purpose Statistics Packages: A Look at Stata, SAS and SPSS 中文版(自英文版本翻译):很多人曾问及SAS,Stata 和SPSS之间的不同,它们之中哪个是最好的。可以想到,每个软件都有自己独特的风格,有自己的优缺点。本文对此做了概述,但并不是一个综合的比较。人们时常会对自己所使用的统计软件有特别的偏好,希望大多数人都能认同这是对这些软件真实而公允的一个对比分析。 SAS 一般用法。SAS由于其功能强大而且可以编程,很受高级用户的欢迎。也正是基于此,它是最难掌握的软件之一。使用SAS时,你需要编写SAS程序来处理数据,进行分析。如果在一个程序中出现一个错误,找到并改正这个错误将是困难的。 数据管理。在数据管理方面,SAS是非常强大的,能让你用任何可能的方式来处理你的数据。它包含SQL(结构化查询语言)过程,可以在SAS数据集中使用SQL查询。但是要学习并掌握SAS软件的数据管理需要很长的时间,在Stata或SPSS中,完成许多复杂数据管理工作所使用的命令要简单的多。然而,SAS可以同时处理多个数据文件,使这项工作变得容易。它可以处理的变量能够达到32,768个,以及你的硬盘空间所允许的最大数量的记录条数。 统计分析。SAS能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生存分析,方差分析,因子分析,多变量分析)。SAS的最优之处可能在于它的方差分析,混合模型分析和多变量分析,而它的劣势主要是有序和多元logistic回归(因为这些命令很难),以及稳健方法(它难以完成稳健回归和其他稳健方法)。尽管支持调查数据的分析,但与Stata比较仍然是相当有限的。 绘图功能。在所有的统计软件中,SAS有最强大的绘图工具,由SAS/Graph模块提供。然而,SAS/Graph模块的学习也是非常专业而复杂,图形的制作主要使用程序语言。SAS 8虽然可以通过点击鼠标来交互式的绘图,但不象SPSS那样简单。 总结。SAS适合高级用户使用。它的学习过程是艰苦的,最初的阶段会使人灰心丧气。然而它还是以强大的数据管理和同时处理大批数据文件的功能,得到高级用户的青睐。 Stata 一般用法。Stata以其简单易懂和功能强大受到初学者和高级用户的普遍欢迎。使用时可以每次只输入一个命令(适合初学者),也可以通过一个Stata程序一次输入多个命令(适合高级用户)。这样的话,即使发生错误,也较容易找出并加以修改。 数据管理。尽管Stata的数据管理能力没有SAS那么强大,它仍然有很多功能较强且简单的数据管理命令,能够让复杂的 *** 作变得容易。Stata主要用于亮激每次对一个数据文件进行 *** 作,难以同时处理多个文件敬歼袜。随着Stata/SE的推出,现在一个Stata数据文件中的变量可以达到32,768,但是当一个数据文件超越计算机内存所允许的范围时,你可能无法分析它。 统计分析。Stata也能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生存分析,方差分析,因子分析,以及一些多变量分析)。Stata最大的优势可能在于回归分析(它包含易于使用的回归分析特征工具),logistic回归(附加有解释logistic回归结果的程序,易改锋用于有序和多元logistic回归)。Stata也有一系列很好的稳健方法,包括稳健回归,稳健标准误的回归,以及其他包含稳健标准误估计的命令。此外,在调查数据分析领域,Stata有着明显优势,能提供回归分析,logistic回归,泊松回归,概率回归等的调查数据分析。它的不足之处在于方差分析和传统的多变量方法(多变量方差分析,判别分析等)。 绘图功能。正如SPSS,Stata能提供一些命令或鼠标点击的交互界面来绘图。与SPSS不同的是它没有图形编辑器。在三种软件中,它的绘图命令的句法是最简单的,功能却最强大。图形质量也很好,可以达到出版的要求。另外,这些图形很好的发挥了补充统计分析的功能,例如,许多命令可以简化回归判别过程中散点图的制作。 总结。Stata较好地实现了使用简便和功能强大两者的结合。尽管其简单易学,它在数据管理和许多前沿统计方法中的功能还是非常强大的。用户可以很容易的下载到别人已有的程序,也可以自己去编写,并使之与Stata紧密结合。 SPSS 一般用法。SPSS非常容易使用,故最为初学者所接受。它有一个可以点击的交互界面,能够使用下拉菜单来选择所需要执行的命令。它也有一个通过拷贝和粘贴的方法来学习其“句法”语言,但是这些句法通常非常复杂而且不是很直观。 数据管理。SPSS有一个类似于Excel的界面友好的数据编辑器,可以用来输入和定义数据(缺失值,数值标签等等)。它不是功能很强的数据管理工具(尽管SPS 11版增加了一些增大数据文件的命令,其效果有限)。SPSS也主要用于对一个文件进行 *** 作,难以胜任同时处理多个文件。它的数据文件有4096个变量,记录的数量则是由你的磁盘空间来限定。 统计分析。SPSS也能够进行大多数统计分析(回归分析,logistic回归,生存分析,方差分析,因子分析,多变量分析)。它的优势在于方差分析(SPSS能完成多种特殊效应的检验)和多变量分析(多元方差分析,因子分析,判别分析等),SPSS11.5版还新增了混合模型分析的功能。其缺点是没有稳健方法(无法完成稳健回归或得到稳健标准误),缺乏调查数据分析(SPSS12版增加了完成部分过程的模块)。 绘图功能。SPSS绘图的交互界面非常简单,一旦你绘出图形,你可以根据需要通过点击来修改。这种图形质量极佳,还能粘贴到其他文件中(Word 文档或Powerpoint等)。SPSS也有用于绘图的编程语句,但是无法产生交互界面作图的一些效果。这种语句比Stata语句难,但比SAS语句简单(功能稍逊)。 总结。SPSS致力于简便易行(其口号是“真正统计,确实简单”),并且取得了成功。但是如果你是高级用户,随着时间推移你会对它丧失兴趣。SPSS是制图方面的强手,由于缺少稳健和调查的方法,处理前沿的统计过程是其弱项。 总体评价 每个软件都有其独到之处,也难免有其软肋所在。总的来说,SAS,Stata和SPSS是能够用于多种统计分析的一组工具。通过Stat/Transfer可以在数秒或数分钟内实现不同数据文件的转换。因此,可以根据你所处理问题的性质来选择不同的软件。举例来说,如果你想通过混合模型来进行分析,你可以选择SAS;进行logistic回归则选择Stata;若是要进行方差分析,最佳的选择当然是SPSS。假如你经常从事统计分析,强烈建议您把上述软件收集到你的工具包以便于数据处理。

在阅读以下内容之前,请先阅读第一章"SAS软件基本 *** 作"。

单因素实验设计又称为完全随机化实验设计。该实验设计要求实验条件或实验环境的同质性很高。例如,比较a个作物品种的产量,每一品种设置n个重复,全部实验共有an次。根据完全随机化实验设计的要求,试验田中的an个试验小拆兆区的土质、肥力、含水量、小气候、田间管理等条件必须完全一致。至于哪一个品种的哪一次重复安排在哪一个小区,完全是随机的,因此得到了“完全随机化实验设计”这一名称。

例2.9 下面以课本中例8.1的数据为例,给出单因素方差分析的SAS程序。

解:先按以下输入方式建立一个称为a:\2-5data.dat的外部数据文件。

1

64.6

1

65.3

1

64.8

1

66.0

1

65.8

2

64.5

2

65.3

2

64.6

2

63.7

2

63.9

3

67.8

3

66.3

3

67.1

3

66.8

3

68.5

4

71.8

4

72.1

4

70.0

4

69.1

4

71.0

5

69.2

5

68.2

5

69.8

5

68.3

5

67.5

SAS程序如下:

options linesize=76

data wheat

infile ‘a:\2-5data.dat’

input strain hight @@

run

proc anova

class strain

model hight=strain

means strain / duncan

means strain / lsd cldiff

run

在PROC ANOVA过程中的CLASS语句(分类语句)是必须的,而且一定要放在MODEL语句之前。在方差分析中要使用的分类变量(因素),首先要在CLASS语句中说明。分类变量可以是数值型的,也可以是字符型的。MODEL语句用来规定因素对实验结果的效应,一般形式为,因变量=因素效应。本例即为株高=品系效应。

MEANS语句应放在MODEL语句之后,MEANS语句后列出希望得到均值的那些变量。MEANS语句有很多老御穗选项,下面列出几个与本教材有关的选项,将选项写在MEANS语句的“/”之后。

DUNCAN: 对MEANS语句列出的所有主效应均值进行DUNCAN检验。

SNK: 对MEANS语句列出的所有主效应均值进行Student-Newman-Keuls检验。

T | LSD: 对MEANS语句列出的所有主效应均值进行两两t检验,它相当于在样本含 量相同时的LSD检验。

ALPHA= 均值间对比检验的显著水平,缺省值是0.05。当用DUNCAN选项时只能取0.01、0.05和0.10,对于其它选项,α可取0.0001到0.9999之间的任何值。

CLDIFF: 在选项T和LSD时,过程将两个均值之差以置信区间的形式输出。

CLM: 在选项T和LSD时,过程把变量的每一水平均值以置信区间的形式输出。

方差分析应具备三个条件,有时这三侍卜个条件并不能够得到满足,这时对原始数据就要进行变换,见课本§ 9.7。对原始数据进行变换,只需加上一个赋值语句即可,可参考配对数据t检验的SAS程序。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/yw/12371596.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-05-24
下一篇 2023-05-24

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存