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分享 ong web presence and creative, online marketing methods Diverse oppo: 00JP 2014-10-22 21:00; es High-quality production services for print and electronic products Customized marketing campaigns that reach diverse audiences quickly and effectively A strong web presence and creative, online marketing methods Diverse opportunities to present your work at c; 0 个评论

分享 Technical Analysis of Stock Trends: 00JP 2014-10-22 20:46; Describes how edwards-magee.com exited and shortened the market in January 2008 and went long in the gold market in 2003 Presents a powerful and simple system to replace Dow Theory Contains new patterns and methods, integrates new charts, as well as offers expanded material on Magee's Basing Points Procedure Expands coverage of pragmatic portfolio theory as a viable alternative to modern portfolio theory; 38 次阅读|0 个评论

分享 ods 输出: qinjiannan 2014-2-21 15:04; 利用 SAS 中的 ODS 导出程序结果数据集 n Proc Means ：计算定量变量的基本统计量。 ODS 的输出对象为 Summary ，包括样本量、均数、标准差、最小值、最大值、中位数、缺失数等统计量。其 SAS 程序如下： Ods Output Means.Summary=Summary; Proc Means Data= 数据集名 n mean std min max median nmiss; Class 分组变量 ; Var 分析变量 ; Run; Ods Output Close; n Proc Univariate ：计算定量变量的基本统计量、 t 检验以及符号秩检验。 ODS 的输出对象有 Moments 、 BasicMeasures 、 TestsForLocation 、 Quantiles 以及 ExtremeObs ，其中 Moments 、 BasicMeasures 输出基本统计量， TestsForLocation 输出 t 检验及符号秩检验的统计量和 p 值。其 SAS 程序如下： Ods Output Moments=Moments BasicMeasures=BasicMeasures TestsForLocation=TestsForLocation; Proc Univariate Data= 数据集名 ; Var 分析变量 ; Run; Ods Output Close; n Proc Ttest ：进行 t 检验。 ODS 输出对象有 Statistics 、 Ttests 、 Equality ，其中 Statistics 输出基本统计量， Ttests 输出 t 检验的统计量和 p 值， Equality 输出方差齐性检验的统计量和 p 值。其 SAS 程序如下： Ods Output Statistics=Statistics Ttests=Ttest Equality=Equality; Proc Ttest Data= 数据集名 ; Class 分组变量 ; Var 分析变量 ; Run; Ods Output Close; n Proc Glm ：进行方差分析和协方差分析。 ODS 输出对象有 ClassLevels 、 NObs 、 OverallANOVA 、 ModelANOVA 、 LSMeanCL ，其中 OverallANOVA 输出总体模型的统计量和 p 值， ModelANOVA 输出因子效应的检验结果， LSMeanCL 输出调整均数及其 95 ％可信区间， LSMeanDiffCL 输出各组两两比较差值及其 95 ％可信区间。其 SAS 程序如下： Ods Output OverallANOVA=OverallANOVA ModelANOVA=ModelANOVA LSMeanCL=LSMeanCL LSMeanDiffCL=LSMeanDiffCL; Proc Glm Data= 数据集名 ; Class 分组变量 Model 反应变量 = 自变量 /ss3; Lsmeans 分组变量 /cl pdiff; Quit; Ods Output Close; n Proc Npar1way ：进行 Wilcoxon 和 Kruskal-Wallis 非参检验。 ODS 主要输出对象有 WilcoxonScores 、 WilcoxonTest 和 KruskalWallisTest ，其中 WilcoxonScores 输出 Wilcoxon 得分， WilcoxonTest 和 KruskalWallisTest 分别输出 Wilcoxon 和 KruskalWallis 检验的统计量和 p 值。其 SAS 程序如下： Ods Output KruskalWallisTest=KruskalWallisTest; Proc Npar1way Data= 数据集名 Wilcoxon; Class 分组变量 ; Var 分析变量 ; Run; Ods Output Close; n Proc Freq ：输出频数、百分率，进行卡方检验、 CMH(Cochran-Mantel-Haenszel) 检验及 Fisher 确切概率法检验。 ODS 主要输出对象有 CrossTabFreqs 、 CMH 、 FishersExact 、 Chisq ，其中 CrossTabFreqs 输出行列表的频数和百分率、 CMH 输出 CMH 检验的统计量和 p 值、 FishersExact 输出 Fisher 确切概率检验的 p 值、 Chisq 输出卡方检验的统计量和 p 值。其 SAS 程序如下： Ods Output CrossTabFreqs=CrossTabFreqs1 CMH=CMH Chisq=Chisq FishersExact=FishersExact; Proc Freq Data= 数据集名 ; Table 分组变量 * 分析变量 /Expected CMH Chisq Fisher; Run; Ods Output Close; n Proc Logistic ：输出 Logistic 回归分析的结果。其中 ParameterEstimates 输出参数估计及其标准误、 Wald 卡方值、 p 值， OddsRatios 输出 OR 值及其 95% 标准误。其 SAS 程序如下： Ods Output ParameterEstimates=ParameterEstimates OddsRatios=OddsRatios; Proc Logistic Data= 数据集名 ; Class 分类变量 Model 因变量 = 自变量 /Seletion= Sle= Sls=; Run; 利用 ods 输出正态性检验的结果数据集 /*ods listing close; ods output TestsForNormality=TestsForNormality; proc univariate normal data=mnhsfps; var weight; class group; where FAS=1; run; ods listing; data normal(drop=pType pSign); set TestsForNormality; where Test='Shapiro-Wilk'; rename VarName=Variable; run;*/; 个人分类: sas|25 次阅读|0 个评论

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