求大家帮忙解决一个PROC IML的题

有一个数据，它包含10个变量和一个分类变量（classification variable）。
现在用前35个观察值（observation）来构造一个分类函数，以一个新观察值分为group1和group2。
这个method我们将用来解决 W:
  
X是我们试图分类的10个变量中的一个向量（vector）
是group1里面10个变量中的一个向量（vector），

是group2里面10个变量中的一个向量（vector)  ,

Sp 是汇集group1和group2的10个变量的方差协方差的矩阵。

当W>0 时，分配X去group1，否则分配X去group2。

现在请分类最后五个观察值，也就是36-40的观察值。要求用SAS PROC  IML解决。

数据为：

1. 2   1  3.55  410   0  17  43  61 129   3 2                                      
   
2. 2   1  2.7   390   0  20  50  47  60   1 1                                      
   
3. 2   1  3.5   510   0  22  47  79 119   1 1                                      
   
4. 3   1  2.91  430   0  13  24  40 100   1 2                                      
   
5. 2   1  3.1   600   0  16  47  60  79   2 1                                      
   
6. 3   1  3.49  610   0  28  57  59  99   1 1                                      
   
7. 1   0  3.17  610   0  14  42  61  92   3 1                                      
   
8. 2   1  3.57  560   0  10  42  79 107   2 2                                      
   
9. 3   1  3.76  700   1  28  69  83 156   1 1                                      
   
10. 2   0  3.81  460   1  30  48  67 110   1 2                                      
    
11. 2   0  3.6   590   1  28  59  74 116   1 1                                      
    
12. 3   0  3.1   500   1  15  21  40  49   1 1                                      
    
13. 1   1  3.08  410   0  24  52  71 107   5 2                                      
    
14. 2   1  3.5   470   1  15  35  40 125   1 1                                      
    
15. 2   1  3.43  210   1  26  35  57  64   5 2                                      
    
16. 2   0  3.39  610   0  16  59  58 100   1 1                                      
    
17. 2   0  3.76  510   1  25  68  66 138   2 1                                      
    
18. 3   0  3.71  600   0   3  38  58  63   1 1                                      
    
19. 2   1  3.00  470   1   5  45  24  82   3 1                                      
    
20. 2   0  3.47  460   0  16  37  48  73   3 1                                      
    
21. 2   1  3.69  800   1  28  54 100 132   2 1                                      
    
22. 1   1  3.24  610   0  13  45  83  87   2 1                                      
    
23. 2   1  3.46  490   0   9  31  70  89   2 2                                      
    
24. 2   0  3.39  470   0  13  39  48  99   1 2                                      
    
25. 2   0  3.9   610   1  30  67  85 119   2 1                                      
    
26. 1   0  2.76  580   0  10  30  14 100   1 2                                      
    
27. 2   1  2.7   410   0  13  19  55  84   2 2                                      
    
28. 1   1  3.77  630   1   8  71 100 166   3 1                                      
    
29. 2   1  4.00  790   1  29  80  94 111   2 1                                      
    
30. 3   1  3.4   490   0  17  47  45 110   1 2                                      
    
31. 2   0  3.09  400   0  15  46  58  93   1 1                                      
    
32. 2   1  3.8   610   1  16  59  90 141   2 1                                      
    
33. 1   1  3.28  610   1  13  48  84  99   2 2                                      
    
34. 1   1  3.7   500   1  30  68  81 114   5 1                                      
    
35. 2   1  3.42  430   1  17  43  49  96   1 1                                      
    
36. 3   1  3.09  540   0  17  31  54  39   1 0                                      
    
37. 1   1  3.7   610   0  25  64  87 149   4 0                                      
    
38. 2   1  2.69  400   0  10  19  36  53   3 0                                      
    
39. 3   1  3.4   390   0  23  43  51  39   1 0                                      
    
40. 1   0  2.95  490   0  18  20  59  91   1 0

复制代码

请懂的高手帮帮忙。

没看明白要干嘛，是在循环吗

原文的要求如下：
It contains 10 measure (or variables) and a classification variable on the first 35 observations.  
The objective is to use this data (the first 35 observations) to construct a classification function which will be able to classify new observations into group 1 or 2.
The method we will use is to construct W, where:

Where X is a vector of the 10 measures on each person we are trying to classify.

is a vector of means for the 10 measures of the observations in group 1.

is a vector of means for the 10 measures of the observations in group 2.

Sp is the pooled variance covariance matrix of the 10 measures on the observations in groups 1 and 2.  

The decision rule is:  Assign X to group 1 if W > 0, otherwise assign X to group 2.  Please classify the last five observations in the file, observations 36-40.  Print your results and SAS PROC IML code.

yunqingwang 发表于 2011-12-7 17:22
没看明白要干嘛，是在循环吗

应该是简单的