SAS - PROC UNIVARIATE 结果解释

标签：变量 偏度 峰度 UNIVARIATE SAS PROC Mean

PROC UNIVARIATE 用于对单变量做统计分析，可以生成一系列统计量和图表。

假设有一组学生考试得分的数据如下：

PROC UNIVARIATE DATA = class;
VAR Score;
TITLE;
RUN;

生成的结果包含5部分：

1. 矩统计量 

2. 基本的位置和分散程度统计量

3. 关于均值=0的三种检验：t检验、符号检验、符号秩检验

4. 各个重要的分位数

5. 观测数据的五个最低值和五个最高值

 

 

1. 矩统计量 

N: 观测数据个数

Sum Weights: 

 

 

 

Mean : 加权平均或算数平均，当没有指定权重时，就是算数平均（即每个观测的权重为1）。

 

 

Sum Observations：所有观测值的和。等于 N*Mean.

Variance：方差。这里 d 是自由度，默认等于 n-1。

 

 

 关于 VARDEF 的说明：其中CSS就是结果中的 Corrected SS (4592.9667). 

 

 

 Std Deviation : 标准差 (SD)。等于方差求根号运算。

 Skewness：偏度。用来衡量变量分布的偏斜度。偏度的取值范围为(-∞,+∞) . 当偏度<0时，概率分布图左偏。当偏度=0时，表示数据相对均匀的分布在平均值两侧，不一定是绝对的对称分布。当偏度>0时，概率分布图右偏。

Kurtosis：峰度。用来衡量变量分布的顶部陡峭程度。峰度的取值范围为[1,+∞), 正态分布的峰度值为 3, 超过3说明变量分布是尖峰的, 低于3说明峰度更平缓。

Coeff Variation: 变异系数。是样本标准差(sample standard deviation) 和 样本均值的比值。用来衡量样本的离散程度, CV 越大表示数据分布越离散。

 

 

 Std Error Mean: 标准误差均值 (Standard Error of Mean, SE)。

 

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