本文链接:https://www.cnblogs.com/snoopy1866/p/15674999.html 利用PROC FREQ过程中的binomial语句可以很方便地计算单组率置信区间,SAS提供了9种(不包括校正法)计算单组率置信区间的方法,现列举如下: 首先准备示例数据: data test; input out $ weight; cards; 阳性 95 阴性 5 ; run; 1. Wald 法 基于Wald法构建的单组率的置信区间应用非常广泛,且Wald在结构上有着以点估计为

PROC MEANS和PRC FREQ在做描述性分析的时候很常用,用法也比较简单,不过这两个过程步的某些选项容易忘记,本文就梳理一下. 在进入正文前,我们先创建所需的数据集TEST_SCORES: DATA TEST_SCORES; INPUT COUNTY : $9. SCHOOL & $21. TEACHER : $8. MATH SCIENCE ENGLISH; DATALINES; HUNTERDON FLEMING MIDDLE SCHOOL SMITH 92 95 88 HUNTER

ods listing close;ods output summary=class;proc means data=CC.Model_Params stackods n mean std min max maxdec=2;var &VarList.;run;ods output close;ods listing; PROC PRINT DATA=class;RUN;

转载自:http://blog.csdn.net/pppjob/article/details/4060336 在Linux下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间,三者之和就是CPU的总时间,当没有用户进程.系统进程等需要执行的时候,CPU就执行系统缺省的空闲进程.从平常的思维方式理解的话,CPU的利用率就是非空闲进程占用时间的比例,即CPU执行非空闲进程的时间 / CPU总的执行时间. 在Linux系统中,C

转自:http://blog.csdn.net/pppjob/article/details/4060336 在Linux下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间,三者之和就是CPU的总时间,当没有用户进程.系统进程等需要执行的时候,CPU就执行系统缺省的空闲进程.从平常的思维方式理解的话,CPU的利用率就是非空闲进程占用时间的比例,即CPU执行非空闲进程的时间 / CPU总的执行时间. 在Linux系统中,CP

在Linux下,CPU利用率分为用户态,系统态和空闲态,分别表示CPU处于用户态执行的时间,系统内核执行的时间,和空闲系统进程执行的时间,三者之和就是CPU的总时间,当没有用户进程.系统进程等需要执行的时候,CPU就执行系统缺省的空闲进程.从平常的思维方式理解的话,CPU的利用率就是非空闲进程占用时间的比例,即CPU执行非空闲进程的时间 / CPU总的执行时间. 在Linux系统中,CPU时间的分配信息保存在/proc/stat文件中,利用率的计算应该从这个文件中获取数据.文件的头几行记录了每个

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

frequentism-and-bayesianism-chs-iii   频率主义 vs 贝叶斯主义 III:置信(Confidence)与可信(Credibility),频率主义与科学,不能混为一谈¶   这个notebook出自Pythonic Perambulations的博文 . The content is BSD licensed.   这个系列共4个部分:中文版Part I Part II Part III Part IV,英文版Part I Part II Part III P

在游戏行业,次日留存率是个很重要的指标,对于评价一款游戏的优劣具有很重要的参考价值. 下面先看以下相关的定义: 用户留存:统计时间区间内,新登用户在随后不同时期的登录使用情况. 日次留存率:日新登用户在次日( 不含首次登录当天) 登录的用户数占新登用户比例. 解决问题: 1.用户对于游戏的适应性如何:2.评估渠道用户质量:3.投放渠道效果评估:4.用户对于游戏的粘性如何:5.新登用户什么时期流失会加剧. (以上内容来自TalkingData的<移动游戏运营数据分析指标白皮书>) 可以看出,次日

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

SAS基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure : 聚类的协方差矩阵近似估计(approximate covariance estimation for clustering) The ANOVA Procedure :方差分析 The BOXPLOT Procedure :箱形图 The CALIS Procedure :结构方程模型 The CANCORR Procedure :典型相关分析 The CANDISC Procedure :主成分分析和典型

SAS数据步与过程步,数据步语句http://www.biostatistic.net/thread-2045-1-1.html  ---转载---原文作者:biostar(出处: 生物统计家园) 数据步与数据步语句 1．数据步基本概念    数据步是产生数据集的一组语句.一个数据步可以建立一个或多个数据集.在一份程序中可以有多个数据步.数据步程序还可以对已建立了的数据集进行修改和产生输出. 2．程序变量与数据集变量    SAS变量有程序变量与数据集变量.数据集的列也叫变量. 3. 数据步的三

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

准备再尝试一下,用大白话叙述一遍统计推断中最基础的东西(假设检验.P值.……),算是把这段时间的阅读和思考做个梳理(东西不难,思考侧重在如何表述和展示).这次打算用一种“迂回的”表达方式,比如,本文从我们的日常逻辑推理开始说起. 0.普通逻辑 复习一下普通逻辑的基本思路.假设以下陈述为真: 你打了某种疫苗P,就不会得某种流行病Q. 我们把这个先决条件表述如下: 如果P 则非Q 其中, P表示打了疫苗P, Q表示得流行病Q 或者,更形式化一点: if P then NOT Q 然后,如果观察到你得

MEANS过程 MEAN过程默认输出的统计量有:观测总数.均值.标准差.最大值和最小值.如果要计算其他统计量或其中的某一些统计量,则可在PROC语句中指定统计量的关键字. BY语句规定了分组变量,要求在BY分组内计算描述性统计量 . proc means data=data.bank min p1 q1 mean median q3 p99 max ; run; UNIVARIATE过程 UNIVARIATE过程也可以提供描述统计量的计算,另外还有统计频数.绘制图形和假设检验的功能. 使用UNI

SAS语言 -- 简介   SAS语言是一种专用的数据管理与分析语言,它提供了一种完善的编程语言.类似于计算机的高级语言,SAS用户只需要熟悉其命令.语句及简单的语法规则就可以做数据管理和分析处理工作.因此,掌握SAS编程技术是学习SAS的关键环节.在SAS中,把大部分常用的复杂数据计算的算法作为标准过程调用,用户仅需要指出过程名及其必要的参数.这一特点使得SAS编程十分简单. SAS语言 -- SAS语句   一个SAS语句是由SAS关键词,SAS名字,特殊字符串,并以分号(;)结尾,它要求S

SAS中的聚类分析方法总结 说起聚类分析,相信很多人并不陌生.这篇原创博客我想简单说一下我所理解的聚类分析,欢迎各位高手不吝赐教和拍砖. 按照正常的思路,我大概会说如下几个问题: 1.     什么是聚类分析? 2.     聚类分析有什么用? 3.     聚类分析怎么做? 下面我将分聚类分析概述.聚类分析算法及sas实现.案例三部分来系统的回答这些问题. 聚类分析概述 1.     聚类分析的定义 中国有句俗语叫"物以类聚,人以群分"--剔除这句话的贬义色彩.说白了就是物品根据物品

http://web5.pku.edu.cn/pucssr/SASbiancheng.pdf 本教程中的主题将向您介绍 SAS Enterprise Guide.您最好依次浏览这些主题. 概述 启动项目并浏览主要窗口 向项目添加 SAS 数据 从文本文件导入数据 关于 SAS 任务 创建和修改列表报表 创建条形图 关于“查询生成器” 使用查询连接表 将计算列添加至查询 从查询生成“汇总表” 创建饼图 执行线性模型分析 将多个报表组合成单个文档 使用过程流 更多内容 简明SAS教程 by Long

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Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介