sas
1121*)1()1(nsnsntnsntnst () 用上面修正后的 *t 统计量作出合适的统计推断。 一般地， Chchran 和 Cox检验趋于保守。 另外， Satterthwaite（ 1864）就设法用 t 统计量去拟合，结果发现若取： )1()1(/) 22242121412222121nn snn snsnsl ()
范围内的观测 Where x between 1 and 5。 where 1=x=5。 例 不能用 WHERE语句的情况 data a。 set。 where _n_100。 /*错误语句，必须用 if */ run。 data a。 set。 if _n_100。 run。 例中，不能用 WHERE语句控制 SAS的自动变量。 OUTPUT语句
select * from B。 quit。 A UNION B x y 1 one 2 two 3 three 4 four 产生只属于第一个查询的观测 (EXCEPT算符 ) proc sql。 title 39。 A EXCEPT B39。 select * from A except select * from B。 quit。 A EXCEPT B x y 3 three
性。 为了便于比较，我们将原始时间序列和消除增幅后的时间序列按 12 个时间单位的间隔绘制在一张图表上。 程序如下： data arimad02。 set arimad01。 xlog=log(x)。 proc print data=arimad02。 run。 proc gplot data=arimad02。 plot xlog*date / vaxis=axis1 haxis=axis2
Bounds on condition number: 1, 1 Step 2 Variable AGE Entered Rsquare = C(p) = DF Sum of Squares Mean Square F ProbF Regression 2 Error 28 Total 30 Parameter Standard Type II Variable Estimate Error
由度 N 1W E I G H T | W G T 规定除数使用权数和N 规定除数使用观测个数 NW D F 规定除数使用权数总和减 1其它语句 VAR语句 VAR variablelist。 规定将要计算描述统计量的数值变量及次序。 缺省时，为BY, CLASS, ID,FREQ和 WEIGHT语句中列出的变量之外所有数值变量。 BY语句 BY variablelist。 对 BY变量定义
设，其中一种非常特殊的假设就是平稳性的假设。 通常一个平稳时间序列能够有效地用其均值、方差和自相关函数加以描述。 本章首先通过讨论回归方程扰动项通常会存在的序列相关性问题，介绍如何应用时间序列数据的建模方法，修正扰动项序列的自相关性。 进一步讨论时间序列的自回归移动平均模型（ ARMA模型），并且讨论它们的具体形式、估计及识别方法。 由于传统的时间序列模型只能描述平稳时间序列的变化规律
这一部分属于动态计量经济学的范畴。 通常是运用时间序列的过去值 、 当期值及滞后扰动项的加权和建立模型 ， 来 “ 解释 ” 时间序列的变化规律。 在时间序列模型的发展过程中，一个重要的特征是对统计均衡关系做某种形式的假设，其中一种非常特殊的假设就是平稳性的假设。 通常一个平稳时间序列能够有效地用其均值、方差和自相关函数加以描述。 本章首先通过讨论回归方程扰动项通常会存在的序列相关性问题
a=nobs。 set nobs=nobs。 if _n_=a。 run。 如何找数据集的最后一个观测值： data a。 set nobs=nobs。 if _N_=NOBS。 run。 找数据集最后一个观测值更简单的方法： data a。 set end=obs_last。 if obs_last=1。 run。 输出数据集的最后一个观测值： data a。 set End=lastobs。
column endcolumn .decimals @ | @@。 INPUT pointercontrol variable=informat. @ | @@。 其中： variable=规定用于 INPUT语句读入的变量名。 例 使用命名输入格式。 data a。 input date yymmdd10. fullshr stkcd=$ lstknm=$。 cards。 20200118