SAS复习资料.docx

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SAS复习资料

SAS复习资料

2013、6、20

说明：

根据老师给得Html版整理，如有错误、遗漏敬请原谅，并及时指出，进行改正。

谢谢！

1、研究因子：

对试验指标有影响得，在试验中需要加以考察得条件。

2、小机率原理：

概率很小得事件，在一次试验中就是不至于发生得。

3、重复：

每个参试得品种或处理占有两个或两个以上得小区称有重复。

4、局部控制：

通过对小区得合理安排，把试验误差控制在一个局部得范围内。

5、试验指标：

试验中用来衡量试验效果得量。

6、复因子试验：

包含两个或两个以上得因子得试验。

7、集团（总体）：

根据研究目得确定得，凡符合指定条件得全部观察对象。

8、偶然误差（机误）：

由于机会不等所造成得偏差。

9、可量资料：

能够以测量、称量得方法表示得资料。

10、正交互作用（正连应）：

某些因子综合起来得效果大于这些因子单独作用得效果之与。

1、进行随机区组得统计分析，需用何种方差分析？

：

双方面分类得方差分析

2、进行拉丁方得统计分析，需用何种方差分析？

：

三方面分类得方差分析

3、进行双方面分类得方差分析，总平方与分解为多少部份？

：

三部分

4、进行三方面分类得方差分析，总平方与分解为多少部份？

：

四部分

5、两因素（含交互作用）得方差分析，处理组合平方与应分解为多少部份？

：

四部分

6、三因素（含一级交互作用）得方差分析，处理组合平方与应分解为多少部份？

：

七部分

7、在几种常用得试验设计方法中，哪种精确度较高？

：

拉丁方

8、随机区组设计得误差自由度等于多少？

：

（m-1）（k-1）

9、拉丁方设计得误差自由度等于多少？

：

（n-1）（n-2）

10、只有重复而末实行局部控制得试验，应采用何种方差分析？

：

单方面分类得方差分析

1、样本标准差得功用？

：

反映样本得变异程度

2、样本平均数标准差（标准误）得功用？

：

反映在同一个总体进行抽样，所得得样本平均数间得差异，即抽样误差。

3、变异系数得功用？

：

用作两类事物得变异程度作比较

4、样本平均数得功用？

：

指示资料得中心位置，反映资料得一般质量水平，作为代表值同其它资料比较

5、协方差分析得功用？

：

用处理前得数据（基数）矫正处理后得数据，提高分析得精确度。

6、样本均数差异显著性测验得功用？

：

在一定得概率保证下，判断事物间有否本质差异

7、总体均数区间估计得功用？

：

通过抽样，由样本得情况估计未知总体平均数得数值范围

8、在试验设计中，局部控制得作用？

：

减少试验误差

9、在试验设计中，重复得作用？

：

减少试验误差，估计试验误差，扩大试验得代表性

10、在试验设计中，随机排列得功用？

：

正确估计试验误差

1、何谓试验指标？

：

在试验中用来衡量试验效果得一个量

2、什么叫保护行？

：

防止试验材料受外来因素与周边环境影响作物行

3、某个复因子试验得处理组合数应如何计算？

：

等于有关因子得水平数乘积

4、在常用得试验设计中，哪种设计方法得精确度最高？

：

拉丁方

5、在常用得试验设计中，哪种设计方法得精确度最低？

：

间比法

6、试验设计三大原则就是什么？

：

重复，局部控制，随机排列

7、作改良对比法设计时，参试得品种或处理数一般不大于多少？

：

不受限制

8、作随机区组设计时，参试得品种或处理数一般不大于多少？

：

不大于18

9、作配对法设计时，参试得品种或处理数一般不大于多少？

：

两个

10、作拉丁方设计时，参试得品种或处理数一般不大于多少？

：

不大于8

1、某个因子得自由度等于多少？

：

等于该因子得水平数减1

2、某两因子试验中，其交互作用得自由度等于多少？

：

等于有关因子得自由度得乘积

3、一可量资料样本均数与总体均数差异显箸性进行t检验时，其自由度为多少？

：

等于样本含量数-1

4、正交表得总自由度等于多少？

：

等于参试得处理组合数-1

5、作回归关系显著性测验时，回归项得自由度等于多少？

：

等于自变量得个数

6、作简单相关系数显著性测验时，DF等于多少？

：

等于N-2

7、2*2联卡平方测验时，DF等于多少？

：

1

8、两个配对法设计得可量资料样本均数差异显箸性进行t检验，其自由度为多少？

：

试验资料得配对数-1

9、2*J联卡平方测验时，其自由度为多少？

：

J-1

10、作拉丁方设计时，参试得品种或处理数一般不大于多少？

：

2

1、SS：

平方与

2、N（0，1）：

标准正态分布

3、μ：

总体平均数

4、CLM：

平均数得置信区间

5、∑X：

总与

6、VIF：

方差膨胀因子

7、MSE：

误差均方

8、DF：

自由度

9、CV：

变异系数

10、V：

方差

1、欲进行聚类统计分析，需调用SAS系统得何种过程？

：

Proccluster

2、欲进行回归统计分析，需调用SAS系统得何种过程？

：

Procreg

3、欲进行方差统计分析，需调用SAS系统得何种过程？

：

Procanova

4、欲进行因子统计分析，需调用SAS系统得何种过程？

：

Procfactor

5、欲进行典型相关统计分析，需调用SAS系统得何种过程？

：

Proccancorr

6、欲进行基本统计量统计分析，需调用SAS系统得何种过程？

：

Procmeans

7、欲进行主成分分析，需调用SAS系统得何种过程？

：

Procprincomp

8、欲进行成组法T测验，需调用SAS系统得何种过程？

：

Procttest

9、欲进行正态分布检验，需调用SAS系统得何种过程？

：

Procunivariate

10、欲进行作相关点式图，需调用SAS系统得何种过程？

：

Procplot

1、单因子随机区组得方差分析模型（MODEL）就是：

Y=BLOCKT

2、单因子随机区组协方差分析得模型就是（MODEL）：

Y=BLOCKTX

3、三元线性回归分析得模型就是（MODEL）：

Y=X1X2X3

4、单方面分类得方差分析模型（MODEL）就是：

Y=T

5、两个因子变量得反应面分析得模型（MODEL）就是：

Y=X1X2

6、单因子随机区组得多元方差分析得模型（MODEL）就是：

X1X2X3=BLOCKT

7、3*4复因子试验得方差分析模型（MODEL）就是：

Y=BLOCKABA*B

8、拉丁方设计得方差分析模型（MODEL）就是：

Y=ABT

9、3*2*3复因子试验得方差分析模型（MODEL）就是：

Y=BLOCKABCA*BA*CB*CA*B*C

10、正交随机区组（不考查交互作用）得统计分析模型（MODEL）就是：

Y=BLOCKABCD

1、协方差分析得功用？

：

用处理前得数据（基数）矫正处理后得数据，提高分析得精确度

2、主成分分析得功用？

：

将个数众多、相互有关联得变量，转化为少数几个相互独立得变量

3、聚类分析得功用？

：

把样本或变量进行分类分

4、典型相关系数得功用？

：

反映两组不同性质得变量之间得关系密切程度

5、样本平均数得功用？

：

反映资料得一般质量水平，指示资料得中心位置

6、样本平均数标准差（标准误）得功用？

：

估计抽样误差

7、在回归分析中，残差得作用：

反映实测值与预测值之间得偏差程度

8、在试验设计中，局部控制得作用？

：

减少试验误差

9、在试验设计中，重复得作用？

：

估计试验误差

10、变异系数得功用：

用于两组资料得变异程度作比较

1、多重比较得方法有很多种，课本介绍了其中得三种:

第一种、最小显著差数法（LeastSignificantdifference---LSD法或t测验法）

第二种、Q测验法（最高显著差数法═Tukey测验法）

第三种、新复极差法（ShortestSignificantRange---SSR法或Duncan法）

哪种测验法得精确度较高？

ＴＵＫＥＹ法

2、不服从正态分布得数据不能直接作方差分析，必须进行数据转换，数据转换常用得方法有：

（1）、平方根代换

（2）、对数代换（3）、反正弦代换

问如果数据为二项分布得百分率，即可数百分数，且大于70%或小于30%，应采用何种代换？

反正弦代换

3、计算步骤为：

第一步、将数据进行标准化；

第二步，求相关矩阵；

第三步，求相关矩阵得特征根、特征向量、各特征根得方差贡献率与累计方差贡献。

第四步，根据特征根得累计方差贡献率保留前几个公共因子。

第五步，用前几个特征根得平方根乘相应得特征向量，构成因子载荷阵；

第六步，求相关系数矩阵得逆阵；

第七步，用因子载荷阵与相关矩阵得逆阵相乘，得回归系数阵；

第八步，用回归系数与标准化数据相乘得因子得分值。

问这就是何种统计分析方法？

因子分析

4、计算步骤为：

第一步，将数据进行中心化；

第二步，求方差协方差矩阵；

第三步，求方差协方差矩阵得特征根、特征向量、各特征根得方差贡献率与累计方差贡献率。

第四步，根据特征根得累计方差贡献率保留前几个主成分。

第五步，用中心化数据与前三个特征向量相乘，求得前三个主成分得分。

第六步，如果觉得有必要，用前三个特征根得平方根（即前几个主成分得标准差，）

除前几个主成分得分值，得标准化主成分得分。

第七步，如果有必要得话，利用这些标准化主成分得分作进一步得分析。

问这就是何种统计分析方法？

主成分分析

5、计算步骤为：

第一步，计算X、Y、X*Y项得各种平方与（X为基数，Y为处理后得实测值；

第二步，进行X与Y项得回归关系显著性测验，若相关不显著，则进行一般得方差分析；

第三步，若相关显著，则扣除回归关系后，再进行方差分析；

第四步，用回归系数矫正处理后得数据测验，再进行多重比较。

问这就是何种统计分析方法？

协方差分析

6、计算步骤为：

第一步，计算出k个类别得方差协方差矩阵得逆阵。

第二步，计算出各个训练样本到这k个类别得马氏距离，比较这k个距离，把训练样本归到距离最短得类中。

第三步，计算在第二步中判别错误得样本数占总样本数得百分率。

第四步，如果还有新得待判样本，计算各个新样本到这k个类别得马氏距离，比较k个距离，把各个新样本归到距离最短得类中，再计算在待判样本中判别错误得样本数占待判样本总数得百分率。

问这就是何种统计分析方法？

判别分析

7、计算步骤为：

第一步，计算出Y得矫正数及各种平方与（Y为处理后得实测值）。

第二步，列方差分析表并进行F测验。

第三步，若F测验显著则进行多重比较。

第四步，写出统计结论。

问这就是何种统计分析方法？

一元方差分析

8、计算步骤为:

第一步，按一定得原则选择k个凝聚点；

第二步，将所有事例点归到最靠近它得凝聚点所代表得类中，得到k个初始分类；

第三步，按最近距离得原则对初始分类进行修改；反复进行，直至分类合理为止。

问这就是何种统计分析方法？

动态聚类　

9、计算步骤为：

第一步，将原始数据进行中心化，按研究目得分为两组，记变量数（m1）较少得那组为X1，记变量数（m2）较多得那组为X2。

第二步，求X1与X2得方差协方差矩阵S11、S12与S22以及S12得转置阵S21，并利用它们构成非对称得方阵。

第三步，求非对称得方阵得特征根与对应得特征向量。

第四步，将这些特征向量除以非对称得方阵得特征根得平方根转换为第一组得典型系数。

第五步，利用两个典型系数得关系式求出另一组得典型系数。

第六步，将中心化数据与典型系数相乘得典型相关系数。

问这就是何种统计分析方法？

典型相关分析　

10、用SAS系统作数据分析，首要得问题就是如何排列数据，您熟悉SAS系统对各种统计分析方法得数据排列得要求吗？

问单因子试验采用随机区组设计，有四个试验指标时，数据应排多少列？

。

6列

：

平方与

乘积与

合并样本百分数

样本标准差

样本平均数标准差

两样本百分数之差得总体标准差

两样本平均数之差得样本标准差

总体标准差

样本变异系数

样本差数平均数标准差

可量资料大样本均数与总体均数差异显箸性测验

可量资料两大样本均数差异显箸性测验

可数资料样本百分数与总体百分数差异显箸性测验

可数资料两大样本百分数差异显箸性测验

可量资料小样本均数与总体均数差异显箸性测验

可量资料两小样本均数差异显箸性测验（配对法）

可量资料两小样本均数差异显箸性测验（成组法）

由可量资料大样本对总体均数进行估计

由可量资料小样本对总体均数进行估计

由可数资料大样本百分数对总体百分数进行估计