SAS练习一.doc

上机练习一上机时间： 2012年09月28日学号 姓名 年级专业 注：以下题目请给出SAS程序、图形和相应的结果解释。作业上传时，请以“学号+班级+姓名”的形式命名。问题1：以下数据是1975-1980年某火山每月释放的CO2数据：330.45330.97331.64332.87333.61333.55331.90330.05328.58328.31329.41330.63331.63332.46333.36334.45334.82334.32333.05330.87329.24328.87330.18331.50332.81333.23334.55335.82336.44335.99334.65332.41331.32330.73332.05333.53334.66335.07336.33337.39337.65337.57336.25334.39332.44332.25333.59334.76335.89336.44337.63338.54339.06338.95337.41335.71333.68333.69335.05336.53337.81338.16339.88340.57341.19340.87339.25337.19335.49336.63337.74338.36（1）绘制该序列时序图，并判断该序列是否平稳。（2）绘制该样本自相关图，并解释该图形。解：程序如下：data text1;input CO2;time=intnx(month,01jan1975d,_n_-1);format time monyy7.;cards;330.45330.97331.64332.87333.61333.55331.90330.05328.58328.31329.41330.63331.63332.46333.36334.45334.82334.32333.05330.87329.24328.87330.18331.50332.81333.23334.55335.82336.44335.99334.65332.41331.32330.73332.05333.53334.66335.07336.33337.39337.65337.57336.25334.39332.44332.25333.59334.76335.89336.44337.63338.54339.06338.95337.41335.71333.68333.69335.05336.53337.81338.16339.88340.57341.19340.87339.25337.19335.49336.63337.74338.36;proc print data=text1;id time;proc gplot data=text1;plot CO2*time;symbol c=black v=star i=join;proc arima;identify var=CO2;run;图形：（1） 从该时序图可看出，该时序呈现出规则的周期性，并且有明显的递增趋势。因此，该时序是不平稳的。（2） 从该样本自相关图看出，自相关系数长期位于零轴的一边，这是具有单调趋势序列的典型特征，同时自相关图呈现出明显的正弦波动规律，这是具有周期变化规律的非平稳序列的典型特征。自相关图显现出来的这两个性质和该时序图显现出来的带长期递增趋势的周期性质是非常吻和的。问题2：以下数据是某公司在2000年-20003年期间每月的销售量。销售量2000年2001年2002年2003年1月1531341451172月1871752031783月2342431891494月2122272141785月3002982952486月2212562202027月2012372311628月1751651741359月12312411912010月104106859611月8587679012月78747563（1）绘制该序列时序图及样本自相关图。（2）判断该序列的平稳性。（3）判断该序列的纯随机性。解：程序如下：data text2;input salesvolume;time=intnx(month,01jan2000d,_n_-1);format time monyy7.;cards;15318723421230022120117512310485781341752432272982562371651241068774145203189214295220231174119856775117178149178248202162135120969063;proc gplot;plot salesvolume*time;symbol c=black v=star i=join;proc arima;identify var=salesvolume;run;图形：（2）从时序图看，有明显的周期性，显然该时序是不平稳的。（3）从纯随机性检验结果，该Q统计量的P值0.0001,小于显著性水平a=0.02，则拒绝原假设，即该序列为非白噪声序列。（3）问题3：数据如下表，时间间隔为天，起始时间自定义1015101012107710148171418391110612141025293333121916191912341536292621171913202412614612911171281414125810316887126108105（1）判断该序列的平稳性及纯随机性。（2）对该序列进行函数运算：，并判断序列的平稳性及纯随机性。（提示：表示一阶差分，一阶差分的SAS函数为dif( )，假如要差分的变量名为，那么用SAS表示即）。解：（1）程序如下：data text3;input x ;time=intnx(day,01jan2012d,_n_-1);format time date.;cards;1015101012107710148171418391110612141025293333121916191912341536292621171913202412614612911171281414125810316887126108105;proc print;proc gplot;plot x*time;symbol c=red v=diamond i=spline;proc arima;identify var=x;run;图形：（1）序列的平稳性及纯随机性： 平稳性判断：从时序图看不出明显的周期性或单调趋势，不能判断序列的平稳性；从该自相关图看出，序列的自相关系数递减到零的速度相当缓慢，在很长的延长期内，自相关系数一直为正。因此，该时序是不平稳的。 纯随机性判断：从纯随机性检验结果，该Q统计量的P值0.0001,小于显著性水平a=0.02，则拒绝原假设，即该序列为非白噪声序列。（2）程序如下：data text4;input x ;y=dif(x);time=intnx(day,01jan2012d,_n_-1);format time date.;cards;1015101012107710148171418391110612141025293333121916191912341536292621171913202412614612911171281414125810316887126108105;proc gplot;plot y*time;symbol c=red v=diamond i=spline;proc arima;identify var=y;run;图形：（3）序列的平稳性及纯随机性：平稳