章系统的多元统计分析功能

章系统的多元统计分析功能（优选）章系统的多元统计分析功能主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)为了全面系统地分析和研究某些社会经济问题，可能必须同时考虑许多存在一定内在联系和相互关联的经济指标，这些指标所反映的信息会有某种程度的重叠，但去除变量又会导致某些信息的损失；主成分分析通过降维的方法，把相互关联的多个变量转变成少数互不相关的新变量（即主成分，也称为综合变量），各主成分由原来变量的线性关系表示，其包含信息量的多少由各自的方差测定，主成分的方差越大，所包含的信息量就越多。PRINCOMP过程的主要功能：完成主成分分析；主成分的个数、名称及得分是否标准化均可由用户自己规定；输入的数据集可以是原始数据集、相关阵或协方差阵等；计算结果有：简单统计量、相关阵或协方差阵，从大到小排序的特征值和相应特征向量，每个主成分解释的方差比例、累计比例等；可揭示变量间的共线关系，若某特征值特别接近于0，则说明变量线性相关。PROCPRINCOMPDATA=<数据集>OPTIONS；VAR变量名列；WEIGHT变量名列；FREQ变量名列；PARTIAL变量名列；BY变量名列；RUN；PRINCOMP过程的一般形式：PROCPRINCOMP过程的常用选项有：OUT=<数据集>把计算的统计量存入指定的数据集；COVARIANCE(或COV)指定以协方差矩阵为分析数据，缺省则以相关系数矩阵为分析数据；N=正整数指定要保留的主成分个数；PREFIX=主成分名为主成分命名，缺省则自动命名为：PRIN1,PRIN2,…；STANDARD(或STD)对各主成分进行标准化，使各主成分的方差为1；NOINT作协方差矩阵主成分分析或相关行列主成分分析时，各变量不对其平均数加以修正。VAR语句指定主成分分析中使用的变量；WEIGHT语句对已输入的资料附加加权数据；FREQ语句表示变量的频数；PARTIAL语句除去特定变量的线性效果后，利用偏相关分析或者协方差矩阵进行分析；BY语句按指定变量分类（需先排序）后，对每一个分类进行主成分分析。PROCPRINCOMP过程的常用语句有：例5.1

已知纽约上市的三只化学产业证券(AC、DP、UC)和两只石油产业证券(EX、TE)100周的收益率调查资料。各证券的收益率依次用X1、X2、X3、X4、X5表示,且样本的平均收益率和相关矩阵R如下，要求对证券收益率做主成分分析并解释主成分的意义。dataone(type=corr);_type_='corr';input_name_$x1x2x3x4x5@@;cards;x11....x20.5771...x30.5090.5991..x40.3870.3890.4361.x50.4620.3220.4260.5231;run;procprincomp;run;相关矩阵数据的输入方法输出结果：（单位特征向量矩阵）各主成分标准化变量的线性系数对主成分意义的解释：从第一主成分的系数来看，均为0.45左右的正数表明5个标准化变量对该主成分具有同等的重要性，并且均成正比关系，故可认为该主成分是反映“整个证券市场景气”的综合指标；从第二主成分的系数来看，有关化学产业证券（X1,X2,X3）的系数均为负，有关石油产业证券（X4,X5）的系数均为正，说明该主成分代表化学产业证券和石油产业证券的对立关系，故可认为该主成分是反映“有关产业情报”的综合指标。用SAS/INSIGHT方式进行主成分分析选定数据集Analyze

Multivariate(YX)

将各分析变量都选为Y变量

Output

选中主成分分析（PrincipalComponentAnalysis）复选框

OK.用分析员应用方式进行主成分分析选定数据集Statistics

MultivariatePrincipalComponents…

选择分析变量OK.第五章SAS系统多元统计分析功能§5.1主成分分析与PRINCOMP过程§5.2因子分析与FACTOR过程§5.3判别分析与STEPDISC、DISCRIM过程§5.4聚类分析与CLUSTER过程★★因子分析(FactorAnalysis)因子分析是主成分分析的推广，它通过少数几个不可直接测量的、独立的、专业上有意义的公因子来说明相关变量之间复杂结构关系；因子分析与主成分分析的不同：后者是寻找反映多个指标的独立的综合指标，而前者是寻找解释多个指标的独立的公因子，若初始因子难以合理解释，可利用因子旋转法从旋转后因子得到合理解释；因子分析的主要用途：利用公因子来探索和解释原多个指标对个体特征的描述，对原始变量进行分门别类的综合评价等。FACTOR过程的主要功能进行因子分析、分量分析和因子旋转；对因子模型使用正交旋转和斜交旋转；用回归法计算得分系数，同时把因子得分值存储在输出数据集中。PROCFACTORDATA=<数据集>OPTIONS；VAR变量名列；PRIORS变量共通性的预估值；PARTIAL变量名列；WEIGHT变量名列；FREQ变量名列；BY变量名列；RUN；FACTOR过程的一般形式PROCFACTOR过程的常用选项1.关于数据存储的选项：OUT=<数据集>把原始资料和计算的因子存入指定数据集；OUTSTAT=<数据集>把几乎所有的因子分析结果都详尽地存入指定数据集。2.关于数据输出的选项：ALL(输出PLOT以外的全部统计量),CORR(输出相关系数),EIGENVECTORS(输出特征值),MSA(输出部分相关系数),NPLOT(指定PLOT的因子数),RESIDUALS(输出残差的相关系数),SCORE(输出因子得分),SCREE(利用特征值作SCREEPLOT),SIMPLE(输出基础统计量).3.有关提取因子的常用选项：M(ETHOD)=PRIN(PRIORS=ONE)主成分分析法；M=PRIN(PRIORS=SMC)主因子分析法；M=ML(PRIORS=SMC)最大似然法；MIN(EIGEN)=n设定最小特征根的值；N(FACTORS)=n指定初始因子的数量。PROCFACTOR过程的常用选项4.有关规定因子轴旋转方法的常用选项：R(OTATE)=VARIMAX|ORTHOMAX|PROMAX|QUARTIMAX界定因子轴的旋转方法(最大方差法|正交最大方差法|在正交最大方差旋转基础上进行斜交旋转|四次方最大法），内定值为R=NONE(不进行坐标变换)。VAR语句指定因子分析中使用的变量；WEIGHT语句对已输入的资料附加加权数据；FREQ语句表示变量的频数；PARTIAL语句除去特定变量的线性效果后，利用偏相关分析或者协方差矩阵进行分析；BY语句按指定变量分类（需先排序）后，对每一个分类进行因子分析。PROCFACTOR过程的常用语句PROCSCOREDATA=<原始数据集>SCORE=<FACTOR过程中的输出数据集>OUT=<得分输出数据集>；VAR用来计算得分的原始变量集合；RUN；计算因子得分需事先在FACTOR语句中增加SCORE和OUTSTAT=<输出数据集>选项dataone(type=corr);_type_='corr';input_name_$x1x2x3x4x5@@;cards;x11....x20.5771...x30.5090.5991..x40.3870.3890.4361.x50.4620.3220.4260.5231;run;procfactorscreenfact=2scorerotate=varimax;varx1-x5;run;对例5.1中五只证券的平均收益率进行因子分析例5.2输出结果（1）：（初始因子载荷矩阵）（旋转后因子载荷矩阵）(化学产业因子)(石油产业因子)特征值对因子的散点图（碎石图）输出结果（2）：输出结果（3）：第五章SAS系统多元统计分析功能§5.1主成分分析与PRINCOMP过程§5.2因子分析与FACTOR过程§5.3判别分析与STEPDISC、DISCRIM过程§5.4聚类分析与CLUSTER过程★★★判别分析(DiscriminantAnalysis)判别分析是根据表明事物特点的变量值及其分类，求出判别函数，再根据判别函数对未知所属类别的事物进行分类的一种分析方法；判别分析的步骤：⑴在各归属类的K个独立变量中，选择对判别分析有显著影响的P个独立变量；⑵利用被选定的P个独立变量的观测值拟合判别函数；⑶计算判别函数的误判率，分析判别函数模型的选择是否正确；⑷利用已建立的判别函数判别新样本(观测值)的归属类别。PROCSTEPDISCDATA=<数据集>OPTIONS；VAR变量名列；CLASS因(类)变量；BY变量名列；RUN；STEPDISC过程的一般形式(利用逐步判别分析法对变量进行筛选)语句说明：CLASS语句指明归属类的变量（数值变量、文字变量均可）；BY语句按指定变量分类（需先排序）后，对每一个分类进行逐步判别分析。常用选项有：METHOD=STEPWISE|FORWARD|BACKWARD指定筛选变量的方法(逐步排除法|顺向选择法|反向淘汰法)；SHORT只显示判别分析的最后结果；SLE=α(内定为0.15)在顺向选择法中，规定变量被纳入模型要达到的显著性水平；SLS=α(内定为0.15)在反向淘汰法中，规定某一变量留在模型内要达到的显著性水平。STEPDISC过程的一般形式DISCRIM过程的一般形式1.关于资料的选项：TESTDATA=<数据集>指定用来交叉确认判别函数有效度的数据集，与TESTLIST，TESTLISTERR选项或TESTCLASS等指令合并使用；OUT=<数据集>把观测值、后验概率和分类结果存储入指定数据集；OUTSTAT=<数据集>把归属类的平均值、标准差、相关系数、判别函数系数等统计量存储入指定数据集；TESTOUT=<数据集>把在TESTDATA中指定数据集的观测值、后验概率和分类结果存储入指定数据集.PROCDISCRIM过程的常用选项2.关于界定判别函数种类的选项：METHOD=NOMAL|NPAR指定建立判别函数的方法(参数方法|非参数方法)；POOL=YES利用合并协方差阵建立判别函数(线性)；POOL=NO利用总体协方差阵建立判别函数(二次)；POOL=TEST检验总体协方差阵的齐性，满足齐性条件建立线性判别函数，不满足则建立二次判别函数；SLPOOL=α用于设定检验两类协方差阵齐性的显著性水平.PROCDISCRIM过程的常用选项3.关于数据输出的常用选项：LIST(输出所有观测值的分类结果),LISTERR(输出误判观测值的分类结果),TESTLIST(输出存储在TESTDATA中的观测值的分类结果),TESTLISTERR(输出存储在TESTDATA中误判观测值的分类结果),BCORR(输出各类间的相关矩阵),ALL(输出全部结果),ANOVA(利用多变量方差分析各类平均值相等的假设),DISTANCE(输出两类间的距离),SIMPLE(输出变量的描述统计量).PROCDISCRIM过程的常用选项PROCDISCRIM过程的常用语句数据集SUNNY.BANKRY是为研究中小企业破产模型而收集的38个企业的相关财务数据资料，各变量含义如下：X1—总负债率(CashFlow/TotalDebt);X2—收益性指标(NetIncome/TotalAssets);X3—短期支付能力(CurrentAssets/CurrentLiabilities);X4—生产效益性指标(CurrentAssets/NetSales);Y—类别(0=已破产企业，1=正常运营企业).例4.9procstepdiscdata=sunny.bankrymethod=stepwise;varx1-x4;classy;run;输出结果(部分)：输出结果(部分)：可见，应拒绝两类的协方差矩阵相等的原假设，即两类的协方差矩阵不满足方差齐性的要求，应建立二次判别函数.输出结果(部分)：（后验概率的计算方法）（误报样本信息）误判率先验概率假设现有新的8个企业的财务资料如下，试分析它们归属上述两类的后验概率并分类。例4.9（续）OBSX1X2X3X4Y10.040.011.500.7102-0.06-0.061.370.40030.07-0.011.370.3404-0.13-0.141.420.44050.150.062.230.56160.160.052.310.20170.290.061.840.38180.540.112.330.481输出结果：第五章SAS系统多元统计分析功能§5.1主成分分析与PRINCOMP过程§5.2因子分析与FACTOR过程§5.3判别分析与STEPDISC、DISCRIM过程§5.4聚类分析与CLUSTER过程★★★★聚类分析(ClusterAnalysis)聚类分析是依据事物的性质和特征的不同，将具有相似性质或距离的个体聚为一类，具有不同性质的个体聚为不同类的分类方法；聚类分析与判别分析的区别：前者是用某种方法把分类未知的观测进行合理分类，使同一类的观测比较接近，是无指导的学习；后者则是已知分类然后总结出判别规律，是有指导的学习；SAS系统提供了谱系聚类(常用)、快速聚类、变量聚类等聚类过程。谱系聚类法(HierarchicalClusterMethod)谱系聚类法有合并聚类和分割聚类两种，前者是把较有密切相似性关系的个体逐一聚类，由原来的n个类最后变成一个新类；后者是把非相似性关系的个体逐一分割出去，由原来的一个类最后变成n个新类，以合并聚类法较