SAS练习一.docx
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SAS练习一
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：
330.45330.97331.64332.87333.61333.55
331.90330.05328.58328.31329.41330.63
331.63332.46333.36334.45334.82334.32
333.05330.87329.24328.87330.18331.50
332.81333.23334.55335.82336.44335.99
334.65332.41331.32330.73332.05333.53
334.66335.07336.33337.39337.65337.57
336.25334.39332.44332.25333.59334.76
335.89336.44337.63338.54339.06338.95
337.41335.71333.68333.69335.05336.53
337.81338.16339.88340.57341.19340.87
339.25337.19335.49336.63337.74338.36
（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：
datatext1;
inputCO2@@;
time=intnx（'month','01jan1975'd,_n_-1）;
formattimemonyy7.;
cards;
330.45330.97331.64332.87333.61333.55
331.90330.05328.58328.31329.41330.63
331.63332.46333.36334.45334.82334.32
333.05330.87329.24328.87330.18331.50
332.81333.23334.55335.82336.44335.99
334.65332.41331.32330.73332.05333.53
334.66335.07336.33337.39337.65337.57
336.25334.39332.44332.25333.59334.76
335.89336.44337.63338.54339.06338.95
337.41335.71333.68333.69335.05336.53
337.81338.16339.88340.57341.19340.87
339.25337.19335.49336.63337.74338.36
;
procprintdata=text1;
idtime;
procgplotdata=text1;
plotCO2*time;
symbolc=blackv=stari=join;
procarima;
identifyvar=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
153
134
145
117
2月
187
175
203
178
3月
234
243
189
149
4月
212
227
214
178
5月
300
298
295
248
6月
221
256
220
202
7月
201
237
231
162
8月
175
165
174
135
9月
123
124
119
120
10月
104
106
85
96
11月
85
87
67
90
12月
78
74
75
63
（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：
datatext2;
inputsalesvolume;
time=intnx（‘month’,’01jan2000’d,_n_-1）;
formattimemonyy7.;
cards;
153
187
234
212
300
221
201
175
123
104
85
78
134
175
243
227
298
256
237
165
124
106
87
74
145
203
189
214
295
220
231
174
119
85
67
75
117
178
149
178
248
202
162
135
120
96
90
63
;
procgplot;
plotsalesvolume*time;
symbolc=blackv=stari=join;
procarima;
identifyvar=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
10
15
10
10
12
10
7
7
10
14
8
17
14
18
3
9
11
10
6
12
14
10
25
29
33
33
12
19
16
19
19
12
34
15
36
29
26
21
17
19
13
20
24
12
6
14
6
12
9
11
17
12
8
14
14
12
5
8
10
3
16
8
8
7
12
6
10
8
10
5
（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：
datatext3;
inputx@@;
time=intnx（'day','01jan2012'd,_n_-1）;
formattimedate.;
cards;
101510101210771014817
141839111061214102529
333312191619191234153629
2621171913202412614612
9111712814141258103
16887126108105
;
procprint;
procgplot;
plotx*time;
symbolc=redv=diamondi=spline;
procarima;
identifyvar=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：
datatext4;
inputx@@;
y=dif（x）;
time=intnx（'day','01jan2012'd,_n_-1）;
formattimedate.;
cards;
101510101210771014817
141839111061214102529
333312191619191234153629
2621171913202412614612
9111712814141258103
16887126108105
;
procgplot;
ploty*time;
symbolc=redv=diamondi=spline;
procarima;
identifyvar=y;
run;
图形：
（3）序列
的平稳性及纯随机性：
平稳性判断：
从时序图看，序列始终在0值附近波动，没有明显的周期性或单调趋势，基本可以判断为平稳序列；从该自相关图看出，序列的自相关系数一直都比较小，始终控制在2倍标准误的范围内。
因此，该时序是平稳的。
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。
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