Datenanalyse mit SAS©: Statistische Verfahren und ihre by Walter Krämer, Olaf Schoffer, Lars Tschiersch

By Walter Krämer, Olaf Schoffer, Lars Tschiersch

Das Programmpaket SAS hat sich im Lauf der Jahre als ein Standardwerkzeug zur statistischen Datenanalyse durchgesetzt. Der souver?ne Umgang mit statistischen Methoden und deren praktischer Umsetzung in SAS bietet somit einen unsch?tzbaren Vorteil f?r die t?gliche Arbeit aller Anwender, die in Studium oder Beruf mit der examine von Daten zu tun haben. Das vorliegende Buch erl?utert alle g?ngigen statistischen Verfahren und deren Umsetzung als SAS-Programm. Es ist als Einf?hrung in SAS geeignet, aber auch als Nachschlagewerk f?r Fortgeschrittene, mit deutlicher Betonung der grafischen Aspekte der statistischen Datenanalyse. Anleitungen zur Programmierung mit IML und Makros sowie hilfreiche Assistenten in SAS runden die Darstellung ab.

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By Walter Krämer, Olaf Schoffer, Lars Tschiersch

Das Programmpaket SAS hat sich im Lauf der Jahre als ein Standardwerkzeug zur statistischen Datenanalyse durchgesetzt. Der souver?ne Umgang mit statistischen Methoden und deren praktischer Umsetzung in SAS bietet somit einen unsch?tzbaren Vorteil f?r die t?gliche Arbeit aller Anwender, die in Studium oder Beruf mit der examine von Daten zu tun haben. Das vorliegende Buch erl?utert alle g?ngigen statistischen Verfahren und deren Umsetzung als SAS-Programm. Es ist als Einf?hrung in SAS geeignet, aber auch als Nachschlagewerk f?r Fortgeschrittene, mit deutlicher Betonung der grafischen Aspekte der statistischen Datenanalyse. Anleitungen zur Programmierung mit IML und Makros sowie hilfreiche Assistenten in SAS runden die Darstellung ab.

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Datenanalyse mit SAS©: Statistische Verfahren und ihre grafischen Aspekte

Das Programmpaket SAS hat sich im Lauf der Jahre als ein Standardwerkzeug zur statistischen Datenanalyse durchgesetzt. Der souver? ne Umgang mit statistischen Methoden und deren praktischer Umsetzung in SAS bietet somit einen unsch? tzbaren Vorteil f? r die t? gliche Arbeit aller Anwender, die in Studium oder Beruf mit der examine von Daten zu tun haben.

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In bestimmten Situationen, beispielsweise Temperaturmessung um 12 Uhr Mittags in drei verschiedenen St¨ adten A, B und C, ist ein mehrdimensionales ARRAY notwendig. 31: Erstellen eines zweidimensionalen Arrays Nachstehendes Programm listet f¨ ur drei St¨ adte die Temperaturen auf und rechnet zudem f¨ ur die Stadt B diese von Fahrenheit in Grad Celsius um. 0 ; RUN; Als Textausgabe ergibt sich: Obs 1 t_A1 t_A2 t_A3 t_A4 t_B1 t_B2 t_B3 t_B4 t_C1 t_C2 t_C3 t_C4 22 23 19 19 9 11 9 4 35 34 34 34 Die ARRAY-Anweisung erzeugt ein zweidimensionales Array mit drei Zeilen und vier Spalten.

Innerhalb des DATA-Step kann die Arraygr¨oße mit der Funktion DIM() abgefragt werden. Die Funktion ist jedoch nur als obere Grenze in einer DO-Schleife zu verwenden. DIM ist auch dann anwendbar, wenn die Dimension des Arrays durch die Angabe von {*} festgelegt wurde. 30: Erstellen eines eindimensionalen Arrays Nachstehendes Programm erzeugt 20 Variablen mit jeweils zehn Realisationen einer normalverteilten Zufallsvariablen. Der Erwartungswert der Zufallsvariablen variiert zwischen den Variablen.

Variablen, die in beiden zu vereinigenden Datens¨atzen vorkommen, werden ebenfalls durch die Merkmalswerte dieser Variablen des zweiten Datensatzes u ¨ berschrieben. Variablen, die nicht in beiden Datens¨atzen vorkommen, werden entsprechend durch fehlende Werte erg¨ anzt. 51: Vereinen von zwei Datens¨ atzen mit der Anweisung UPDATE atze A und B gem¨aß der gemeinNachstehendes Programm vereint die Datens¨ samen Variablen i. DATA A; DO i=1 TO 10; x=1; y=1; OUTPUT; END; RUN; 52 3 Der DATA-Step DATA B; DO i=5 TO 15; x=2; z=1; OUTPUT; END; RUN; DATA C; UPDATE A B; BY i; RUN; Die Textausgabe dazu lautet: Obs i x y z 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 .

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