SAS講義散布圖折線圖和層次圖

1、第二十課 散布圖、折線圖和層次圖SAS系統(tǒng)中繪制散布圖、折線圖和層次圖，使用PROC PLOT過程和PROC GPLOT過程。PROC PLOT過程是用來畫易生成的低分辯率的圖形，輸出在OUTPUT窗口。而PROC GPLOT過程是用來生成定制的、高分辨率的圖形，輸出在GRAPH窗口，并且還可以對輸出的圖形進(jìn)行編輯修改。一. PROC PLOT過程使用PLOT過程可以在兩個(gè)不同的坐標(biāo)系中對兩個(gè)變量作散布圖、折線圖、半對數(shù)圖和層次圖。用于數(shù)據(jù)處理中，直觀地了解數(shù)據(jù)的變化趨勢和數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系等。它的一般形式為：Proc Plot DATA=數(shù)據(jù)集 ;Plot 縱坐標(biāo)變量Y*橫坐標(biāo)變量X;Run

2、; 1 PROC PLOT語句PROC PLOT語句中的選項(xiàng)列表主要分成三類：有關(guān)圖形的坐標(biāo)軸選項(xiàng)、有關(guān)外觀的選項(xiàng)和有關(guān)圖形大小的選項(xiàng)。其中圖形大小的兩個(gè)選項(xiàng)較為常用：l VPCT=百分比列表規(guī)定產(chǎn)生圖形在垂直方向占一頁的百分比。例如VPCT=33表示這張輸出圖占一頁的33%，即占一頁的1/3，所以一頁可以縱向打印3張圖。VPCT=50 25 25表示每一頁在縱向打印3張圖，第一張占全頁的一半，第二和第三張各占1/4頁。VPCT=200表示要求輸出圖占2頁的長度。l HPCT=百分比列表規(guī)定產(chǎn)生圖形在水平方向占一頁的百分比。2 PLOT語句PLOT語句里首先要規(guī)定數(shù)據(jù)集中的哪兩個(gè)變量作為圖形中

3、的垂直變量和水平變量，以及在圖形中用于畫點(diǎn)的作圖字符。PLOT語句的幾種使用格式如下：plot y*x ；plot y*x =+；plot y*x=符號變量 ；plot y*x $ 標(biāo)記變量 =+；plot y*x=+ b*a=* /overlay ；第一條語句作圖符號用缺省形式，依此用英文大寫字母A、B、CZ作為作圖符號。當(dāng)觀測的條數(shù)較多時(shí)，低分辯率圖不可能畫出所有觀測的點(diǎn)，所以當(dāng)圖中的某一點(diǎn)表示有一條觀測的點(diǎn)時(shí)，用作圖符號A；當(dāng)圖中的某一點(diǎn)表示有二條觀測的點(diǎn)時(shí)，用作圖符號B；以此類推。例如，輸出圖中有一個(gè)Z符號，表示在這點(diǎn)上共有26條觀測的點(diǎn)或更多點(diǎn)。對于PROC GPLOT過程默認(rèn)的作圖

4、符號為加號（+）。第二條語句用等號（=）規(guī)定一個(gè)字符作為作圖符號。此例中每個(gè)散點(diǎn)用加號（+）表示。第三條語句用等號（=）規(guī)定一個(gè)變量的值作為作圖符號，變量可以是字符變量，也可以是數(shù)值變量。此時(shí)，每個(gè)散點(diǎn)的作圖符號用數(shù)據(jù)集中同一條觀測的這個(gè)符號變量的值表示。例如，假定為=SEX變量，則作圖符號為SEX變量的值F或M。第四條語句用符號（$）規(guī)定一個(gè)變量的值用于標(biāo)記圖中的散點(diǎn)。此例中每個(gè)散點(diǎn)不僅用加號（+）表示，而且還標(biāo)出了圖中每一個(gè)散點(diǎn)在數(shù)據(jù)集的同一條觀測中這個(gè)標(biāo)記變量的值。第五條語句規(guī)定在同一張圖上重疊兩個(gè)圖，當(dāng)然可以重疊更多的圖。OVERLAY選項(xiàng)要求定義在PLOT語句中的幾個(gè)圖打印在一張圖上

5、。例如，我們有一個(gè)上證指數(shù)周線數(shù)據(jù)集INDEXSH，包含日期變量DATE、成交量變量VOLUME、開盤價(jià)變量OPEN、最高價(jià)變量HIGH、最低價(jià)變量LOW、收盤價(jià)變量CLOSE和漲跌百分比CHANGE，用PROC PLOT過程定制一個(gè)指數(shù)對交易周的最高和最低價(jià)的重疊散點(diǎn)圖。程序如下：Libname Study “D:/Sasdata/Mydir”;Proc Plot Data=Study.IndexSh Vpct=50 Hpct=70 Formchar=|-|- ;Where date01feb91 d ;Plot high*date=+ low*date $low =- /overlay ;

6、Run ;程序的運(yùn)行結(jié)果顯示在OUTPUT窗口中，見圖201所示（為顯示清晰起見，窗口的大小和顯示內(nèi)容的位置移動(dòng)過）。圖201 用PLOT過程定制重疊散點(diǎn)圖3 PLOT語句中的選項(xiàng)PLOT語句除了上述的重疊作圖選項(xiàng)OVERLAY外，還有幾類重要的選項(xiàng)如下：（1）. 關(guān)于坐標(biāo)軸刻度的任選項(xiàng)用VAXIS（或HAXIS）=標(biāo)記值列表，定義沿垂直（或水平）坐標(biāo)軸相等間隔的刻度標(biāo)記值?？梢杂肂Y n的方式規(guī)定刻度的增量。這些值可以是均勻上升或下降，也可以不是，既可以是數(shù)字值，也可以日期時(shí)間值。幾種可能的選項(xiàng)格式如下：haxis=0 to 100 by 5haxis=01jan20d to 31dec20

7、d by 7vaxis=1 10 100 100 1000haxis=by 10其它還有VEXPAND（或HEXPAND）、VREVERSE（或HREVERSE）、VZERO（或HZERO）等有關(guān)坐標(biāo)軸刻度選項(xiàng)。（2）. 關(guān)于參考線的任選項(xiàng)如果要求在散布圖的垂直或水平軸的指定數(shù)值上畫出垂直或水平線作為參考線，可以使用如下選項(xiàng)：verf=100 400 1000 (三條水平參考線)href=01mar20d 01oct20d (兩條垂直參考線)還可以用VERFCHAR或HREFCHAR=字符定義參考線的畫線符號。（3）. 關(guān)于圖形輪廓的任選項(xiàng)BOX選項(xiàng)可以畫出邊框圍住整個(gè)圖形，而不僅僅是畫出底部

8、和左邊框。VPOS或HPOS=軸長度，規(guī)定水平或垂直軸上打印輸出的數(shù)目。（4）. 關(guān)于作等值線（層次圖）的任選項(xiàng)當(dāng)要求散點(diǎn)（x,y）的作圖符號能根據(jù)z（通常z=f(x,y)）值的大小規(guī)定不同的層次強(qiáng)度字符時(shí)，也就是相同z值的點(diǎn)用相同的作圖符號，不同z值的點(diǎn)用不同的作圖符號，但最多只能把z值分成10個(gè)層次的不同值。我們可以使用如下選項(xiàng)：plot x*y=z /contour=3 s1=A s2=+ s3=* ;plot x*y=z /contour=3語句說明：=z指定按Z變量的內(nèi)容確定散點(diǎn)作圖符號，選項(xiàng)contour=3規(guī)定三個(gè)層次強(qiáng)度，s1=A s2=+ s3=*按上升順序給出層次強(qiáng)度的作圖

9、符號。用戶自己可以不定義S1、S2、S3的層次強(qiáng)度的作圖符號，而使用缺省值。下面我們舉例說明PLOT語句中選項(xiàng)的使用。例如，繪制上證指數(shù)周線數(shù)據(jù)集INDEXSH的散點(diǎn)圖時(shí)，根據(jù)股票技術(shù)分析的需要，要畫支撐和阻力線，以及趨勢變異的時(shí)間和周期，這對以后的各種分析都很重要。我們可以通過調(diào)整縱橫坐標(biāo)軸的刻度和增加水平和垂直參考線來實(shí)現(xiàn)。程序如下：Libname Study “D:/Sasdata/Mydir”;Proc plot Data=Study.IndexSh Vpct=50 Hpct=80 Formchar=|-|- ;plot close*date=+ /haxis=21dec90d to

10、01jan93d by 98 vaxis=100 200 400 800 1600href=16aug91d 30apr92d 20nov92dvref=96 135 400 1429 ;title1 Shanghai StockIndex ;title2 21dec90-01jan93 ;Run ;程序的運(yùn)行結(jié)果顯示在OUTPUT窗口中，見圖202所示。圖202 用PLOT過程定制重疊散點(diǎn)圖輸出解釋：對上證指數(shù)從1990年12月21日開市到1993年1月1日的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，主要經(jīng)歷三種市場狀況：第一種市場狀況是從1990年12月21日到1991年7月底8月初，在96點(diǎn)至135點(diǎn)之間盤整筑

11、底，歷經(jīng)大約3134周，形成W底；第二種市場狀況是從1991年8月中旬有效突破阻力線135，形成穩(wěn)步盤升單邊市，至1992年4月24日歷經(jīng)大約2831周；第三種市場狀況是從1992年4月30日至1992年11月20，在400點(diǎn)一線開始飆升沖頂1429，最后回落原地400點(diǎn)，歷經(jīng)大約29周。從上面的分析我們可以看到，水平和垂直參考線提供了一種看得見的暗示。技術(shù)分析的目的就是找到購買資產(chǎn)的適宜點(diǎn)，盡可能地識別一種趨勢結(jié)束且另一種趨勢開始的點(diǎn)，然后可作出適宜的交易。二. 生成高分辨率圖形雖然PROC PLOT過程生成的散布圖對基本數(shù)據(jù)分析是有用的，但是為了更詳細(xì)的分析和表達(dá)目的也可用PROC GPL

12、OT過程來生成高分辨率圖形。1 GOPITONS語句通常，當(dāng)在使用PROC GPLOT和PROC GCHART等能生成高分辨率圖形的過程時(shí)，要用到系統(tǒng)的一些特定特征，因此，要求指定圖形設(shè)備和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的一些另外可能的選擇。用下列GOPITONS語句能規(guī)定一個(gè)圖形設(shè)備以運(yùn)行SAS/GRAPH軟件。 Goptions device=圖形設(shè)備 ;例如，如果我們要指定圖形輸出設(shè)備為Windows環(huán)境下的黑白打印機(jī)：Goptions device=winprtm ;例如，如果我們要指定圖形輸出設(shè)備為Windows環(huán)境下的彩色打印機(jī)：Goptions device=winprtc ;另外，我們還可以通過選

13、擇菜單命令Globals/Options/Global options或Globals/Graph/File/Print/SAS Graph Driver來設(shè)定圖形輸出設(shè)備。2 PROC GPLOT過程生成高分辨率圖形的PROC GPLOT過程的一般使用格式如下：Porc Gplot DATA=數(shù)據(jù)集 ;Plot 縱坐標(biāo)變量Y*橫坐標(biāo)變量X;Symboln ;Axisn ;Run ;使用PROC GPLOT過程和PROC PLOT過程的區(qū)別，對于PROC GPLOT語句，PROC PLOT語句中的VPCT和HPCT等選項(xiàng)不可使用。兩者的PLOT語句使用方法基本相同。最主要的區(qū)別是，在PROC

14、GPLOT過程中，可使用SYMBOLn語句和AXISn語句。3 用SYMBOLn語句定義線和符號SYMBOLn語句的主要作用：可以定義數(shù)據(jù)點(diǎn)的符號，可以定義數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的連接方式，可以定義數(shù)據(jù)點(diǎn)和線的顏色。SYMBOLn語句的n取值范圍從1到99，缺省值是1，n代表Y*X兩個(gè)變量形成數(shù)據(jù)連線的系列數(shù)。一些主要選項(xiàng)如下：l V=數(shù)據(jù)點(diǎn)圖形符號數(shù)據(jù)點(diǎn)的符號有NONE（沒有）、PLUS（缺省值加號）、STAR（星號）、SQUAR（小方塊）、DIAMOND（小菱形）、TRANGLE（三角形）、CIRCLE（小圓圈）。l I=數(shù)據(jù)點(diǎn)間連接方式常用的連接有NONE（沒有）、JOIN（直線）、SPLINE（平

15、滑）、NEEDLE（從數(shù)據(jù)點(diǎn)到橫坐標(biāo)畫垂直線）、HILOC（最高、最低、收盤價(jià)）、RL（直線回歸線）、BOX25（盒形線）。l W=連線的線寬例如w=5。l H=圖形符號的高度例如h=2.5。l L=定義連線的類型例如l=2。l C=定義顏色例如c=red。l FONT=定義一種字體例如font=swissb。SYMBOLn語句所定義的各種選現(xiàn)，由于數(shù)量眾多，用戶一般很難記憶，我們上面所列出的僅僅是一小部分。通?？梢栽诿钶斎肟蛑邪l(fā)布SYMBOL命令，調(diào)出SYMBOL窗口，在選項(xiàng)參數(shù)的橫線上鍵入？后，在參數(shù)對話框中選擇參數(shù)。共有14項(xiàng)參數(shù)選現(xiàn)，每項(xiàng)中還有許多參數(shù)值。一個(gè)SYMBOLn語句一旦被

16、定義就一直保持有效，直到重新定義或者退出SAS系統(tǒng)。執(zhí)行一個(gè)不帶任何選項(xiàng)的SYMBOLn語句將取消SYMBOLn的全部定義，并不影響其它的SYMBOL語句。如果想要取消所有的SYMBOL語句定義，提交下面的語句：goptions reset=symbol ;4 用AXISn語句定義坐標(biāo)軸在PROC GPLOT中，可以通過PLOT語句的選項(xiàng)、LABEL語句和FORMAT語句來修飾坐標(biāo)軸。PLOT語句的選項(xiàng)允許控制坐標(biāo)軸的刻度、文本和顏色。但使用AXISn語句的選項(xiàng)可以更集中、更方便地控制和管理坐標(biāo)軸。常見的使用格式如下：Proc Gplot DATA=數(shù)據(jù)集 ;Plot Y*X / vaxis=

17、axis1 haxis=axis2 ;Symboln ;axis1 label=(Price) order=(100 to 1500 by 200 ) offset=(20,10) ;axis2 label=(Date) order=(21dec90d to 01jan93d by 98 ) ;Run ;AXISn語句的LABEL選項(xiàng)規(guī)定該軸的標(biāo)簽，ORDER選項(xiàng)規(guī)定該軸的取值范圍，OFFSET選項(xiàng)規(guī)定從該軸的原點(diǎn)開始的第一個(gè)主刻度空間大小，及從該軸最末端到最后一個(gè)刻度的空間大小。例如語句中的OFFSET=（20，10），當(dāng)單位是PCT時(shí)，表示第一個(gè)主刻度空間為圖形輸出區(qū)域的20%，最后一個(gè)刻

18、度的空間為圖形輸出區(qū)域的10%。有時(shí)需要給圖形加第二根縱軸，用來表示在同一時(shí)間期間上的另一個(gè)變量。兩個(gè)變量不用同一縱坐標(biāo)軸的原因，常常是兩個(gè)變量的值的相差太大，如果兩個(gè)變量的值顯示在同一縱軸上，在圖形上就會(huì)很難分辨值較小那個(gè)變量的值的變化。定義第二根縱軸（右軸）的方法如下：Porc Gplot DATA=數(shù)據(jù)集 ;Plot Y1*X / vaxis=axis1 haxis=axis2 ;Plot2 Y2*X / vaxis=axis3 ;Symboln ;axis1 ;axis2 ;axis3 ;Run ;用第二條PLOT2語句定義了第二根縱軸AXIS3。例如，我們要在同一圖形上繪制上證指數(shù)的

19、最高-最低-收盤價(jià)和交易量的圖形。由于價(jià)格和交易量的取值范圍不同且相差懸殊，交易量用左邊的縱軸來度量，價(jià)格采用右邊的縱軸來度量。要生成最高-最低-收盤價(jià)圖，原來INDEXSH數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)排列格式不符合要求，需要用數(shù)據(jù)步修改INDEXSH為INDEXSH2，將一條觀測中最高HIGH、最低LOW、收盤價(jià)CLOSE三個(gè)數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成三條觀測中VALUE變量的數(shù)據(jù)，且三條觀測的日期DATE不變。程序如下：Libname study d:sasdatamydir ;data study.indexsh2;set study.indexsh;value=high; output;value=low; ou

20、tput;value=close; output;Run ;Goptions reset=global gunit=pct cback=white borderhtitle=6 htext=3 ftext=swissb colors=(back) ;Proc gplot data=study.indexsh2;plot volume*date /vaxis=axis1 hvxis=axis2;plot2 value*date /vaxis=axis3 vref=0;symbol1 i=needle;symbol2 i=hiloc;axis1 label=(Volume) order=( 0 t

21、o 700000 by 100000) offset=(0,50) ;axis2 label=(Date) order=(21dec90d to 01jan93d by 98) ;axis3 label=(Price) order=(0 to 1500 by 100) offset=(25,0) ;title Shanghai StockIndex;Run ;程序的運(yùn)行結(jié)果顯示在GRAPH窗口中，見圖203所示。圖203 用GPLOT過程定制的價(jià)格和成交量圖在用PROC GPLOT過程繪制高分辨率的前，首先把繪圖的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理成能符合I=HOLOC連接方式的數(shù)據(jù)格式，另外為了確保在生成圖形時(shí)

22、，各種符號定義準(zhǔn)確，一般先使用GOPTIONS語句，清除先前定義各種符號（RESET=GLOBAL），然后再定義將在圖中使用的全局符號體系。三. 散布圖散布圖又稱散點(diǎn)圖或相關(guān)圖。它是以散點(diǎn)的分布反映變量之間相關(guān)情況的統(tǒng)計(jì)圖。根據(jù)圖中的各點(diǎn)分布和密集程度，大致可以判斷變量之間協(xié)變關(guān)系的類型。在回歸模型中，常用散布圖來描述變量之間的相關(guān)關(guān)系，橫軸上自變量的改變將引起縱軸上因變量的改變，回歸模型中參數(shù)的計(jì)算。是通過使因變量的理論值與實(shí)際值之間偏差的平方和達(dá)到最小而得到的。為了便于理解散布圖在回歸模型中的應(yīng)用，我們先用已知的線性方程來虛擬構(gòu)造一組樣本數(shù)據(jù)，畫出散布圖，從圖中各散點(diǎn)形成的趨勢看，是否符合

23、線性關(guān)系，然后決定用線性回歸模型求回歸方程，作為對總體回歸直線的近似，必須進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)才能確定這種近似是否恰當(dāng)，最后我們可以得到確認(rèn)的總體回歸方程，再比較我們已知的方程，應(yīng)該發(fā)現(xiàn)非常接近。例如，新創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集LINE，是我們用身高（HEIGH）=體重（WEIGHT）+100這樣一個(gè)簡單直線方程來生成的模擬數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集中有一組高度HEIGH和體重WEIGHT的觀測值。假設(shè)我們需要繪制回歸直線及置信帶等?？梢韵犬嫵龈叨葘w重的散布圖進(jìn)行觀察和分析，然后利用回歸過程建立高度（因變量）和體重（自變量）的線性方程式后，進(jìn)一步可畫出高度預(yù)測值對體重的散布圖進(jìn)行比較和分析。程序如下：Libname stu

24、dy d:sasdatamydir;data study.line ;do n=1 to 200 by 1;weight=40+60*ranuni(1) ;height=1*weight+100+5*normal(1) ;output ;end ;Proc reg data=study.line;model height=weight; output out=study.linereg p=predict ;proc gplot data=study.linereg ;plot height*weight predict*weight / overlay;symbol1 v=dot c=red

25、 i=none;symbol2 v=none c=blue i=spline;Run ;程序說明：數(shù)據(jù)步DATA自動(dòng)生成200條觀測，SAS系統(tǒng)提供了兩個(gè)均勻分布的隨機(jī)函數(shù)RANUNI（）和UNIFORM（）產(chǎn)生01之間的隨機(jī)數(shù)，用隨機(jī)函數(shù)構(gòu)成的40+60*ranuni(1)表達(dá)式，將使WEIGHT變量的取值范圍為40100公斤之間的隨機(jī)值。SAS系統(tǒng)還提供了兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)函數(shù)NORMAL（）和RANNOR（），產(chǎn)生均值為0標(biāo)準(zhǔn)差為1標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)隨機(jī)數(shù)。隨機(jī)數(shù)表達(dá)式1*weight+100+5*normal(1) 是經(jīng)過線性變換產(chǎn)生的均值為1*weight+100，標(biāo)準(zhǔn)差為5的隨機(jī)數(shù)，對于

26、正態(tài)分布將有95%的數(shù)據(jù)落在均值附近的兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)，例如，對于weight=50來說，身高的均值為50+100=150，因此將有95%可能HEIGHT變量的取值范圍為140160厘米。PROC REG回歸過程，首先建立輸入為WEIGHT輸出為HEIGHT的回歸模型，并用OUTPUT語句創(chuàng)建包含身高預(yù)測值的輸出數(shù)據(jù)集，定義輸出數(shù)據(jù)集名為Study.LineReg，定義存放預(yù)測值的變量名為PREDICT。最后用PROC GPLOT過程把實(shí)際高度對重量及預(yù)測高度對重量兩張散布圖重疊放在一張圖上，通常兩張圖應(yīng)該用不同的作圖字符來表示散點(diǎn)，實(shí)際高度對重量用無任何連線的小圓點(diǎn)表示，預(yù)測高度對重量用平滑曲

27、線連接散點(diǎn)。高分辨率的輸出圖形顯示在GRAPH窗口，在OUTPUT窗口還顯示輸出PROC REG過程的統(tǒng)計(jì)報(bào)告，如下所示：Model: MODEL1Dependent Variable: HEIGHT Analysis of Variance Sum of Mean Source DF Squares Square F Value ProbF Model 1 58792.37183 58792.37183 2524.881 0.0001 Error 198 4610.47060 23.28521 C Total 199 63402.84243 Root MSE 4.82547 R-square

28、 0.9273 Dep Mean 170.67056 Adj R-sq 0.9269 C.V. 2.82736 Parameter Estimates Parameter Standard T for H0: Variable DF Estimate Error Parameter=0 Prob |T|INTERCEP 1 97.812209 1.48957643 65.664 0.0001WEIGHT 1 1.033179 0.02056151 50.248 0.0001從回歸分析報(bào)告中我們看出，對樣本回歸直線與觀測值之間的擬合程度的檢驗(yàn)（也稱擬合優(yōu)度檢驗(yàn)）用判定系數(shù)R2檢驗(yàn)，R2的取值范圍

29、01，越接近1，擬合程度越好；反之越差。本例中R2為0.9273，調(diào)整后的R2也為0.9269，非常接近于1。還有參數(shù)顯著性檢驗(yàn)（T檢驗(yàn)）和回歸總體線性的顯著性檢驗(yàn)（F檢驗(yàn)）都顯示高度顯著。我們可以確認(rèn)回歸模型的估計(jì)式為：HEIGHT=1.033179*WEIGHT+97.812209SAS系統(tǒng)的許多圖形過程都帶有統(tǒng)計(jì)計(jì)算，許多統(tǒng)計(jì)分析過程都帶有圖形輸出。PROC GPLOT畫圖過程就帶有回歸模型的預(yù)測值和置信帶計(jì)算，并用曲線連接。程序如下：Goptions reset=global gunit=pct cback=white borderhtitle=6 htext=3 ftext=swis

30、sb colors=(back) ;proc gplot data=study.line ;plot height*weight height*weight /vaxis=axis1 haxis=axis2 overlay;symbol1 i=none v=dot cv=black h=1.5 ;symbol2 i=rlcli95 ci=black cv=black co=black w=2.5 L=1;axis1 label=(Height) order=(130 to 210 by 10) ;axis2 label=(Weight) order=(40 to 100 by 10) ;tit

31、le Linear Regression;Run ;程序說明：對樣本數(shù)據(jù)集STUDY.LINE不先調(diào)用統(tǒng)計(jì)計(jì)算過程求回歸預(yù)測值，而是直接繪制實(shí)際身高對體重的兩張重疊散點(diǎn)圖。然后對第二張圖的連接方式I選項(xiàng)確定為RLCLI95，分成三部分含義：RL表示作直線回歸，還可用表示作2次回歸RQ和RQ0（消除截距，強(qiáng)制線經(jīng)過原點(diǎn)）代替，或表示作3次回歸的RC、RC0代替；CLI表示作單個(gè)預(yù)測值的置信帶，可用CLM代替，表示作均數(shù)的置信帶；95表示置信度為95%，另有兩個(gè)可用值為90和99。有關(guān)散布圖中I選項(xiàng)的回歸參數(shù)取值，可在SYMBOL窗口的TYPE參數(shù)選項(xiàng)橫線上鍵入？后，再選擇User regress

32、 analysis子菜單來查看或選定。CI表示回歸線的顏色，CO表示置信帶的顏色，CV表示散點(diǎn)的顏色，W表示連接線的寬度，L表示連接線的類型。程序的運(yùn)行結(jié)果顯示在GRAPH窗口中，見圖214所示。圖中大約有5%的數(shù)據(jù)點(diǎn)落在兩條虛線構(gòu)成的置信帶之外。圖204 一元線性回歸和95%置信限四. 折線圖折線圖又稱曲線圖，是用線段的升降來說明現(xiàn)象變動(dòng)情況的一種統(tǒng)計(jì)圖，它主要用于表現(xiàn)在時(shí)間上的變化趨勢、現(xiàn)象的分配情況和兩個(gè)現(xiàn)象之間的依存關(guān)系等。折線圖常應(yīng)用于時(shí)間序列模型中，把有關(guān)時(shí)間序列的數(shù)據(jù)繪制成圖形。廣義上說，模型可劃分為回歸模型與時(shí)間序列模型。從數(shù)學(xué)角度看，時(shí)間序列數(shù)據(jù)的建模是構(gòu)造一個(gè)包含時(shí)間序列本

33、身、推薦函數(shù)的殘差以及可選擇的其它時(shí)間序列的函數(shù)。我們所觀測到時(shí)間序列的值是時(shí)間序列過程的實(shí)現(xiàn)。用描述方法判定時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢后，技術(shù)分析人員往往要對該序列建立模型并預(yù)測它們的將來值。用時(shí)間序列的數(shù)據(jù)建立模型時(shí)，可以去掉序列的確定分量，也可以對確定部分建立一個(gè)明確的模型。利用時(shí)間序列的其它組成部分建模后，把確定部分也加進(jìn)去形成最終模型。例如，股票價(jià)格趨向于沿看得見可識別的趨勢移動(dòng)，技術(shù)分析想盡可能地識別趨勢并在趨勢反轉(zhuǎn)點(diǎn)改變投資。然而，由于隨機(jī)波動(dòng)遮掩了反轉(zhuǎn)點(diǎn)或使反轉(zhuǎn)點(diǎn)錯(cuò)誤地出現(xiàn)，因此技術(shù)分析必須借助于估計(jì)序列成分（包括趨勢周期計(jì)算、季節(jié)和交易日方式的循環(huán)和非規(guī)則成分的循環(huán)）或計(jì)算序列的移動(dòng)

34、平均來估計(jì)序列的趨勢。直接使用一些股票市場的時(shí)間序列數(shù)據(jù)繪制折線圖，全部趨勢可能難以直觀識別。如果移去非趨勢成分會(huì)使趨勢更容易顯現(xiàn)?？梢允褂肧AS/ETS軟件中PROC X11過程來估計(jì)和調(diào)節(jié)序列成分。作為對使用PROC X11過程去估計(jì)趨勢成分的一種補(bǔ)充，可以采用平滑時(shí)間序列的數(shù)據(jù)的方法，以便移去隨機(jī)波動(dòng)從而揭示數(shù)據(jù)中的趨勢。一般地，通過計(jì)算數(shù)據(jù)的移動(dòng)平均可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的平滑。移動(dòng)平均有很多種類，主要有簡單移動(dòng)平均、加權(quán)移動(dòng)平均和指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均，最優(yōu)長度依賴于使用的時(shí)間結(jié)構(gòu)。理解了數(shù)據(jù)中有關(guān)趨勢的知識，將有助于買、賣和持有股票的決定及交易的時(shí)機(jī)。下面，我們首先對上證指數(shù)INDEXSH數(shù)據(jù)集計(jì)算

35、簡單的、加權(quán)的和指數(shù)加權(quán)的移動(dòng)平均線。然后繪制原始序列和移動(dòng)平均的圖形。程序如下：Goptions reset=global gunit=pct cback=white borderhtitle=6 htext=3 ftext=swissb colors=(back) ;Libname Study “d:sasdatamydir”;Data study.indexma ;Set study.indexsh ; Ma10=(close+lag(close)+lag2(close) +lag3(close) +lag4(close) +lag5(close)+lag6(close)+lag7(cl

36、ose) +lag8(close) +lag9(close)/10; Wma10=(10*close+9*lag(close)+8*lag2(close)+7*lag3(close)+6*lag4(close) +5*lag5(close)+4*lag6(close)+3*lag7(close)+2*lag8(close)+lag9(close)/55 ; W1=0.3 ; retain ewma1 ; If _n_=1 then ewma1=close ; else ewma1=w1*close+(1-w1)*ewma1 ; W2=0.75 ; retain ewma2 ; If _n_2

37、then ewma2=ewma1 ; else ewma2=w2*ewma1+(1-w2)*ewma2 ;Proc gplot data=study.indexma ;plot close*date ma10*date /vaxis=axis1 haxis=axis2 overlay ;symbol1 i=join v=none L=1 h=2.5 ;symbol2 i=join v=none L=1 h=2.5 w=2;axis1 label=(Price) logbase=10 order=(100 200 400 800 1600 3200);axis2 label=(Date) ;ti

38、tle Shanghai StockIndex;Title2 Close and MoveAverage;Run ;程序說明：DATA數(shù)據(jù)步創(chuàng)建了一個(gè)名為INDEXMA數(shù)據(jù)集，共生成了四種移動(dòng)平均線，使用滯后函數(shù)LAGn（）生成了收盤價(jià)CLOSE的十日簡單移動(dòng)平均線MA10和十日加權(quán)移動(dòng)平均線WMA10；用平滑因子W1生成一次指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均EWMA1，用平滑因子W2生成二次指數(shù)加權(quán)移動(dòng)平均EWMA2，平滑因子值較大，則對最近的序列值給出較大的權(quán)數(shù)，作為一個(gè)一般原則，較小的平滑因子適于緩緩改變的趨勢序列，而較大的平滑因子適于快速改變的易變序列。IFTHENELSE語句作用是將初始化處理和后面的

39、正常處理分開來。RETAIN語句作用是從DATA步這次到下次重復(fù)時(shí)，保留變量EWMA1和EWMA2的值。調(diào)用PROC GPLOT過程繪制了收盤價(jià)和十日簡單移動(dòng)平均的圖形，其中對縱軸（Price）定義的AXIS1語句中加上了LOGBASE=10（或PI或e）的選項(xiàng)，就表示該軸是以10為底的對數(shù)軸。程序的運(yùn)行結(jié)果顯示在GRAPH窗口中，見圖215所示圖215 對時(shí)間序列的數(shù)據(jù)用移動(dòng)平均估計(jì)趨勢除了用DATA數(shù)據(jù)步直接計(jì)算移動(dòng)平均外，我們還可以用SAS/ETS軟件的EXPAND過程來生成時(shí)間序列數(shù)據(jù)的簡單、加權(quán)和中心移動(dòng)平均，用SAS/QC軟件的MACONTROL過程生成一致加權(quán)和指數(shù)加權(quán)的移動(dòng)平均控制圖表。 五. 層次圖PROC PLOT過程還能繪制層次圖，又稱等值線圖或輪廓圖。在地理學(xué)研究中用來繪制等高線，在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中常用來畫等值的利潤曲線。例如線性規(guī)劃中的產(chǎn)品混合問題，經(jīng)濟(jì)學(xué)的一個(gè)核心問題是在有限的資源情況下，如何合理的分配資源，使效益最大化。假設(shè)我們要生產(chǎn)兩種產(chǎn)品X和Y，但受到時(shí)間T、空間S、能力C三種資源約束的，在已知兩個(gè)產(chǎn)品的單位利潤為f1(x)和f2(y)情況下，各生產(chǎn)產(chǎn)品X和Y多少數(shù)量，才能使利潤Z最大化。即：時(shí)間資源約