sas描述統(tǒng)計08課件

基礎統(tǒng)計描述與SAS第二講基礎統(tǒng)計描述與SAS

主講人：張國權郵編:手機:一SAS基礎服務過程CHART、GPLOT（繪圖）SORT（排序）PRINT（按要求輸出結果）STANDARD(數(shù)據(jù)標準化)BaseSAS功能1、Base/SAS軟件是SAS系統(tǒng)的基本部分，主要用于：信息存儲和檢索、數(shù)據(jù)修改與程序設計、報表生成、基礎統(tǒng)計計算、文件管理。2、Base/SAS軟件還提供了幾十個Base/SAS過程，主要用于基礎統(tǒng)計計算、生成報表、繪圖及文件管理等方面，是更簡捷、易用、有效的方法。3、按用途可歸為四大類：基礎統(tǒng)計計算、報表生成、得分方法、實用方法(二)、過程簡介(1)、SAS基礎統(tǒng)計過程：分別計算單個變量的關于位置、變異性及形狀等方面的基礎統(tǒng)計量；關于檢驗均值假設的有關統(tǒng)計量；關于檢驗正態(tài)性假設的有關統(tǒng)計量；還有兩個變量的有關相關性統(tǒng)計量。例：MEANS，SUMMARY，UNIVARIATE，CORR，F(xiàn)REQ，TABULATE，CHART(2)、SAS報表過程：生成一些信息顯示。顯示的信息可以是數(shù)據(jù)的列表，或圖形顯示。許多統(tǒng)計過程也用報表來輸出結果。例：PRINT，PLOT，CHART，F(xiàn)ORMS，CALENDAR，TIMEPLOT，TABULATE(3)SAS得分過程：用來產(chǎn)生包含新變量的輸出數(shù)據(jù)集。這些新變量是輸入數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的變換。例：STANDARD，RANK(4)、SAS實用過程：完成中間操作或數(shù)據(jù)處理的特殊形式。例：SORT，F(xiàn)ORMAT，TRANSPOSE，APPEND，CONTENTS，DAASETS1對數(shù)據(jù)排序的sort過程簡介sort過程常用于將數(shù)據(jù)集分類排序，以便其它SAS過程通過使用BY語句，可以直接調用它。語句說明PROCSORT選擇項；BY[descending(遞減)]變量；1.學生成績按平均分排序后輸出

title'0401班學生成績排名';datac0401;inputname$1-10sex$mathchinese;avg=math*0.5+chinese/120*100*0.5;cards;李明男9298張紅藝女89106王思明男8690張聰男98109劉潁女80110;procprint;run;procsortdata=c0401;bydescendingavg;procprint;run;0401班學生成績原始輸出0401班學生成績排名Obsnamesexmathchineseavg1李明男929886.83332張紅藝女8910688.66673王思明男869080.50004張聰男9810994.41675劉潁女8011085.83330401班學生成績按平均分排序(遞減)后輸出0401班學生成績排名Obsnamesexmathchineseavg1張聰男9810994.41672張紅藝女8910688.66673李明男929886.83334劉潁女8011085.83335王思明男869080.5000學生成績按分組排序程序dataa;inputNAME$xyg$@@;datalines;a83.00101b119.95112c145.22163d129.98234e37.95311f103.49472g39.95493h37.95511i65.79522j69.95634k100.79721l33.12892m88.05913n97.95991;

proc

sortdata=aout=b;bygx;run;

proc

printdata=b;varNAMEgxy;run;

2.學生成績按分類輸出dataa;inputNAME$xyg$;datalines;a83.00101b119.95112c145.22163d129.98234e37.95311f103.49472g39.95493h37.95511i65.79522j69.95634k100.79721l33.12892m88.05913n97.95991;

dataaa;seta;ify<40thenyy=“不稱職";if40<=yandy<80thenyy="稱職";ify>=80thenyy=“優(yōu)秀";

proc

printdata=aa;varNAMEgyyxy;run;

學生成績按分類輸出ObsNAMEgyyxy1a1不稱職83.00102b2不稱職119.95113c3不稱職145.22164d4不稱職129.98235e1不稱職37.95316f2稱職103.49477g3稱職39.95498h1稱職37.95519i2稱職65.795210j4稱職69.956311k1稱職100.797212l2優(yōu)秀33.128913m3優(yōu)秀88.059114n1優(yōu)秀97.95992對數(shù)據(jù)集進行轉置的TRANSPOSE過程OBSABCOBS_NAME_COL1COL2COL311231A14724562B25837893C369一、簡介該過程讀入一個SAS數(shù)據(jù)集并通過轉置創(chuàng)建一個新的數(shù)據(jù)集作為它的唯一輸出集。原數(shù)據(jù)集中的行變?yōu)榱?、列變?yōu)樾?。dataa;inputxyz;cards;123456789;proctranspose;varxyz;procprint;run;使用ID語句后轉置結果；datab;inputabx$;cards;12x34y56.78z;proctranspose;idx;procprint;run;Obs_NAME_xyz1a1372b248對數(shù)據(jù)進行標準化的standard過程procstandardm=0s=1;var變量表;Freq變量;Weight變量;By變量;語句說明freq：該語句用來指定輸入SAS數(shù)據(jù)集中的一個數(shù)值變量，它的值表示該觀測重復的次數(shù)。weight：該語句規(guī)定輸入SAS數(shù)據(jù)集中的一個數(shù)值變量，它的值用來對相應觀測加權。by：由by變量定義的幾個觀測組分開的分析結果。二、輸出SAS數(shù)據(jù)集包含給定變量的標準化變量。標準化值計算公式：3.數(shù)據(jù)標準化dataa;inputNAME$xyg$@@;datalines;a83.00101b119.95112c145.22163d129.98234e37.95311f103.49472g39.95493h37.95511i65.79522j69.95634k100.79721l33.12892m88.05913n97.95991;Procprint;varxy;run;procstandardm=0s=1;varxy;run;Procprint;varxy;run;

§44.秩得分過程（rank）簡介通過SAS數(shù)據(jù)集中的觀測計算一個或幾個數(shù)值變量的秩得分，這些秩得分被輸出到新的SAS數(shù)據(jù)集中。語句

procrankties=mean;var變量表;Ranksrankx;Run;二、秩及秩的應用

rank把數(shù)值從最小到最大排列，對最小值賦予秩1，對第二小值賦予秩2，等等一直到秩為n，即未丟失的觀測個數(shù)。出現(xiàn)結值時，其秩可以賦予平均秩或最高秩、最低秩。許多非參數(shù)統(tǒng)計方法使用秩而不用原始變量值。例如，對一個數(shù)據(jù)集首先通過rnak得到響應變量的秩，然后使用anova,glm過程至秩擬合方差分析模型。三、實例測得兩組數(shù)據(jù)，并對每個數(shù)據(jù)求比率得分。(1):556791213151821(2):171820253443dataaa;inputxg@@;datalines;5151617191121131151181211172182202252342432442;procrankties=mean;varx;Ranksrankx;run;Procprint;run;比如，ifmax(a)<20thenp=0;elsep=1;上述程序當max(a)<20時p=0，否則p=1。下述程序則是復合的IF結構。IFx>0THENDO;PUT'X為正數(shù)';x=2*x;PUTx=;END;注意SAS的分支結構的寫法與其它語言有些不同，它不用ENDIF結束。循環(huán)結構

SAS數(shù)據(jù)步可以使用循環(huán)結構，主要的是兩種：計數(shù)DO循環(huán)和當型、直到型循環(huán)。計數(shù)DO循環(huán)的寫法是：

DO計數(shù)變量＝起始值TO結束值BY步長; 循環(huán)體語句…… END;

在循環(huán)體中可以用LEAVE語句跳出循環(huán)，相當于C語言的break語句;用CONTINUE語句可以立即結束本輪循環(huán)并轉入下一輪循環(huán)的判斷與執(zhí)行.當型循環(huán)的語法是： DOWHILE(循環(huán)繼續(xù)條件);

循環(huán)體語句…… END;程序先判斷循環(huán)繼續(xù)條件是否成立，成立時執(zhí)行循環(huán)體語句，再判斷循環(huán)繼續(xù)條件，如此重復，直到循環(huán)繼續(xù)條件不再成立。直到型循環(huán)的寫法是： DOUNTIL(循環(huán)退出條件);

循環(huán)體語句…… END;程序先執(zhí)行循環(huán)體，然后判斷循環(huán)退出條件是否成立，成立則結束循環(huán)，否則繼續(xù)。注意每輪循環(huán)都是先執(zhí)行循環(huán)體再判斷是否退出。如：data;DOi=1TO20BY2;j=i**3;puti3.j5.;END;run;可以輸出一個1，3，5，7，…，19的立方表。

成績姓名第一學期第二學期常識算術填圖常識算術填圖zhang141328151420li101415151318liu191422201028yang91014101210zeng9825111024he9912131115用循環(huán)語句輸入數(shù)據(jù)例dataa;labeli='姓名'j='學期'x='常識'y='算術'z='制圖';doi=1to6;doj=1to2;inputxyz@@;output;end;end;cards;1413281514201014151513181914222010289101410121098251110249912131115;title'學生成績';procprintdata=alabel;run;6SAS函數(shù)(一).SAS函數(shù)的定義

SAS函數(shù)是一個子程序，它由0個或幾個自變量返回一個結果值。每個SAS函數(shù)都有一個關鍵詞名字。為了引用函數(shù)，要寫出它的名字，然后寫出一個自變量或幾個自變量，它們用括號括起來，這個函數(shù)對這些自變量執(zhí)行某種運算。SAS函數(shù)的形式

functionname(argument,...)

例如：INT(1.453)SUM(X1,X2)MIN(SUM(cash,credit),1000)(二)SAS函數(shù)自變量和結果1.SAS函數(shù)的自變量 1)自變量的類型：自變量可以是簡單的變量名、常數(shù)或者表達式。這個表達式還可以包含其它的函數(shù)。例如：m=max(cash,credit)n=sqrt(2500)h=min(sum(ofx1-x10),y)

2)自變量的個數(shù)：有些函數(shù)不需要自變量(如DATE()),有些只需要一個自變量，有些函數(shù)是對幾個自變量作分析處理。所有函數(shù)都不允許超過2000個自變量。如果函數(shù)的自變量是表達式，則先計算作為自變量的表達式。如：LOG(x+y)這個函數(shù)，是先計算x+y，然后調用對數(shù)函數(shù)LOG來計算x+y的對數(shù)。

3)自變量的表示法：一般地，當函數(shù)有幾個自變量時，它們必須用逗號分隔開。不過，以下三種寫法均是合法的：

functionname(OFvariable1-variablen)functionname(OFvariablevariable...)functionname(variable,variable,...)例如：sum(ofx1-x5)sum(ofx1x2x3x4x5)sum(x1,x2,x3,x4,x5)是等價的。

2.函數(shù)的結果

作為函數(shù)結果的目標變量(因變量)，其取值通常取決于自變量，當自變量是字符變量時，因變量取字符為值；當自變量為數(shù)值變量時，因變量取數(shù)值為值。對大多數(shù)函數(shù)而言，數(shù)值目標變量的長度是8個字節(jié)，字符目標變量的長度為200個字節(jié)。(三).函數(shù)的分類

SAS函數(shù)主要分為以下四類：數(shù)學函數(shù)abs():求絕對值mod(var1,var2):求var1除以var2后的余數(shù)sqrt():求平方根值 log():計算以e為底的對數(shù)值log10():計算以10為底的對數(shù)值樣本統(tǒng)計函數(shù)

max():求最大值min():求最小值

mean():求均數(shù)std():求標準差

sum():求和隨機函數(shù)

normal():產(chǎn)生一個正態(tài)分布的偽隨機數(shù)

rannor():產(chǎn)生一個標準正態(tài)分布的隨機數(shù)日期時間函數(shù)

year():從變量中抽取“年份”值

month():從變量中抽取“月份”值

day():返回變量的天數(shù)值data;x=0.5;y=sin(x);put'Sinefunctionvalueof'x'is'y;run;結果將在運行記錄窗口顯示一行Sinefunctionvalueof0.5is0.4794255386在PUT語句中使用“變量名＝”來指定輸出項可以顯示帶有變量名的輸出結果，比如把上程序中的PUT語句改為putx=y=;則結果在LOG窗口顯示為X=0.5Y=0.4794255386二利用SAS作樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計1.PROCUNIVARIATE、2.PROC

MEANS定量資料的描述、配對t檢驗，一個樣本對應總體與一個已知總體的比較t檢驗SAS過程(一)univariate過程一、過程簡介該過程是單變量過程。用來估計描述統(tǒng)計量的過程，除可以完成類似means過程的基本統(tǒng)計量的計算外，還可以計算其它統(tǒng)計量：計算變量值分布的位置參數(shù)，生成若干個描述變量分布的圖，對數(shù)據(jù)進行正態(tài)性檢驗，描述極端值的情況。二、語句結構procunivariate選擇項；var變量表；by變量表；freq變量；weight變量；id變量表；outputout=輸出數(shù)據(jù)集關鍵字=名1名2….；三、輸出結果1、prob>|T|的含義及判斷標準A學生t統(tǒng)計量大于T絕對值的概率。B如PRT<,則拒絕原假設（檢驗總體均值為0的假設）2、proc<w的含義及判斷標準A檢驗數(shù)據(jù)來自正態(tài)總體假設時，相應的顯著性概率。B如PRT<，拒絕原假設（檢驗數(shù)據(jù)來自正態(tài)總體的假設）或W<，拒絕原假設。DATAEX1;inputx@@;cards;75.054.864.064.847.462.266.952.062.265.062.265.057.563.555.266.673.564.057.057.063.969.058.056.957.550.052.272.057.055.448.557.075.550.562.963.461.058.561.552.561.069.562.5;procunivariatenormalplot;varx;RUN;例1給出了43個試驗田的小麥產(chǎn)量，數(shù)據(jù)如下：試作統(tǒng)計描述,并檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布.75.054.864.064.847.462.266.952.062.265.062.265.057.563.555.266.673.564.057.057.063.969.058.056.957.550.052.272.057.055.448.557.075.550.562.963.461.058.561.552.561.069.562.5SAS程序

TheUNIVARIATEProcedureVariable:xMoments(容量)N43(權重和)SumWeights43(均值)Mean60.744186(總和)SumObservations2612(標準差)StdDeviation6.91021681(方差)Variance47.7510963(偏度系數(shù))kewness0.18055079巒(峰度系數(shù))Kurtosis-0.2825567(未校正平方和)UncorrectedSS160669.36(未校正平方和)

CorrectedSS2005.54605(變異系數(shù))CoeffVariation11.3759312(標準誤)StdErrorMean1.05379818BasicStatisticalMeasuresLocationVariability(均值)Mean60.74419(標準差)

StdDeviation6.91022(中位數(shù))Median61.50000(方差)Variance47.75110(眾數(shù))Mode57.00000(極差)

Range28.10000(內(nèi)間距Q3-Q1=64.8-56.9=7.9)InterquartileRange7.90000

作均值為0的檢驗H0:u0=0

TestsforLocation:Mu0=0Test-Statistic------pValue------(t檢驗)Student'stt57.64309Pr>|t|<.0001(非參數(shù)的符號檢驗)SignM21.5Pr>=|M|<.0001(非參數(shù)符號秩檢驗)SignedRankS473Pr>=|S|<.0001拒絕H0用4種統(tǒng)計量檢驗數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布與否H0:數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布TestsforNormalityTest--Statistic--------pValue------Shapiro-WilkW0.978021Pr<W0.5711Kolmogorov-SmirnovD0.082943Pr>D>0.1500Cramer-vonMisesW-Sq0.050824Pr>W-Sq>0.2500Anderson-DarlingA-Sq0.307263Pr>A-Sq>0.2500不拒絕H0TheUNIVARIATEProcedureVariable:x

Quantiles(Definition5)百分位數(shù)與四分位數(shù)的估計QuantileEstimate100%Max75.599%75.595%73.5P(X<69.5)=90%90%69.5P(X<64.8)=75%75%Q364.8

50%Median61.525%Q156.910%52.05%50.01%47.40%Min47.4分別列出5個最小值與最大值和它們的序號

ExtremeObservations----Lowest--------Highest---ValueObsValueObs47.4569.54248.53172.02850.02673.51750.53475.0152.0875.533

數(shù)據(jù)的探索性分析畫出數(shù)據(jù)的盒子圖徑葉圖,描述數(shù)據(jù)的集中和波動趨勢StemLeaf#Boxplot

74052|

72052|

70|

68052|

66692|

64008005+-----+Q3

62222594598||

600053*--+--*Q2

58052||

5690000557+-----+Q1

548243|

520253|

50052|

4851|

4641|----+----+----+----+TheUNIVARIATEProcedureVariable:xNormalProbabilityPlot75+*++*|**+++|+++|**+|+**|****|*****61+**+|+*|****|**+|***|**+|*++47+*++++----+----+----+----+----+----+----+----+----+----+-2-10+1+2畫出分布形態(tài)圖,從直觀上檢驗數(shù)據(jù)的是否正態(tài)分布,當*與+重合較多表明數(shù)據(jù)基本符合正態(tài)分

畫出直方圖的輸出(1).給定中位數(shù)及間隔proc

chart;VBAR變量/MIDPOINTS=44TO76BY4;(2).proc

capabilitygraphics;varX;histogram;

run;(3).procgchart;vbarx;run;dataEX1;inputx@@;cards;75.054.864.064.847.462.266.952.062.265.062.265.057.563.555.266.673.564.057.057.063.969.058.056.957.550.052.272.057.055.448.557.075.550.562.963.461.058.561.552.561.069.562.5;proc

univariatedata=EX1normalplot;varx;RUN;proc

chartdata=EX1;VBARX/MIDPOINTS=44TO76BY4;proc

capabilitygraphicsnoprint;varX;histogram;

run;procgchart;vbarx;run;DATAt;INPUTx@@;gr=2;x1=gr*INT(x/gr);CARDS;7.428.65 23.0221.6121.3121.469.97 22.7314.9420.1821.6223.0720.388.4017.3229.6419.69 21.6923.9017.4519.0820.5224.1423.7718.36 23.04 24.22 24.13 21.53 11.09 18.8918.26 23.29 17.67 15.38 18.6114.27 17.40 22.55 17.55 16.10 17.98 20.1321.00 14.56 19.89 19.82 17.4814.89 18.37 19.50 17.08 18.12 26.02 11.34 13.81 10.25 15.94 15.83 18.5424.52 19.26 26.13 16.99 18.89 18.46 20.87 17.51 13.12 11.75 17.40 21.36PROC

FREQDATA=t;TABLESx1;PROC

GCHARTDATA=t;VBARx1/DISCRETETYPR=FREQSPACE=0;VBARx/TYPR=FREQMIDPOINTS=7TO29BY2SPACE=0;RUN;

(二)計算描述統(tǒng)計量的MEANS、SUMMARY過程一、簡介對數(shù)值變量計算單個變量的基本統(tǒng)計量。如果使用by語句，可把數(shù)據(jù)按by變量分為幾個觀測組，并對每個觀測組計算數(shù)值變量的描述統(tǒng)計量。二、語句介紹procmeans選擇項；var變量表；by變量表；class變量表；freq變量；weight變量；id變量；output選擇項；MEANS過程所計算的統(tǒng)計量是用關鍵詞及其含義如下： N：輸入的觀測值個數(shù) NMISS：每個變量所含缺失值的個數(shù) MEAN：變量的平均數(shù) STD：變量的標準差 MIN：變量的最小值 MAX：變量的最大值 RANGE：變量的極差 SUM：變量所有值的和 VAR：變量的方差 USS：每一變量原始數(shù)據(jù)的平方和（未校正平方和） CSS：每一變量的離均差平方和（校正平方和） CV：變異系數(shù) STDERR：每一變量的標準誤（平均數(shù)的標準差） T：在H0:μ=0時的t值PRT：在H0:μ=0的假設下，統(tǒng)計量t大于t臨界值絕對值的概率MEANS過程所計算的統(tǒng)計量是用關鍵詞及其含義如下：

SKEWNESS：偏斜度 KURTOSIS：峭度 CLM：置信區(qū)間的上限和下限 LCLM：置信區(qū)間的下限 UCLM：置信區(qū)間的上限ALPHA＝（α值）：選用的統(tǒng)計顯著性水平

DATAEX2;INPUTX@@;CARDS;20.321.522.019.822.523.725.424.323.226.818.721.924.422.826.221.4;

PROC

MEANSmeanstdstderrnCLM;proc

chartdata=EX2;VBARX/MIDPOINTS=14TO28BY2;RUN;結果輸出

TheMEANSProcedureAnalysisVariable:XLower95%Upper95%MeanStdDevStdErrorNCLforMeanCLforMean----------------------------------------------------------------------------------22.80625002.27082030.56770511621.596215324.0162847----------------------------------------------------------------------------------DATAEX2;INPUTX@@;CARDS;20.321.522.019.822.523.725.424.323.226.818.721.924.422.826.221.4;

PROC

MEANSmeanstdstderrnCLM;proc

capabilitygraphicsnoprint;varX;histogram;

run;procgchart;vbarx;run;proccapabilitygraphicsnoprint; varx; histogram/midpoint=20to28by1 vscale=count; run;Datazhili;inputname$x1x2x3;cards;Zhang 14 13 28Li 10 14 15Liu 19 14 22Yang910 14Zeng9 8 25He 9 9 12;Procprintdata=zhili;Procmeansdata=zhili;varx1x2x3;run;

在這個例子中，我們看到：data,input,cards,proc,var,run是關鍵詞；zhili是數(shù)據(jù)集名；name,x1,x2,x3是變量名；means是過程名；data=是means語句中的選項；$是特殊字符。

TheMEANSProcedureVariableNMeanStdDevMinimumMaximum-----------------------------------------------------------------------------x1611.66666674.08248299.000000019.0000000x2611.33333332.65832038.000000014.0000000x3619.33333336.562519812.000000028.0000000-----------------------------------------------------------------------------三.用菜單系統(tǒng)INSIGHT或分析員應用：

1.啟動SAS系統(tǒng)＝>進入INSIGHT環(huán)境＝>打開CLASS數(shù)據(jù)集＝>Analyze＝>Multivariate(Y’s)=>選Y變量Age,Height,Weight＝>Output=>在彈出Output窗口選Univariate=>OK＝>OK，顯示結果。

2.在分布窗口指定SEX（性別）為GROUP變量及Y變量Age,Height,Weight,在Output窗口選Univariate=>OK=>OK.

3.啟動SAS系統(tǒng)＝>進入分析員應用＝>打開CLASS數(shù)據(jù)集＝>Statistics＝>HypothesisTests＝>Two-Sample-testforMeans＝>指定分析變量（Weight)和分組變量（Sex)＝>OK，則顯示結果。SAS常用功能鍵

按功能鍵“F9”，激活Keys窗口，可查看功能鍵的定義。§2SAS提供的基本運行環(huán)境－SAS常用的交互式運行方式1.用SAS編程實現(xiàn)各種任務2.用SAS提供的菜單系統(tǒng)實現(xiàn)各種任務3.用SAS/ASSIST進入SAS/ASSIST:使用工具欄圖標發(fā)命令ASSIST下拉菜單選Globals=>ASSIST4.用SAS桌面系統(tǒng)發(fā)命令DESKTOP下拉菜單選Globals=>Desktop§2SAS提供的基本運行環(huán)境－SAS菜系統(tǒng)SAS系統(tǒng)提供幾個交互式地心菜單系統(tǒng)用來完成各種上分析任務。1.SAS/INSIGHT軟件2.分析員應用（ANALYST）3.市場研究應用（MARKET）4.SAS/LAB軟件5.SAS/ETS軟件的時間序列預報SASAWS是Windows環(huán)境下使用顯示管理系統(tǒng)運行SAS系統(tǒng)的工作界面。SASAWS的請窗口是標題為SAS的窗口SASAWS還包括：1.所有條形的SAS窗口（含最小化的窗口）2.子窗口和對話框3.菜單條，工具欄，命令框，狀態(tài)欄…§2SAS提供的基本運行環(huán)境－應用工作界面（AWS）正態(tài)性檢驗

對隨機變量X,其密度如果存在函數(shù)為則稱X付出正態(tài)分布,記為討論參數(shù)的區(qū)間估計及進行統(tǒng)計檢驗時，我們都是假定總體分布為正態(tài)分布,但正態(tài)性假定是否成立，對于數(shù)據(jù)分析結論的可靠性是至關重要的。為此我們要對于數(shù)據(jù)正態(tài)性作統(tǒng)計檢驗.例1下面給出了100個農(nóng)場的小麥產(chǎn)量，檢驗其正態(tài)性。數(shù)據(jù)如下：75.054.864.064.847.462.266.952.062.265.062.265.058.757.563.555.266.673.564.057.057.063.969.058.056.957.550.052.272.057.055.448.557.075.550.562.963.461.058.561.552.561.069.562.552.660.063.956.854.066.260.066.255.954.458.472.858.065.362.249.846.566.758.063.252.265.759.366.368.674.959.561.563.177.065.550.058.559.875.563.357.058.467.071.849.863.068.355.558.564.059.068.055.564.862.064.069.948.6