SAS® Studio 3 · 2014-07-15 · SAS Studio는 웹 브라우저를 통해 액세스할 수 있는...

SAS® Studio 3.1사용 설명서

SAS® 문서

이 설명서의 올바른 참고문헌 인용은 다음과 같습니다. SAS Institute Inc. 2014. SAS® Studio 3.1: 사용 설명서. Cary, NC: SAS Institute Inc.

SAS® Studio 3.1: 사용 설명서

Copyright © 2014, SAS Institute Inc., Cary, NC, USA

All rights reserved. Produced in the United States of America.

For a hard-copy book: No part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted, in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, or otherwise, without the prior written permission of the publisher, SAS Institute Inc.

For a web download or e-book: Your use of this publication shall be governed by the terms established by the vendor at the time you acquire this publication.

The scanning, uploading, and distribution of this book via the Internet or any other means without the permission of the publisher is illegal and punishable by law. Please purchase only authorized electronic editions and do not participate in or encourage electronic piracy of copyrighted materials. Your support of others' rights is appreciated.

U.S. Government License Rights; Restricted Rights: The Software and its documentation is commercial computer software developed at private expense and is provided with RESTRICTED RIGHTS to the United States Government. Use, duplication or disclosure of the Software by the United States Government is subject to the license terms of this Agreement pursuant to, as applicable, FAR 12.212, DFAR 227.7202-1(a), DFAR 227.7202-3(a) and DFAR 227.7202-4 and, to the extent required under U.S. federal law, the minimum restricted rights as set out in FAR 52.227-19 (DEC 2007). If FAR 52.227-19 is applicable, this provision serves as notice under clause (c) thereof and no other notice is required to be affixed to the Software or documentation. The Government's rights in Software and documentation shall be only those set forth in this Agreement.

SAS Institute Inc., SAS Campus Drive, Cary, North Carolina 27513-2414.

March 2014

SAS provides a complete selection of books and electronic products to help customers use SAS® software to its fullest potential. For more information about our offerings, visit support.sas.com/bookstore or call 1-800-727-3228.

SAS® and all other SAS Institute Inc. product or service names are registered trademarks or trademarks of SAS Institute Inc. in the USA and other countries. ® indicates USA registration.

Other brand and product names are trademarks of their respective companies.

목차

본 설명서 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ix내게 필요한 옵션 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi권장 문서 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xiii

1 장 • SAS Studio 소개 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1SAS Studio 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1SAS Studio 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

2 장 • 프로그램 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13코드 편집기 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13프로그램 열기 및 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14코드 Snippet 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23코드 편집기 사용자 정의 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

3 장 • 데이터 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31테이블 뷰어 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31데이터 열기 및 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33테이블을 생성하는 데 사용된 질의 코드 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34데이터 필터링 및 정렬 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34데이터 내보내기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

4 장 • 결과 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39결과 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39SAS ODS(Output Delivery System) 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40SAS ODS Statistical Graphics 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41결과 스타일 지정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

5 장 • SAS Studio 의 작업 이해 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49작업이란? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49작업을 실행하는 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49작업 및 작업 옵션 설정 저장 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52사전 정의된 작업 편집 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

새로운 작업 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54작업 코드 사용자 정의 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

6 장 • 데이터 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57데이터 특성화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58데이터 리스트 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62데이터 순위화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67확률표본 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73데이터 정렬 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78테이블 속성 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81데이터 전치 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84

7 장 • 계량경제 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87개수 데이터 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88Heckman 선택 모델 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97패널 데이터: 선형 회귀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102프로빗/로짓 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

8 장 • 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115막대 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116막대-선 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121히스토그램 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126선 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129원 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133산점도 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136시계열 도표 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139단순 수평 막대 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143

9 장 • High-Performance 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149High-Performance 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150연속 데이터 구간화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150High-Performance 상관분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155일반화선형모델 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158결측값 바꾸기 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166확률표집 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168

vi 목차

10 장 • 통계량 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173요약 통계량 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175분포분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181일원빈도분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187상관분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191테이블 분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196일표본 t 검정 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201쌍체 표본 t 검정 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206이표본 t 검정 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212일원분산분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217비모수적 일원분산분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223선형 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229

부록 1 • 작업용 입력 데이터셋 예 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241작업 데이터셋 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241FITNESS 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241GETSTARTED 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242GREENE 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245IN 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245LONG97DATA 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246MROZ 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266

색인 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 283

목차 vii

viii 목차

본 설명서 사용

독자

이 설명서는 모든 SAS Studio 사용자를 위한 것입니다. SAS Studio 는 SAS 9.4 Maintenance 1 릴리스에서 실행됩니다.

ix

x

내게 필요한 옵션

이 제품의 내게 필요한 옵션 기능에 대한 자세한 내용은 "Accessibility Features of SAS Studio"(support.sas.com)을(를) 참조하십시오.

xi

http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/sasstudio/3.1/en/accessibility/HTML/_toc.htm

http://support.sas.com/documentation/onlinedoc/sasstudio/3.1/en/accessibility/HTML/_toc.htm

xii

권장 문서

n Getting Started with Programming in SAS Studio

n The Little SAS Book: A Primer (구매)

n Learning SAS by Example: A Programmer’s Guide (구매)

n SAS Statistics by Example (구매)

n Elementary Statistics Using SAS (구매)

전체 SAS 서적 목록은 support.sas.com/bookstore 에서 확인할 수 있습니다. 필요한 책에 대한 질문이 있으면 다음 주소의 SAS Book Sales 대표에게 문의하시기 바랍니다.

SAS BooksSAS Campus DriveCary, NC 27513-2414전화: 1-800-727-3228팩스: 1-919-677-8166전자 우편: [email protected]웹 주소: support.sas.com/bookstore

xiii

http://www.sas.com/apps/sim/redirect.jsp?detail=TR19523








mailto:[email protected]

http://support.sas.com/bookstore

xiv

1SAS Studio 소개

SAS Studio 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

SAS Studio 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2SAS Studio 사용 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2탐색 영역 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4작업 영역 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8프로그램 탭 뷰 사용자 정의 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10일반 우선 설정 지정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11SAS Workspace 서버 변경 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

SAS Studio 정보

SAS Studio 는 웹 브라우저를 통해 액세스할 수 있는 SAS 용 개발 응용 프로그램입니다. SAS Studio 를 사용하여 데이터 파일, 라이브러리 및 기존 프로그램에 액세스하고 새로

운 프로그램을 작성할 수 있습니다. SAS Studio 의 사전 정의된 작업을 사용하여 SAS 코드를 생성할 수도 있습니다. 프로그램이나 작업을 실행하면 SAS Studio 가 SAS 서버에

연결하여 SAS 코드를 처리합니다. SAS 서버는 클라우드 환경의 호스팅된 서버이거나, 로컬 환경의 서버이거나, 로컬 시스템에 있는 SAS 의 복사본일 수 있습니다. 코드가 처리

된 후에는 결과가 브라우저에서 SAS Studio 에 반환됩니다.

1

SAS Studio 는 Microsoft Internet Explorer, Apple Safari, Mozilla Firefox, Google Chrome 등의 여러 웹 브라우저를 지원합니다.

사용자 고유의 SAS 프로그램을 작성하고 실행할 뿐만 아니라 SAS Studio 와 함께 제공

되는 사전 정의된 작업을 사용하여 데이터를 분석할 수도 있습니다. 작업은 SAS System 프로시저를 기반으로 하며, 가장 일반적으로 사용되는 그래프 및 분석 프로시저 중 일부

에 액세스할 수 있게 해 줍니다. 기본 작업 템플릿을 사용하여 사용자 고유의 작업을 작성

할 수도 있습니다.

SAS Studio 사용

SAS Studio 사용 정보

SAS Studio 에 사인온하면 프로그래밍을 즉시 시작할 수 있도록 빈 프로그램 창이 포함

된 기본 SAS Studio 창이 나타납니다. 탐색 영역의 6 개 섹션 모두에도 액세스할 수 있습

니다.

2 1 장 / SAS Studio 소개

SAS Studio 의 기본 창은 왼쪽의 탐색 영역과 오른쪽의 작업 영역으로 구성되어 있습니

다. 탐색 영역에서는 검색 기능, 폴더 바로 가기 및 폴더, 작업 및 snippet, 액세스할 수 있는 라이브러리, 파일 바로 가기 등에 액세스할 수 있습니다. 기본적으로 폴더 섹션이 표시

됩니다.

작업 영역은 데이터, 코드, 작업, 로그 및 결과를 표시하는 데 사용됩니다. 이러한 항목을

열면 해당 항목이 작업 영역의 탭으로 구분된 인터페이스에 창으로 추가됩니다.

SAS Studio 사용 3

탐색 영역 사용

탐색 영역 사용 정보

보려는 섹션을 클릭하여 탐색 영역의 섹션을 펼칠 수 있습니다.

검색 섹션 사용

탐색 영역의 검색 섹션에서는 인증 공급자가 지정한 디렉터리에서 파일 이름, 폴더 이름, 테이블 이름 및 설명, 칼럼 이름 및 레이블, 라이브러리 이름 등을 검색할 수 있습니다. 항목을 더블 클릭하거나 작업 영역으로 끌어오는 방법으로 검색 결과에서 항목을 직접 열

수 있습니다.

검색 옵션을 사용하는 방법

1 탐색 영역에서 검색을 클릭하여 검색 섹션을 엽니다.

2 검색 상자에 검색할 텍스트를 입력합니다.

3 을 클릭하여 검색 옵션 창을 열고 검색할 항목의 유형을 지정합니다. 기본적으로

모든 유형의 항목이 검색됩니다.

4 검색을 클릭합니다.

폴더 작업

탐색 영역의 폴더 섹션에서는 폴더 액세스, 폴더 바로 가기 생성, 업로드 파일 다운로드, 새로운 SAS 프로그램 생성 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 폴더를 펼치거나 접을 수 있


으며, SAS 프로그램 또는 테이블 같은 폴더 내 항목을 더블 클릭하거나 작업 영역으로 끌어와 열 수 있습니다.

새로운 폴더 바로 가기를 생성하려면 폴더 섹션에서 을 클릭하고 폴더 바로 가기를 선택합니다. 그런 다음 바로 가기 이름과 전체 경로를 입력하고 저장을 클릭합니다. 그러면

새로운 바로 가기가 폴더 바로 가기 리스트에 추가됩니다.

파일을 다운로드하려면 다운로드할 파일을 선택하고 을 클릭합니다. 그런 다음 파일

을 기본 응용 프로그램에서 열 것인지 로컬 컴퓨터에 저장할 것인지 선택해야 합니다.

로컬 컴퓨터에서 하나 이상의 파일을 업로드하려면 을 클릭합니다. 그런 다음 파일을

업로드할 대상 폴더를 지정하고 파일 선택을 클릭하여 업로드할 파일을 찾아봅니다.

작업 사용

탐색 영역의 작업 섹션에서는 SAS Studio 의 작업에 액세스할 수 있습니다. 작업은 SAS 프로시저를 기반으로 하며 SAS 코드와 출력형식이 지정된 결과를 자동으로 생성합니다. SAS Studio 에서는 사전 정의된 몇 가지 작업이 제공되므로 이를 실행할 수 있습니다. 이러한 사전 정의된 작업의 복사본을 편집하여 사용자 고유의 새로운 작업을 생성할 수도

있습니다.

새로운 작업을 생성하려면 을 클릭합니다. 그러면 SAS Studio 의 작업 영역에 템플릿

이 생성되며 이 템플릿을 사용하여 사용자의 사이트에 맞는 사용자 정의 작업을 생성할

수 있습니다. 사용자 정의 작업은 내 작업 폴더에서 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은

“SAS Studio 의 작업 이해” (49 페이지)를 참조하십시오.

생성한 작업을 편집하려면 내 작업 폴더에서 작업을 선택하고 을 클릭합니다. 그러면

작업 영역에 작업을 생성하는 데 사용되는 XML 코드가 열립니다. 사전 정의된 작업을 편집하려면 먼저 작업을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 내 작업에 추가를 선택해야 합니다. 자세한 내용은 “사전 정의된 작업 편집” (53 페이지)을 참조하십시오.

주: 내 작업 폴더에 있는 작업만 편집할 수 있습니다.

Snippet 작업

탐색 영역의 Snippet 섹션에서는 SAS Studio 의 코드 snippet 작업에 액세스할 수 있습니

다. 코드 snippet 은 일반적으로 사용되는 SAS 코드의 샘플로서, SAS 프로그램에 삽입할

수 있습니다. SAS Studio 에서는 사전 정의된 몇 가지 코드 snippet 이 제공되므로 이를

사용할 수 있습니다. 이러한 snippet 의 복사본을 편집하여 사용자 고유의 사용자 정의

SAS Studio 사용 5

snippet 을 생성할 수도 있습니다. 사용자 정의 snippet 은 내 Snippet 폴더에서 액세스할

수 있습니다. 자세한 내용은 “프로그램 작업” (13 페이지)을 참조하십시오.

생성한 snippet 을 편집하려면 내 Snippet 폴더에서 snippet 을 선택하고 을 클릭합니

다. 사전 정의된 snippet 을 편집하려면 먼저 snippet 을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하

고 내 Snippet 에 추가를 선택해야 합니다.

주: 내 Snippet 폴더에 있는 snippet 만 편집할 수 있습니다.

라이브러리 작업

탐색 영역의 라이브러리 섹션에서는 모든 라이브러리와 라이브러리 내의 테이블에 액세

스할 수 있습니다. 라이브러리 섹션을 사용하여 테이블을 펼치고 해당 테이블 내의 칼럼

을 볼 수 있습니다. 칼럼 이름 앞의 아이콘은 칼럼 유형을 나타냅니다.

다음은 일반적인 칼럼 유형 아이콘의 예입니다.

아이콘 칼럼 유형

문자

숫자

날짜

날짜/시간

라이브러리 섹션의 테이블 및 칼럼을 프로그램으로 끌어오면 끌어온 항목에 대한 코드가

프로그램에 자동으로 추가됩니다. 자세한 내용은 “프로그램 열기 및 생성” (14 페이지)을 참조하십시오.

새로운 라이브러리를 생성하고 기존 라이브러리를 할당할 수도 있습니다.

새로운 라이브러리를 생성하는 방법

1 탐색 영역에서 라이브러리를 클릭하고 을 클릭합니다. 새로운 라이브러리 창이 나

타납니다.


2 이름 상자에 라이브러리의 라이브러리 참조를 입력합니다. 라이브러리 참조는 8 자

이내여야 합니다.

3 경로 상자에 라이브러리가 있는 곳의 실제 경로를 입력합니다.

4 옵션 상자에서 필요한 구성 옵션을 지정합니다. 알맞은 옵션은 운영 환경의 설명서를

참조하십시오.

5 SAS Studio 를 사용할 때마다 이 라이브러리에 액세스하려면 시작 시 이 라이브러리

재생성을 선택합니다.

6 확인을 클릭하여 라이브러리를 생성합니다. 탐색 영역의 라이브러리 리스트에 새로

운 라이브러리가 추가됩니다.

할당되지 않은 라이브러리를 할당하려면 을 클릭합니다. SAS Studio 를 사용할 때마

다 선택한 라이브러리에 액세스하려면 시작 시 선택한 라이브러리 할당을 선택합니다. 라이브러리가 할당되어 있지 않으면 해당 라이브러리의 테이블에 액세스할 수 없습니다.

파일 바로 가기 사용

파일 바로 가기를 사용하면 지정한 파일에 빠르게 액세스할 수 있습니다. SAS 서버에서

또는 URL 을 통해 파일에 대한 파일 바로 가기를 생성할 수 있습니다.

새로운 파일 바로 가기를 생성하려면 을 클릭합니다. 전체 경로와 파일 이름을 지정하

거나 URL 을 지정하여 바로 가기를 정의할 수 있습니다. 다음에 SAS Studio 를 사용할 때

SAS Studio 사용 7

이 라이브러리를 사용할 수 있도록 하려면 시작 시 이 파일 바로 가기 재생성을 선택합니

다.

파일 바로 가기를 더블 클릭하거나 작업 영역으로 끌어오는 방법으로 파일 바로 가기에

서 파일을 열 수 있습니다.

탐색 영역 사용자 정의

SAS Studio 를 열면 기본적으로 탐색 영역의 6 개 섹션이 모두 표시됩니다. 표시되는 섹

션을 사용자 정의하려면 을 클릭하고 보기를 선택합니다. 그런 다음 추가 또는 제거할

섹션을 선택 또는 선택 취소합니다. 탐색 영역은 즉시 업데이트됩니다.

작업 영역 사용

작업 영역 사용 정보

작업 영역은 프로그램과 작업에 액세스하고 데이터를 보기 위한 SAS Studio 응용 프로그

램의 기본 영역입니다. 작업 영역은 항상 표시되며 최소화할 수 없습니다. 프로그램, 작업

또는 테이블을 열면 작업 영역에 해당 창이 새로운 탭으로 열립니다. 프로그램 및 작업과

연관된 코드, 로그 및 결과는 해당 프로그램 또는 작업의 기본 탭 아래에 함께 표시됩니

다.


작업 영역 사용자 정의

기본적으로 작업 영역은 탐색 영역 옆에 표시되지만 옵션 메뉴를 사용하여 작업 영역을

최대화하고 탐색 영역을 숨길 수 있습니다. 작업 영역의 모든 탭을 한 번에 닫을 수도 있습니다.

작업 영역을 최대화하려면 을 클릭하고 뷰 최대화를 선택합니다.

주: 탐색 영역을 다시 열려면 을 클릭하고 최대화된 뷰 나가기를 선택합니다.

SAS Studio 사용 9

작업 영역에 열려 있는 모든 탭을 닫으려면 을 클릭하고 모든 탭 닫기를 선택합니다. 저장되지 않은 프로그램 또는 작업이 있으면 저장할지 묻는 메시지가 표시됩니다.

프로그램 탭 뷰 사용자 정의

프로그램 탭에서 끌어서 놓기 작업으로 탭을 왼쪽 또는 오른쪽으로 이동하여 탭을 재정

렬할 수 있습니다. 탭을 작업 영역의 오른쪽 또는 아래쪽에 도킹하여 한 번에 두 개 이상

의 탭을 볼 수도 있습니다.

탭을 재정렬하는 방법

1 이동할 탭을 선택합니다.

2 탭 아이콘을 해당 내용을 보려는 위치로 이동합니다. 아이콘은 올바른 위치임을

나타냅니다.


일반 우선 설정 지정

우선 설정 창에서는 SAS Studio 에 영향을 주는 몇 가지 옵션을 변경할 수 있습니다.

일반 옵션에 액세스하려면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 그런 다음 일반을 클릭합니다.

옵션 설명

SAS 로그에 생성된 코드 표시 SAS 에서 자동으로 생성된 ODS 문, %LET 문 및 기타 코드를 로그 파일에 표시합니다. 이 옵션은 SAS 작업과 SAS 프로그램 파일 모두에 적용됩니다.

오류 메시지에 "상세 정보 표시" 버튼 포함 SAS Studio 에서 생성되는 모든 오류 메시지에 상세 정보 표시 버튼을 추가합니다.

SAS Studio 사용 11

옵션 설명

타임아웃 구간: (시간) SAS Studio 에 로그온 시 아무 작업도 하지 않은 채로 있을 수 있는 시간을 지정합니다. 기본값은 1 시간입니다.

대화식 모드에서 새로운 프로그램 시작 대화식 모드가 설정된 상태에서 새로운 프로그램을 엽니다. 이 옵션은 SAS 9.4 Maintenance 1 릴리스를 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 “대화식 모드에서 작업” (22 페이지)을 참조하십시오.

SAS Workspace 서버 변경

둘 이상의 SAS Workspace 서버에 액세스할 수 있는 경우 SAS Studio 가 연결되는 서버

를 변경할 수 있습니다. 서버를 변경하려면 을 클릭하고 SAS Workspace 서버 변경

을 선택합니다. 그런 다음 사용할 서버를 선택합니다. 서버를 변경하면 생성한 모든 라이

브러리 및 파일 바로 가기가 삭제됩니다. 자세한 내용은 SAS Studio 3.1: Administrator's Guide 를 참조하십시오.


2프로그램 작업

코드 편집기 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

프로그램 열기 및 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14프로그램 열기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14새로운 프로그램 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14프로그램 실행 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14자동완성 기능 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15구문 도움말 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18테이블 이름 및 칼럼 이름 추가 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19작업에서 코드 편집 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19실행 히스토리 사용 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20SAS 코드 출력형식 자동 지정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21대화식 모드에서 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

코드 Snippet 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23코드 Snippet 을 사용하는 이유 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23코드 Snippet 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27코드 snippet 을 삽입하는 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

코드 편집기 사용자 정의 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

코드 편집기 정보

SAS Studio 에는 새로운 SAS 프로그램 또는 기존 SAS 프로그램을 편집할 수 있는 색상

코딩 구문 검사 편집기가 포함되어 있습니다. 이 편집기에는 자동완성, 자동 서식 지정 및

13

팝업 구문 도움말 같은 다양한 기능이 포함되어 있습니다. 코드 편집기를 사용하여 SAS 프로그램을 작성, 실행 및 저장할 수 있습니다. 작업을 실행할 때 자동으로 생성되는 코드

를 수정하고 저장할 수도 있습니다.

SAS Studio 에는 일반적인 작업을 보다 쉽게 프로그래밍하는 데 사용할 수 있는 여러 샘플 코드 snippet 도 포함되어 있습니다.

프로그램 열기 및 생성

프로그램 열기

탐색 영역의 폴더 섹션에서 SAS 프로그램을 열 수 있습니다. 프로그램을 열려면 해당 폴더를 펼치고 열려는 프로그램을 더블 클릭하거나 작업 영역으로 끌어옵니다. 그러면 작업 영역의 새로운 탭에서 프로그램이 열립니다.

새로운 프로그램 생성

탐색 영역의 폴더 섹션에서 새로운 SAS 프로그램을 생성할 수 있습니다. 새로운 프로그

램을 생성하려면 을 클릭하고 SAS 프로그램을 선택합니다. 그러면 작업 영역의 새로

운 탭에서 프로그램 창이 나타납니다.

주: 프로그램 창의 도구 모음에서 을 클릭해도 됩니다.

프로그램 실행

프로그램을 작성한 후 을 클릭하여 프로그램을 실행할 수 있습니다. 오류가 없으면 결과가 자동으로 열리고, 오류가 있으면 기본적으로 로그 탭이 열립니다. 오류, 경고 및 주

섹션을 차례로 펼쳐 메시지를 볼 수 있습니다. 메시지를 클릭하면 로그에서 해당 메시지

가 발생한 정확한 위치를 볼 수 있도록 로그 내의 메시지가 자동으로 강조 표시됩니다.

14 2 장 / 프로그램 작업

자동완성 기능 사용

자동완성 기능 정보

코드 편집기의 자동완성, 즉 코드 완성 기능은 사용자가 실제로 단어를 모두 입력하기 전에 입력하려고 하는 다음 단어를 예측하여 완성해 주는 기능입니다. 자동완성 기능으로

SAS 프로시저, 문장, 매크로, 함수, CALL 루틴, 출력형식, 입력형식, 매크로 변수, SAS 색상, 스타일 요소, 스타일 속성 및 통계 키워드에 관련된 키워드와 다양한 SAS 문 및 프로시저 옵션을 완성할 수 있습니다.

주: 자동완성 기능은 SAS 프로그램을 편집할 때만 사용할 수 있습니다.

프로그램 열기 및 생성 15

다음 예에서는 코드 편집기에서 proc a 를 입력할 때 나타나는 키워드와 도움말을 보여

줍니다.

이 예의 경우 프로시저 리스트에서 APPEND 를 선택하면 코드 편집기에 proc append가 나타납니다. 공백을 입력하면 코드 편집기에 APPEND 프로시저에 대한 옵션 리스트

가 표시됩니다.

자동완성 기능을 사용하는 방법

자동완성 기능을 사용하는 방법

1 자동완성 리스트를 여는 방법은 추가할 키워드에 따라 다릅니다.

n 글로벌 문, DATA 스텝 문, CALL 루틴, 프로시저, 매크로 문 또는 자동 매크로 변수

를 추가하려면 사용할 키워드의 처음 문자를 하나 이상 입력합니다.

해당 문자로 시작하는 추천 키워드의 리스트가 포함된 창이 열립니다.


n 색상, 출력형식, 입력형식, 매크로 함수, SAS 함수, 통계 키워드, 스타일 요소 또는

스타일 속성을 지정하려면 주석에 마우스 포인터를 놓고 Ctrl+스페이스바를 누릅

니다. 옵션 리스트에서 뒤로 이동하려면 Ctrl+Shift+스페이스바를 누릅니다.

주: 이러한 바로 가기는 우선 설정 창에서 자동완성 사용 설정 옵션의 선택을 취소

한 경우에도 작동합니다. 자세한 내용은 “코드 편집기 사용자 정의” (28 페이지)를 참조하십시오.

2 몇 가지 방법으로 사용할 키워드를 탐색할 수 있습니다.

n 입력할수록 일치 확률이 높아지므로 올바른 키워드가 선택될 때까지 계속 입력합

니다.

n 위쪽 및 아래쪽 화살표 키, Page Up 및 Page Down 키 또는 마우스를 사용하여 리스트를 스크롤합니다.

3 선택한 키워드를 더블 클릭하거나 Enter 키를 눌러 프로그램에 키워드를 추가할 수 있습니다.


구문 도움말 사용

코드 편집기에서 프로그램을 작성 및 편집할 때는 간략한 SAS 구문 문서가 표시됩니다. 다음과 같은 방법으로 도움말을 표시할 수 있습니다.

n 프로그램에서 키워드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 구문 도움말을 선택합니

다.

n 올바른 SAS 키워드를 입력한 다음 자동완성 창에서 추천 키워드를 클릭합니다.

n 마우스 포인터를 프로그램의 올바른 SAS 키워드 위에 놓습니다. 이 작업은 편집기 우선 설정에서 힌트 사용 설정 옵션을 선택한 경우에만 작동합니다. 자세한 내용은 “코

드 편집기 사용자 정의” (28 페이지)를 참조하십시오.

SAS 제품 문서에는 SAS 언어에 대한 보다 포괄적인 사용 정보가 나와 있지만 코드 편집

기의 구문 도움말에 나오는 구문에 대한 힌트와 키워드에 대한 간략한 설명을 참조하여

작업을 시작할 수도 있습니다. 다음과 같이 구문 도움말 창에서 링크를 클릭하면 추가 도움말을 볼 수 있습니다.

n support.sas.com 웹 사이트에서 키워드를 검색하려면 창 위쪽의 키워드 링크를 클릭

합니다.


n SAS 제품 문서, 샘플 및 SAS 노트, SAS 기술 문서 등에서 키워드를 검색하려면 창 아래쪽의 링크를 클릭합니다.

테이블 이름 및 칼럼 이름 추가

탐색 영역의 라이브러리 섹션에서 끌어서 놓기 작업으로 테이블 이름 및 칼럼 이름을

SAS 코드로 이동할 수 있습니다. 예를 들어 Sashelp.Cars 테이블을 PRINT 프로시저의

DATA 옵션으로 이동할 수 있습니다. 마우스를 놓으면 해당 테이블의 전체 이름이 코드

에 나타납니다.

작업에서 코드 편집

작업을 실행할 때 자동으로 생성된 코드를 편집한 후 수정한 코드로 작업을 실행할 수 있습니다. 코드를 편집할 경우 해당 코드가 별도의 프로그램 창에서 열립니다. 이 코드는 원래 작업과 더 이상 연관되지 않습니다.

작업에 의해 생성된 프로그램을 편집하는 방법


1 작업 영역의 적절한 작업 탭에서 코드를 클릭하여 작업과 연관된 코드를 표시합니다.

주: 작업과 연관된 코드를 편집하려면 먼저 작업 코드를 표시해야 합니다. 작업 코드

가 표시되지 않으면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 작업을 클릭하고 작업

코드 표시를 선택합니다.

2 도구 모음에서 편집을 클릭합니다. 코드가 새로운 프로그램 창에서 열립니다.

실행 히스토리 사용

SAS Studio 에서는 프로그램 또는 작업을 실행할 때마다 해당 항목이 포함된 로그가 보관됩니다. 이 로그, 즉 실행 히스토리를 사용하여 이전 버전의 실행 코드에 액세스할 수


있습니다. 실행 히스토리를 보려면 프로그램 또는 작업 창의 코드 탭을 클릭합니다. 도구

모음에서 을 클릭하고 열려는 버전을 선택합니다. 그러면 이전 버전의 프로그램이 새로운 창에서 열리며 필요한 경우 이 창에서 코드를 복사하여 붙여넣을 수 있습니다.

주: SAS Studio 에서 사인오프하면 실행 히스토리가 지워집니다.

SAS 코드 출력형식 자동 지정

코드 편집기에서 프로그램을 읽기 쉽도록 코드 출력형식을 자동으로 지정할 수 있습니

다. 코드 출력형식을 자동으로 지정하면 줄 바꿈이 추가되고 중첩 수준에 따라 각 줄에 적

절하게 들여쓰기가 적용됩니다. 코드 편집기에서 코드 출력형식을 지정하려면 을 클릭합니다.

예를 들어 다음 코드는 들여쓰기와 논리적 줄 바꿈이 없으므로 읽기가 어렵습니다.

data topn;length rank 8; label rank="Rank";set topn; by &category descending &measure;if first.&category then rank=0; rank+1;if rank le &n then output;run;

코드 출력형식 자동 지정 기능을 사용한 후에는 프로그램이 다음과 같이 표시됩니다.

data topn; length rank 8; label rank="Rank"; set topn; by &category descending &measure;

if first.&category then rank=0; rank+1;

if rank le &n then output;run;


대화식 모드에서 작업

일부 SAS 프로시저는 대화식으로 실행되므로 사용자가 QUIT 문을 실행하거나 새로운

PROC 또는 DATA 스텝을 실행할 때까지 활성 상태로 유지됩니다. SAS Studio 에서는 코드 편집기를 사용하여 이러한 프로시저와 다른 SAS 프로시저를 대화식 모드에서 실행할

수 있습니다.

대화식 모드를 사용하면 SAS 프로그램에서 선택한 코드 행을 실행하고 그 결과에 따라

다음 스텝을 결정할 수 있습니다. 예를 들어 SAS/OR 의 OPTMODEL 프로시저를 사용할

경우 수리적 프로그래밍 모델을 모델링하고 해를 구할 수 있습니다. 이 프로시저를 대화

식으로 실행하면 전체 프로그램을 실행할 필요 없이 프로그램의 일부에 대한 결과를 빠르게 검사하여 수정이 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다.

프로그램을 대화식 모드에서 실행하려면 도구 모음에서 을 클릭합니다. 대화식 모드

를 해제하려면 을 다시 클릭합니다. 프로그램이 열려 있을 때 모드를 변경하면 해당 프로그램에 대한 로그와 결과가 지워집니다.

주: 대화식 모드는 SAS 9.4 Maintenance 1 릴리스를 실행하는 경우에만 사용할 수 있습

니다.

프로그램을 대화식 모드에서 실행할 경우 ODS 및 %LET 문 같은 자동 생성 코드가 프로

그램에 추가되지 않습니다. 또한 결과가 HTML 로만 생성됩니다. 대화식 모드에서는 로그와 결과가 기존 로그 및 결과에 추가됩니다. 이전에 실행된 코드는 사용자가 종료할 때까지 활성 상태로 유지됩니다.

예를 들어 다음과 같은 프로그램이 있다고 가정합니다.

proc sql; select * from sashelp.cars; select * from sashelp.class; quit;

비대화식 모드에서는 코드의 처음 두 행을 선택하여 실행할 경우 코드가 성공적으로 실행됩니다. 그런 다음 코드의 마지막 두 행을 선택하여 실행하면 PROC SQL 문이 없기 때문에 코드가 실패합니다.

대화식 모드로 전환하고 동일한 스텝을 따를 경우에는 PROC SQL 문이 여전히 활성 상태이므로 코드의 마지막 두 행이 성공적으로 실행됩니다.


주: 특정 프로시저에 대한 문서는 support.sas.com 에서 SAS Programmer’s Bookshelf를 참조하십시오.

코드 Snippet 작업

코드 Snippet 을 사용하는 이유

코드 snippet 을 사용하면 SAS 코드를 프로그램에 빠르게 삽입하고 필요에 맞게 사용자

정의할 수 있습니다. SAS Studio 에서는 여러 코드 snippet 이 제공됩니다. 사용자 고유의

snippet 을 생성하고 즐겨찾기 리스트에 snippet 을 추가할 수도 있습니다.

Snippet 이름 설명

데이터

CSV 파일 가져오기 CSV 파일 가져오기 snippet 을 사용하면 쉼표로 구분된 파일을 가져오고 출력을 SAS 데이터셋에 쓸 수 있습니다.

XLS 파일 가져오기 XLS 파일 가져오기 snippet 을 사용하면 Microsoft XLS 파일을 가져오고 출력을 SAS 데이터셋에 쓸 수 있습니다.

DS2 패키지 DS2 패키지 snippet 은 DS2 패키지에 대한 템플릿을 제공합니다. 패키지는 DS2 프로그램과 유사합니다. 패키지 본문은 일련의 글로벌 선언과 메소드 리스트로 구성됩니다. 구문상 주요 차이점은 PACKAGE 및 ENDPACKAGE 문입니다. 이러한 문장은 글로벌 범위를 사용하는 블럭을 정의합니다. 자세한 내용은 SAS DS2 Language Reference 를 참조하십시오.

코드 Snippet 작업 23


DS2 코드 DS2 코드 snippet 은 DS2 프로그램에 대한 템플릿을 제공합니다. DS2 는 고급 데이터 조작에 적절한 SAS 프로그래밍 언어입니다. DS2 는 Base SAS 와 함께 제공되며 핵심 기능은 SAS DATA 스텝과 같습니다. 하지만 DS2 는 그 외에도 변수 범위 지정, 사용자 정의 메소드, ANSI SQL 데이터 유형 및 사용자 정의 패키지가 포함되어 있어 DATA 스텝보다 뛰어납니다. DS2 SET 문에는 FedSQL 구문이 포함될 수 있으며 런타임에 생성되는 질의는 DS2 와 지원되는 데이터베이스 간에 데이터를 대화식으로 교환할 수 있습니다. 따라서 SQL 로 입력 테이블을 미리 처리할 수 있으므로 두 언어의 장점이 효율적으로 결합됩니다. 자세한 내용은 SAS DS2 Language Reference 를 참조하십시오.

DS2 스레드 DS2 스레드 snippet 은 DS2 스레드 프로그램에 대한 템플릿을 제공합니다. 일반적으로 DS2 코드는 순차적으로 실행됩니다. 즉, 한 프로세스의 실행이 완료되어야 다음 프로세스가 시작됩니다. 스레드 처리를 사용하면 두 개 이상의 프로세스를 동시에 실행할 수 있습니다. 스레드 처리에서는 각 프로그램이 코드 섹션을 동시에 실행하는 것을 스레드에서 실행한다고 합니다. 자세한 내용은 SAS DS2 Language Reference 를 참조하십시오.

CSV 파일 생성 CSV 파일 생성 snippet 을 사용하면 SAS 데이터를 쉼표로 구분된 텍스트 파일로 내보낼 수 있습니다.

PowerPoint 슬라이드 생성 PowerPoint 슬라이드 생성 snippet 을 사용하면 Microsoft PowerPoint 출력을 웹 브라우저로 스트리밍할 수 있습니다.

XML 파일 생성 XML 파일 생성 snippet 을 사용하면 SAS 데이터를 웹 브라우저에서 볼 수 있는 XML 파일로 내보낼 수 있습니다.

선형 회귀 데이터 시뮬레이션 선형 회귀 데이터 시뮬레이션 snippet 은 선형 회귀 분석에 사용할 수 있는 입력 데이터 소스를 생성합니다. 선형 회귀 분석에서는 최소제곱 방법을 사용하여 데이터에 선형함수를 할당하려고 시도합니다.

일원분산분석 데이터 시뮬레이션

일원분산분석 데이터 시뮬레이션 snippet 은 세 개의 처리 레벨을 갖는 하나의 처리 인수를 다루는 입력 데이터 소스를 생성합니다. 일원분산분석 작업을 사용하여 이 데이터를 분석하는 목적은 각 레벨 평균 간의 차이를 검정하고 이러한 차이의 값을 구하는 것입니다.

설명



PROC SQL PROC SQL snippet 은 SQL 질의를 작성하기 위한 템플릿을 제공합니다. 자세한 내용은 SAS SQL Procedure User's Guide 를 참조하십시오.

사용자 정의 ODS 출력 사용자 정의 ODS 출력 snippet 은 SAS ODS(Output Delivery System)를 사용하여 HTML, PDF 및 RTF 출력을 생성하기 위한 템플릿을 제공합니다. 자세한 내용은 SAS Output Delivery System: User's Guide 를 참조하십시오.

그래프

주: SGPLOT, SGPANEL 및 SGSCATTER 프로시저에 대한 자세한 내용은 SAS ODS Graphics: Procedures Guide 를 참조하십시오.

막대 패널 막대 패널 snippet 은 SGPANEL 프로시저의 VBAR 문을 사용하며, 이 snippet 을 사용하여 여러 막대 그래프를 생성할 수 있습니다.

상자 패널 상자 패널 snippet 은 SGPANEL 프로시저의 VBOX 문을 사용하며, 이 snippet 을 사용하여 여러 상자 도표를 생성할 수 있습니다.

비교 산점도 비교 산점도 snippet 은 SGSCATTER 프로시저의 COMPARE 문을 사용합니다. 이 코드 snippet 은 축을 공유하는 산점도 비교 패널을 생성합니다.

점 도표 점 도표 snippet 은 SGPLOT 프로시저의 DOT 문을 사용합니다. 점 도표에서는 범주 변수의 값이 수평으로 요약됩니다. 기본적으로 각 점은 각 범주 변수 값의 빈도를 나타냅니다.

적합 도표 적합 도표 snippet 은 SGPLOT 프로시저의 REG 문을 사용합니다. 이 코드 snippet 은 이차 적합을 사용한 회귀 도표를 생성하며, 신뢰한계를 포함합니다.

HBar 도표 HBar 도표 snippet 은 SGPLOT 프로시저의 HBAR 문을 사용합니다. 이 코드 snippet 은 범주 변수 값이 요약된 수평 막대 그래프를 생성합니다.



HighLow 도표 HighLow 도표 snippet 은 SGPLOT 프로시저의 HIGHLOW 문을 사용합니다. High-Low 그래프는 한 변수의 여러 값이 다른 변수의 한 값과 어떤 관계에 있는지를 보여 줍니다. 일반적으로 수평 축의 각 변수 값마다 수직 축에 해당하는 값이 여러 개씩 있습니다.

히스토그램 도표 히스토그램 도표 snippet 은 SGPLOT 프로시저의 HISTOGRAM 문을 사용합니다. 이 코드 snippet 은 두 개의 밀도 도표가 있는 히스토그램을 생성합니다. 이 snippet 에서 한 밀도 도표는 정규 밀도함수 추정값을 사용하고 다른 밀도 도표는 커널 밀도함수 추정값을 사용합니다.

산점도 행렬 산점도 행렬 snippet 은 SGSCATTER 프로시저의 MATRIX 문을 사용합니다. 이 코드 snippet 은 산점도 행렬을 생성합니다.

VBox 도표 VBox 도표 snippet 은 SGPLOT 프로시저의 VBOX 문을 사용합니다. 상자 도표에서는 데이터를 요약하고 중위수, 제 1 사분위수/제 3 사분위수, 최솟값/최댓값을 나타냅니다. 이 도표는 중심, 분포, 범위 및 이상치를 간단하게 보여 주는 빠른 시각적 요약을 제공합니다. SGPLOT 및 SGPANEL 프로시저에는 수평 및 수직 상자 도표를 생성하기 위한 별도의 문장이 있습니다.

매크로

SAS 매크로 SAS 매크로 snippet 은 SAS 매크로 프로그램을 생성하기 위한 템플릿을 제공합니다. 자세한 내용은 SAS 매크로 언어: 참조를 참조하십시오.

IML

비선형 방정식의 근 계산 비선형 방정식의 근 계산 snippet 을 사용하면 한 변수의 함수 근을 구할 수 있습니다. 함수의 근(또는 0)을 구하면 비선형 방정식의 해를 구할 수 있습니다.

함수 적분 함수 적분 snippet 을 사용하면 SAS/IML 소프트웨어의 QUAD 서브루틴으로 1 차 함수 값을 적분할 수 있습니다. QUAD 서브루틴은 유한, 반무한 또는 무한 영역에서 함수의 정적분 값을 구하는 데 사용합니다.



부트스트랩 분포 생성 부트스트랩 분포 생성 snippet 은 IML 프로시저를 사용하여 표본 평균의 부트스트랩 분포를 생성하고 분석합니다.

최대우도를 사용한 적합 최대우도를 사용한 적합 snippet 은 최대우도 추정을 사용하여 정규 밀도함수 추정값의 모수를 추정합니다.

다변량 정규 데이터 시뮬레이션 다변량 정규 데이터 시뮬레이션 snippet 은 지정된 평균과 공분산으로 다변량 정규분포의 데이터를 시뮬레이션합니다.

즐겨찾기 리스트에 snippet 을 추가하려면 snippet 이름을 선택하고 을 클릭합니다.

코드 Snippet 생성

사용자 고유의 Snippet 을 생성하는 방법

1 SAS Studio 에서 .sas 파일을 열고 snippet 으로 저장할 코드를 선택합니다.

2 코드 탭에서 을 클릭합니다. 내 Snippet 에 추가 대화 상자가 나타납니다.

3 snippet 의 이름을 입력하고 저장을 클릭합니다.

이제 내 Snippet 폴더에서 이 snippet 을 사용할 수 있습니다.

코드 snippet 을 삽입하는 방법

프로그램에 코드 snippet 을 포함하는 방법

1 프로그램에서 snippet 을 삽입할 위치를 클릭합니다.

2 탐색 영역에서 Snippet 섹션을 엽니다.

3 다음 방법으로 프로그램에 snippet 을 추가할 수 있습니다.

n 끌어서 놓기 작업으로 snippet 을 이동합니다.

n snippet 의 이름을 더블 클릭합니다.


n snippet 의 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 삽입을 선택합니다. 여러

snippet 을 선택하려면 Ctrl 키를 사용합니다. 그런 다음 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 삽입을 선택합니다.

코드 편집기 사용자 정의

우선 설정 창에서 자동완성 및 색상 코딩을 비롯한 코드 편집기 기능에 적용되는 여러 옵션을 변경할 수 있습니다.

편집기 옵션에 액세스하려면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 그런 다음 편집기

를 클릭합니다.

옵션 설명

자동완성 사용 설정 코드 편집기의 자동완성 기능을 설정합니다. 이 기능은 사용자가 실제로 키워드를 모두 입력하기 전에 입력하려고 하는 다음 키워드를 예측하여 완성해 주는 기능입니다. 자세한 내용은 “자동완성 기능 사용” (15 페이지)을 참조하십시오.


옵션 설명

힌트 사용 설정 사용자가 프로그램의 유효한 SAS 키워드 위에 마우스 포인터를 놓을 경우 구문 도움말을 표시합니다. 이 옵션이 선택되어 있지 않은 경우에는 키워드를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 구문 도움말을 선택하여 구문 도움말을 볼 수 있습니다. 이 옵션은 기본적으로 선택되어 있지 않습니다.

탭 너비 탭 문자를 삽입할 때 텍스트에 삽입되는 공백 수를 표시합니다. 기본값은 탭 문자당 네 개의 공백입니다.

탭을 공백으로 대체 단일 탭 문자 대신 탭 너비 상자에 지정된 수만큼의 공백을 삽입합니다. 이 옵션은 코드 편집기에 입력하는 텍스트와 코드 편집에게 붙여넣는 텍스트 모두에 적용됩니다.주: Microsoft Internet Explorer 와 Apple Safari 에서는 탭 문자 대신 공백이 사용됩니다. 이러한 브라우저를 사용하는 경우 탭 너비의 값이 사용되도록 탭을 공백으로 대체 체크 박스를 선택해야 합니다.

색상 코딩 사용 설정 구문의 각 요소를 식별하기 쉽도록 코드 편집기의 텍스트를 서로 다른 색상으로 표시합니다.

행 번호 표시 프로그램 및 로그 창의 맨 왼쪽 칼럼에 행 번호를 표시합니다.

글꼴 크기 코드 편집기 및 로그 창에서 사용되는 텍스트 글꼴 크기를 지정합니다.

코드 편집기 사용자 정의 29


3데이터 작업

테이블 뷰어 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

데이터 열기 및 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

테이블을 생성하는 데 사용된 질의 코드 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

데이터 필터링 및 정렬 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

데이터 내보내기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

테이블 뷰어 정보

SAS Studio 에서 테이블을 열면 테이블 뷰어가 사용됩니다.

31

도구 모음의 을 클릭하여 테이블과 테이블 칼럼의 속성을 볼 수 있습니다.

32 3 장 / 데이터 작업

데이터 열기 및 보기

SAS Studio 에서는 다음과 같은 여러 가지 방법으로 파일을 열 수 있습니다.

n 폴더 및 라이브러리 섹션에서 파일을 더블 클릭합니다.

n 폴더 및 라이브러리 섹션의 파일을 작업 영역으로 끌어옵니다.

n 검색 섹션에서 파일을 검색한 다음 검색 결과에서 파일을 엽니다. 파일을 더블 클릭하

거나 작업 영역으로 끌어와서 파일을 엽니다.

데이터 열기 및 보기 33

n 파일 바로 가기 섹션의 파일 바로 가기를 사용하여 파일을 엽니다. 파일을 더블 클릭

하거나 작업 영역으로 끌어와서 파일을 엽니다.

테이블을 열면 테이블의 모든 칼럼이 표시됩니다. 칼럼 영역을 사용하여 테이블 뷰어에

포함할 칼럼을 지정할 수 있습니다. 기본적으로 칼럼 이름이 표시되지만 보기 드롭다운

리스트에서 칼럼 레이블을 선택하여 칼럼 레이블을 표시하도록 선택할 수도 있습니다.

테이블을 생성하는 데 사용된 질의 코드 보기

SAS Studio 에서는 옵션을 선택하고 테이블을 원하는 모양으로 사용자 정의할 때 사용

가능한 SAS 코드가 자동으로 생성됩니다. 질의 코드를 보려면 도구 모음의 을 클릭합

니다. 새로운 프로그램 창이 나타나고 해당 테이블 뷰를 생성하는 데 사용된 코드가 테이

블 뷰어에 표시됩니다. 프로그램은 질의 코드의 복사본으로, 더 이상 원래 질의와 연관되

지 않습니다. 코드를 편집해도 테이블 뷰어에 표시된 데이터에는 영향이 없으며, 테이블

뷰어를 수정해도 코드 내용에는 영향이 없습니다.

데이터 필터링 및 정렬

테이블 뷰어에서 칼럼 머리글을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하여 해당 열을 기준으로

데이터를 필터링하고 정렬할 수 있습니다.


필터 옵션은 선택한 칼럼의 유형에 따라 달라집니다. 숫자 칼럼의 필터 추가 창에서는 각

기준에 대한 단일 값을 지정할 수 있습니다.

문자 칼럼의 필터 추가 창에서는 열의 값을 하나 이상 선택할 수 있습니다.

데이터 필터링 및 정렬 35

날짜 칼럼의 필터 추가 창에서는 팝업 캘린더 창을 사용하여 날짜 값을 선택할 수 있습니

다.


데이터에 대한 필터를 생성하면 작업 공간 위쪽에 필터 기준이 표시됩니다. 을 클릭하

여 필터를 편집하고, 을 클릭하여 필터를 삭제할 수 있습니다.

데이터 내보내기

SAS Studio 를 사용하여 데이터를 다른 파일 유형으로 지정한 폴더로 내보낼 수 있습니

다.

데이터를 내보내는 방법

1 탐색 영역에서 라이브러리를 클릭하고 내보낼 파일을 찾습니다.

2 내보낼 파일을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 내보내기를 선택합니다. 테이블 내보내기 창이 나타납니다.

3 파일 이름 상자에 내보내는 파일의 이름을 입력합니다.

4 파일 출력형식 드롭다운 리스트에서 내보내는 파일의 출력형식을 선택합니다.

데이터 내보내기 37

5 내보내는 파일을 저장할 폴더를 선택합니다.

6 내보내기를 클릭하여 파일을 내보냅니다.


4결과 작업

결과 보기 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

SAS ODS(Output Delivery System) 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

SAS ODS Statistical Graphics 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41SAS ODS Statistical Graphics 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41SAS ODS Graphics Designer . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41SAS ODS Graphics Editor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43그래프 출력을 편집하는 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

결과 스타일 지정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

결과 보기

SAS Studio 에서 작업 또는 프로그램을 실행하면 작업 영역에 결과가 표시됩니다. 결과

를 HTML, PDF 또는 RTF 파일로 저장할 수 있습니다. 생성된 데이터를 다운로드할 수도

있습니다.

39

SAS ODS(Output Delivery System) 정보

SAS ODS(Output Delivery System)는 다양한 출력형식 옵션을 사용하여 SAS 프로시저

및 DATA 스텝 출력을 생성, 저장 및 재생성할 수 있는 매우 유연한 기능을 제공합니다. ODS 는 고유한 출력형식 지정 기능을 제공하며, ODS 없이 개별 프로시저나 DATA 스텝

을 사용할 경우에는 이러한 기능을 사용할 수 없습니다.

SAS Studio 에서는 출력이 웹 환경에서 올바르게 표시되도록 매우 특별한 ODS 옵션 및

GOPTIONS 문이 사용됩니다. 코드의 모든 ODS 옵션을 보려면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 우선 설정 창에서 일반을 클릭하고 SAS 로그에 생성된 코드 표시 옵션

을 선택합니다.

40 4 장 / 결과 작업

주: 출력이 올바르게 표시되도록 하려면 생성된 코드에서 ODS 옵션 또는 GOPTIONS 문의 설정을 변경하지 마십시오.

SAS ODS Statistical Graphics 정보

SAS ODS Statistical Graphics 정보

SAS ODS Statistical Graphics 는 SAS Output Delivery System(ODS)의 확장형으로, 일반적으로 SAS ODS Graphics 라고 합니다. ODS 는 프로시저에서 생성된 모든 출력을 관리하며, HTML 과 PDF 를 비롯한 다양한 형태로 출력을 표시할 수 있게 해 줍니다.

대부분의 SAS 분석 프로시저는 자동으로 테이블을 생성하는 것과 마찬가지로 ODS Graphics 기능을 사용하여 자동으로 그래프를 생성합니다. ODS Graphics 는 GTL(그래

프 템플릿 언어) 구문을 사용하므로 많은 복잡한 그래프를 생성할 수 있는 강력하고 유연

한 기능을 제공합니다. GTL 은 통계 그래프를 정의하기 위한 포괄적인 언어입니다.

GTL 을 알지 못해도 SAS Studio 에서 ODS Graphics Designer 를 사용하여 이러한 통계

그래프를 정의할 수 있습니다. 그래프 정의를 생성한 후 SAS Studio 에서 해당 그래프 정의를 사용하여 ODS 통계 그래프를 생성할 수 있습니다.

SAS ODS Graphics Designer

SAS ODS Graphics Designer 란?

SAS ODS Graphics Designer 는 사용자 정의 그래프를 생성하고 디자인하는 데 사용할

수 있는 대화식 그래픽 응용 프로그램입니다. ODS Graphics Designer 는 SAS 분석 프로

시저와 SAS ODS Graphics 프로시저에 사용되는 것과 동일한 언어인 GTL(그래프 템플

릿 언어)을 기반으로 하는 그래프를 생성합니다. ODS Graphics Designer 는 그래픽 사용

자 인터페이스를 제공하므로 템플릿과 GTL 에 대해 자세히 알지 못해도 그래프를 손쉽게

디자인할 수 있습니다.

포인트앤클릭 동작으로 분석할 데이터에 대한 간단하거나 복잡한 그래프 뷰를 생성할 수

있습니다. ODS Graphics Designer 의 다양한 도표 유형을 사용하여 정교한 그래프를 디자인할 수 있습니다. 다중 셀 그래프, 분류 패널 및 산점도 행렬을 디자인할 수 있습니다. 그래프에는 제목, 각주, 범례 및 기타 그래프 요소를 포함할 수 있습니다. 결과를 이미지

SAS ODS Statistical Graphics 정보 41

로 저장하여 리포트에 포함하거나, ODS Graphics Designer 파일(SGD)로 저장하여 나중

에 편집할 수 있습니다.

자세한 내용은 support.sas.com 에서 제공되는 SAS ODS Graphics Designer: User's Guide 를 참조하십시오.

주: SAS Studio 를 실행할 경우 Windows 버전의 SAS ODS Graphics Designer 만 지원

됩니다.

SAS ODS Graphics Designer 를 설치하는 방법

시스템에 SAS Foundation 이 설치되어 있으면 이미 SAS ODS Graphics Designer 를 사용할 수 있는 것입니다. 예를 들어 SAS Studio 단일 사용자 버전을 사용하는 경우 SAS Foundation 과 SAS Studio 가 동일한 시스템에서 실행되므로 SAS ODS Graphics Designer 가 이미 설치되어 있습니다.

SAS ODS Graphics Designer 를 설치하는 방법

1 을 클릭합니다. 도구 ODS Graphics Designer 설치를 선택합니다.

support.sas.com 에서 Base SAS 소프트웨어 다운로드 및 핫픽스 페이지가 열립

니다.

2 SAS 9.4M1 머리글 아래에서 SAS ODS Graphics Designer 를 클릭합니다.

3 다운로드 리스트 페이지에서 Windows 운영 환경에 해당하는 Request download 를

클릭하고 후속 설치 단계를 따릅니다.

SAS ODS Graphics Designer 열기

SAS ODS Graphics Designer 가 설치되었으면 SAS Studio 에서 메뉴 옵션을 사용하여

SAS ODS Graphics Designer 를 열 수 있습니다. SAS ODS Graphics Designer 를 열려

면 을 클릭하고 도구를 선택합니다. 그런 다음 ODS Graphics Designer 를 선택합니

다.

42 4 장 / 결과 작업

SAS ODS Graphics Editor

SAS ODS Graphics Editor 란?

ODS Graphics Editor 를 사용하면 기본 데이터를 변경되지 않은 상태로 유지하면서 출력

그래프의 다양한 요소를 편집할 수 있습니다. 또한 그래프 위의 레이어에 텍스트, 선, 화살표, 이미지 및 기타 항목을 삽입하여 그래프에 주석을 달 수 있습니다. 사용자 정의 결과를 ODS Graphics Editor 파일(SGE)로 저장하고 파일에 대한 증분 변경을 수행할 수 있습니다. 결과를 PNG(Portable Network Graphics) 이미지 파일로 저장하여 다른 문서에

포함할 수도 있습니다.


SAS ODS Graphics Editor 에 대한 자세한 내용은 support.sas.com 에서 제공되는

SAS ODS Graphics Editor: User's Guide 를 참조하십시오.

SAS ODS Graphics Editor 를 설치하는 방법

SAS ODS Graphics Editor 를 설치하면 SAS Studio 가 자동으로 ~/Projects/ODSEditorFiles 디렉터리를 생성합니다.

주: SAS Studio 단일 사용자 버전을 사용하는 경우에는 SAS ODS Graphics Editor 가 이미 설치되어 있습니다.

SAS ODS Graphics Editor 를 설치하는 방법

1 을 클릭합니다. 도구 ODS Graphics Editor 설치를 선택합니다.

support.sas.com 에서 Base SAS 소프트웨어 다운로드 및 핫픽스 페이지가 열립

니다.

2 사용 중인 SAS 릴리스에 해당하는 ODS Graphics Editor 를 클릭합니다. 예를 들어

SAS 9.4 를 실행하는 경우 SAS 9.4 머리글 아래에서 ODS Graphics Editor 를 선택합

니다.

3 다운로드 리스트 페이지에서 Windows 운영 환경에 해당하는 Request download 를

클릭하고 후속 설치 단계를 따릅니다.

그래프 출력을 편집하는 방법

1 그래프 출력을 편집할 수 있도록 SAS 코드에 다음 문장을 포함합니다.

ods listing sge=on gpath="{home}/Projects/ODSEditorFiles";

이 프로그램을 실행하면 그래프 출력이 SGE 파일로 ~/Projects/ODSEditorFiles 디렉터리에 저장됩니다.

2 탐색 영역의 폴더 섹션에서 ODSEditorFiles 폴더를 펼칩니다.

44 4 장 / 결과 작업

3 파일 이름을 더블 클릭하여 SAS ODS Graphics Editor 에서 그래프를 엽니다.


예를 들어 다음은 SAS ODS Graphics Editor 에 표시된 SGPanel1.sge 파일입니다.

주: ODSEditorFiles 폴더의 기본 파일 리스트는 Snippet 섹션에 있는 코드 snippet 에 의해 생성됩니다. 자세한 내용은 “코드 Snippet 작업” (23 페이지)을 참조하십시오.

결과 스타일 지정

우선 설정 창에서 결과가 표시되는 방식에 영향을 주는 여러 옵션을 변경할 수 있습니다.

편집기 옵션에 액세스하려면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 그런 다음 결과를

클릭합니다.

옵션 설명

결과가 다음보다 큰 경우 경고 표시(MB) 사용자가 지정한 크기(MB)보다 큰 결과 파일을 열려고 하면 경고 메시지를 표시합니다. 기본값은 4MB 입니다.

46 4 장 / 결과 작업

옵션 설명

HTML 출력 스타일 HTML 형식의 결과에 적용되는 스타일을 표시합니다. 결과에 적용되는 스타일을 변경하려면 드롭다운 리스트에서 다른 스타일을 선택합니다.

PDF 출력 생성 결과를 PDF 형식으로 생성합니다. 이 옵션은 기본적으로 선택되어 있습니다.

PDF 출력 스타일 PDF 형식의 결과에 적용되는 스타일을 표시합니다. 결과에 적용되는 스타일을 변경하려면 드롭다운 리스트에서 다른 스타일을 선택합니다.

기본 목차 생성 PDF 파일에 목차를 자동으로 생성합니다.

RTF 출력 생성 결과를 RTF 형식으로 생성합니다. 이 옵션은 기본적으로 선택되어 있습니다.

RTF 출력 스타일 RTF 형식의 결과에 적용되는 스타일을 표시합니다. 결과에 적용되는 스타일을 변경하려면 드롭다운 리스트에서 다른 스타일을 선택합니다.

결과 스타일 지정 47

48 4 장 / 결과 작업

5SAS Studio 의 작업 이해

작업이란? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

작업을 실행하는 방법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

작업 및 작업 옵션 설정 저장 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

사전 정의된 작업 편집 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

새로운 작업 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

작업 코드 사용자 정의 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

작업이란?

작업은 자동으로 SAS 코드를 생성하고 결과의 출력형식을 지정하는 XML 및 Apache Velocity 코드 파일입니다. 작업에는 단순한 데이터 나열에서부터 복잡한 분석 프로시저

에 이르는 다양한 SAS 프로시저가 포함됩니다. SAS Studio 에서는 사전 정의된 몇 가지

작업이 제공됩니다. 이러한 사전 정의 작업의 복사본을 편집하여 사용자의 사이트에 맞게 작업을 사용자 정의할 수 있습니다. 사용자 고유의 작업을 만들 수도 있습니다.

작업을 실행하는 방법

사전 정의된 작업을 실행하는 방법

1 탐색 영역에서 작업 섹션을 클릭합니다.

49

2 작업이 포함된 폴더를 펼칩니다.

3 작업 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 열기를 선택합니다. 또는 작업을 더블

클릭하여 열 수도 있습니다.

작업 영역 오른쪽에 작업이 열립니다.

4 데이터 탭을 사용할 수 있는 경우 입력 데이터 소스를 지정하고 데이터 소스의 역할에

대한 칼럼을 선택합니다. 역할은 작업 내의 변수 용도에 대한 설명입니다. 역할에 칼럼을 추가하려면 을 클릭합니다. 그러면 해당 역할에 사용 가능한 칼럼의 리스트가

나타납니다. 역할에 하나의 칼럼만 할당할 수 있는 경우 칼럼을 선택하면 리스트가 사라집니다. 여러 칼럼을 할당할 수 있는 경우 Ctrl 또는 Shift 키를 누른 상태로 리스트에

서 여러 칼럼을 선택하고 확인을 클릭합니다.

5 나머지 탭에서 빨간색 별표로 표시된 다른 필수 옵션을 지정합니다. 작업에 값을 할당

하면 관련 SAS 코드가 생성됩니다.

6 을 클릭하여 작업을 실행합니다.

50 5 장 / SAS Studio 의 작업 이해

작업에서 출력 데이터가 생성되면 작업 영역에 테이블이 열립니다.

작업에서 결과가 생성되면 현재 작업 탭 아래의 결과 탭에 출력이 나타납니다.

작업을 실행하는 방법 51

기본적으로 작업 설정은 왼쪽에 나타나고 결과는 오른쪽에 나타납니다. 이 구성을 변경

하려면 을 클릭하고 보기 오른쪽의 작업 옵션을 선택합니다.

작업 및 작업 옵션 설정 저장

작업을 자주 사용하는 경우 입력 데이터 소스와 옵션 설정을 지정한 후 작업을 저장할 수

있습니다. SAS Studio 에서는 작업을 CTK 파일로 폴더 디렉터리에 저장할 수 있습니다. 다음에 작업을 실행해야 할 때 폴더 디렉터리에서 작업을 더블 클릭하면 해당 작업이 이전의 모든 설정과 함께 나타납니다.

주: 작업을 저장하기 전에 입력 데이터셋과 작업을 실행하는 데 필요한 모든 옵션을 지정

해야 합니다.

작업을 저장하는 방법

1 을 클릭합니다. 다른 이름으로 저장 창이 나타납니다.


2 내 폴더 디렉터리에서 작업 파일을 저장할 위치를 선택하고 이 파일의 이름을 지정합

니다. 파일 형식으로 CTK 파일(*.CTK)을 선택합니다. 저장을 클릭합니다.

이제 폴더 섹션에서 해당 작업을 사용할 수 있습니다.

주: 작업 섹션에서는 아직 이 작업을 사용 중입니다. 작업을 다시 저장하면 폴더 섹션의

CTK 파일이 업데이트됩니다.

사전 정의된 작업 편집

사전 정의된 작업을 사용자의 사이트에 맞게 사용자 정의하려면 작업을 생성하는 데 사용된 XML 코드를 편집합니다.

사전 정의된 작업을 편집하는 방법

1 탐색 영역에서 작업 섹션을 엽니다.

2 작업이 포함된 폴더를 펼칩니다.

사전 정의된 작업 편집 53

3 편집할 작업의 이름을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 내 작업에 추가를 선택합니

다. 작업의 복사본이 내 작업 폴더에 추가됩니다.

4 내 작업 폴더를 열고 복사한 작업을 선택합니다.

5 을 클릭합니다. 작업의 XML 파일이 나타납니다.

6 XML 파일을 편집하고 변경 내용을 저장합니다. 변경 내용을 미리 보려면 을 클릭

합니다.

새로운 작업 생성

SAS Studio 에서는 사용자의 사이트에 맞는 사용자 정의 작업을 생성하는 데 사용할 수

있는 템플릿이 제공됩니다.

사용자 정의 작업을 생성하는 방법

1 탐색 영역에서 작업 섹션을 엽니다.

2 을 클릭하고 새로운 작업을 선택합니다. 작업 템플릿이 열립니다.


3 작업 템플릿의 코드를 편집하여 작업을 생성합니다. 작업 템플릿의 사용자 인터페이

스를 보려면 을 클릭합니다. 작업 템플릿의 사용자 인터페이스에서 라디오 버튼,

체크 박스, 콤보 박스 및 기타 옵션 유형의 예를 볼 수 있습니다. 이 파일에 대한 자세

한 내용은 SAS Studio: Developer's Guide 를 참조하십시오.

작업 코드 사용자 정의

우선 설정 창에서 작업 코드가 표시되는 방식에 영향을 주는 여러 옵션을 변경할 수 있습

니다.

이러한 옵션에 액세스하려면 을 클릭하고 우선 설정을 선택합니다. 작업을 클릭합니

다.

작업 코드 사용자 정의 55

생성된 코드에서 앞뒤 빈 칸 제거 생성된 코드의 앞뒤에 나타나는 빈 칸을 제거합니다.

작업 코드에 대한 머리글 주석 생성 생성된 SAS 작업 코드 앞에 주석을 추가합니다.

생성 코드 출력형식 자동 지정 작업에 의해 생성되어 코드 편집기에 표시되는 코드의 출력형식을 자동으로 지정합니다.


6데이터 작업

데이터 특성화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58데이터 특성화 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58예: 데이터 특성화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

데이터 리스트 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62데이터 리스트 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62예: 차종별 구동 트레인, MSRP 및 엔진 크기 리포트 . . . . . . . . . . . . . . 62역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

데이터 순위화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67데이터 순위화 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67예: 연령 및 신장 기준 학생 순위화 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

확률표본 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73확률표본 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73예: Sashelp.Pricedata 데이터셋의 확률표본 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77

데이터 정렬 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78데이터 정렬 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

57

옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

테이블 속성 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81테이블 속성 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81예: Sashelp.Pricedata 데이터셋의 테이블 속성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

데이터 전치 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84데이터 전치 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85

데이터 특성화 작업

데이터 특성화 작업 정보

데이터 특성화 작업은 데이터의 주요 특성을 기술하는 요약 리포트, 그래프, 그리고 빈도

및 일변량 SAS 데이터셋을 생성합니다.

예: 데이터 특성화 작업

이 예에서는 Sashelp.Pricedata 데이터셋의 내용을 보다 정확하게 이해하기를 원한다고

가정합니다.

이 예를 생성하는 방법

1 작업 섹션에서 데이터 폴더를 펼치고 데이터 특성화를 더블 클릭합니다. 데이터 특성

화 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.PRICEDATA 데이터셋을 선택합니다.

3 작업을 실행하려면 을 클릭합니다.


다음은 결과 샘플입니다.

데이터 특성화 작업 59


기본적으로 이 작업은 출력 데이터, 즉 빈도 데이터가 있는 테이블과 일변량 데이터가 있는 테이블도 생성합니다. 이 두 테이블은 모두 Work 라이브러리에 저장됩니다.

역할에 데이터 할당

데이터 특성화 작업을 실행하려면 데이터 소스를 선택해야 합니다. 하지만 역할은 사용

할 수 없습니다.

데이터 특성화 작업 61

옵션 설정

옵션 이름 설명

출력 옵션 하나 이상의 출력 옵션을 선택해야 합니다. 기본적으로는 빈도 데이터와 일변량 데이터에 대한 요약 리포트, 그래프 및 출력 테이블이 생성됩니다.

범주형 값 제한 각 변수에 대해 리포트에 포함할 범주형 값의 최대 개수를 지정합니다. 기본적으로는 30 개의 값이 리포트에 포함됩니다. 변수 당 최대 고유 개수 상자에서 이 최댓값을 변경할 수 있습니다.

데이터 리스트 작업

데이터 리스트 작업 정보

데이터 리스트 작업은 테이블의 내용을 리포트로 표시합니다. 예를 들어 데이터 리스트

작업을 사용하여 각 판매 지역의 운영 비용 및 수익에 대한 합계 리포트를 생성할 수 있습

니다.

예: 차종별 구동 트레인, MSRP 및 엔진 크기 리포트

이 예에서는 각 차종에 대한 리포트를 생성하려고 합니다. 각 리포트에는 구동 트레인, MSRP 및 엔진 크기 리스트가 포함됩니다.


1 작업 섹션에서 통계량 폴더를 펼치고 데이터 리스트를 더블 클릭합니다. 데이터 리스

트 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.CARS 데이터셋을 선택합니다.


3 다음 역할에 칼럼을 할당합니다.

역할 칼럼 이름

변수 리스트 DriveTrainMSRPEngineSize

그룹 분석기준(3.2 이후 분석 그룹화 기준 변수)

Type


데이터 리스트 작업 63

다음은 결과의 일부입니다.


역할 설명

변수 리스트 나열된 순서대로 변수를 출력합니다.


이 역할에 하나 이상의 변수를 할당하면 선택한 변수를 기준으로 테이블이 정렬되고, 변수 또는 변수 조합의 각 개별 값, 즉 BY 그룹에 대한 리스트가 생성됩니다.


역할 설명

합 계산 변수 선택한 변수의 합계를 리스트 리포트 하단에 출력합니다.

식별 레이블 이 역할에 하나 이상의 변수를 지정하면 데이터 리스트 작업은 관측값 번호(결과의 칼럼 머리글에 "Obs"로 표시)가 아니라 이 변수의 출력형식 값을 사용하여 행을 식별합니다.

옵션 설정


기본 옵션

행 번호 표시 각 관측값에 대한 행 번호가 표시되는 칼럼을 출력에 포함합니다.칼럼 레이블 텍스트 상자에서 이 칼럼에 대한 레이블을 지정할 수 있습니다. 기본적으로 이 칼럼의 이름은 행 번호입니다.

칼럼 레이블을 칼럼 머리글로 사용 칼럼 이름 대신 칼럼 레이블을 칼럼 머리글로 사용합니다.

행 수 표시 출력 끝에 테이블의 행 수를 표시하거나, 각 BY 그룹의 출력 끝에 각 BY 그룹의 행 수를 표시합니다.

변수 합계 전 값 반올림 각 숫자 값을 해당 출력형식의 소수점 이하 자릿수로 반올림하고, 지정된 출력형식이 없는 경우에는 소수점 이하 2 자리로 반올림합니다. 이 옵션을 지정하면 데이터 리스트 작업은 변수의 합을 계산하기 전에 반올림을 수행하게 됩니다.

머리글 방향 칼럼 머리글을 수평 또는 수직으로 출력하거나, 기본을 선택하여 SAS 가 각 칼럼에 대해 최적의 배열을 결정하도록 합니다,

데이터 리스트 작업 65


칼럼 너비 데이터 리스트 작업에서 칼럼 너비가 결정되는 방식을 지정합니다.기본

페이지별로 칼럼 너비를 결정합니다.전체

모든 페이지에 출력형식 너비(출력형식이 지정되지 않은 경우에는 기본 너비)를 사용합니다.

최소페이지별로 가능한 최소 칼럼 너비를 사용합니다.

균등출력을 생성하기 전에 전체 테이블을 읽고 적정 칼럼 너비를 결정합니다. 이 옵션을 선택하지 않으면 동일한 칼럼이 페이지마다 다른 너비로 출력될 수 있습니다.

그룹별로 균등하게각 변수의 출력형식 너비를 칼럼 너비로 사용하여 BY 그룹 내에서 모든 열의 출력형식을 균등하게 지정합니다. 변수에 필드 너비를 명시적으로 지정하는 출력형식이 없는 경우에는 가장 넓은 데이터 값이 칼럼 너비로 사용됩니다.

레이블 분할 변수 레이블에 분할 문자(*, !, @, #, $, %, ^, &, +) 중 하나가 포함된 경우, 레이블이 분할 문자 위치에서 분할됩니다. 예를 들어 "This is*a label"이라는 변수 레이블의 경우 분할 문자로 * 문자가 선택되어 있으면 칼럼 머리글은 다음과 같이 나타납니다.This isa label

칼럼 레이블을 칼럼 머리글로 사용 옵션과 레이블 분할 옵션을 모두 선택할 필요는 없습니다. 레이블 분할 옵션을 선택할 경우 변수 레이블을 사용하려는 것으로 간주됩니다.

나열할 행 출력에 나열할 행 수를 지정합니다. 기본적으로는 모든 행이 나열됩니다.


데이터 순위화 작업

데이터 순위화 작업 정보

데이터 순위화 작업은 테이블의 모든 행에서 하나 이상의 숫자 변수에 대한 순위를 계산

하고 출력 테이블에 순위를 포함합니다.

예를 들면 회사에서 판매하는 각 제품의 판매량을 순위화할 수 있습니다. 이 경우 순위화

변수는 제품 판매량 순서를 보여 줍니다. 판매량이 가장 높은 제품이 첫 번째 순위가 됩니

다.

예: 연령 및 신장 기준 학생 순위화

이 예에서는 학급의 학생을 연령과 신장을 기준으로 순위화합니다.


1 작업 섹션에서 데이터 폴더를 펼치고 순위화를 더블 클릭합니다. 데이터 순위화 작업

의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.CLASS 데이터셋을 선택합니다.



순위화 칼럼 Height

순위화 그룹 Age


데이터 순위화 작업은 출력 데이터셋을 생성합니다. SAS Studio 에서 이 데이터셋은

WORK.Rank 탭에서 열립니다. 이 데이터셋에는 특정 학생의 해당 연령 그룹 내 순위를

데이터 순위화 작업 67

보여 주는 rank_Height 칼럼이 추가적으로 포함됩니다. 예를 들어 11 세 그룹에서는

Joyce 가 첫 번째 순위가 됩니다. 12 세 그룹에서는 Louise 가 첫 번째 순위가 됩니다.



데이터 순위화 작업을 실행하려면 순위화 칼럼 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

순위화 칼럼 이 역할에 할당된 각 칼럼이 순위화됩니다. 이 역할에는 하나 이상의 변수를 할당해야 합니다. 기본적으로 순위 칼럼의 이름은 rank_칼럼 이름으로 지정됩니다. 여기서 칼럼 이름은 원래 칼럼의 이름입니다.

순위화 그룹 이 역할에 칼럼을 하나 이상 할당하면 선택한 칼럼을 기준으로 입력 테이블이 정렬되고 각 그룹 내에서 순위가 계산됩니다.

옵션 설정

하나 이상의 출력 옵션을 선택해야 합니다.


옵션



순위화 방법 데이터를 순위화하는 데 사용할 방법을 지정합니다. 유효한 값은 다음과 같습니다.없음

데이터 순위화 방법을 사용하지 않습니다.백분위 순위

원래 값을 100 개의 그룹으로 나눈 후, 가장 작은 값에 백분위 값 0, 가장 큰 값에 백분위 값 99 를 할당합니다.

십분위 순위원래 값을 10 개의 그룹으로 나눈 후, 가장 작은 값에 십분위 값 0, 가장 큰 값에 십분위 값 9 를 할당합니다.

사분위 순위원래 값을 네 개의 그룹으로 나눈 후, 가장 작은 값에 사분위 값 0, 가장 큰 값에 사분위 값 3 을 할당합니다.

그룹 = n(NTILES)원래 값을 n 개의 그룹으로 나눈 후, 가장 작은 값에 0, 가장 큰 값에 n-1 을 할당합니다. n 값은 그룹 수 상자에서 지정합니다.

분모가 n 인 비율 순위각 순위를 순위화 변수 값이 있는 관측값의 수로 나누어서 비율 순위를 계산합니다.



순위화 방법(계속) 분모가 n+1 인 비율 순위각 순위를 분모 n+1 로 나누어서 비율 순위를 계산합니다. 여기서 n 은 순위화 변수 값이 있는 관측값의 수입니다.

백분율각 순위를 변수 값이 있는 관측값의 수로 나눈 후 결과 값에 100 을 곱합니다.

정규 스코어(Blom 식), 정규 스코어(Tukey 식), 정규 스코어(van der Waerden 식)

순위에서 정규 스코어를 계산합니다. 결과 변수는 정규분포를 나타냅니다. 식은 다음과 같습니다.Blom 식

yi = Φ−1( (ri − 38 )

(n +14 ) )

Tukey 식

yi = Φ−1( (ri − 13 )

(n +13 ) )

van der Waerden 식

yi = Φ−1( ri(n + 1)

)이러한 식에서 Φ−1은 역누적정규분포(프로빗) 함수이고, ri 은 i 번째 관측값의 순위이

며, n 은 순위화 변수에 대한 비결측 관측값의 수입니다.

주: 동일 값 처리 방법 옵션을 설정할 경우 데이터 순위화 작업은 동일하지 않은 값을 기반으로 순위에서 정규 스코어를 계산한 후 결과 스코어에 지정된 동일 값 처리 방법을 적용합니다.



순위화 방법(계속) Savage 스코어(지수)순위에서 Savage(또는 지수) 스코어를 계산합니다.

주: 동일 값 처리 방법 옵션을 설정할 경우 데이터 순위화 작업은 동일하지 않은 값을 기반으로 순위에서 Savage 스코어를 계산한 후 결과 스코어에 지정된 동일 값 처리 방법을 적용합니다.

동일 값 처리 방법 동일한 데이터 값의 정규 스코어 또는 순위를 계산할 방법을 지정합니다.

평균값(가운데 순위)해당하는 순위 또는 정규 스코어의 평균을 할당합니다.

높은 순위값해당하는 순위 또는 정규 스코어 중 가장 큰 값을 할당합니다.

낮은 순위값해당하는 순위 또는 정규 스코어 중 가장 작은 값을 할당합니다.

밀도 순위동일한 값을 단일 순서 통계량으로 처리하여 스코어 및 순위를 계산합니다. 기본 방법의 경우 순위는 1 부터 시작하고, 순위화되는 변수의 고유 비결측값 수로 끝나는 연속된 정수입니다. 동일한 값에는 동일한 순위가 할당됩니다.

순위 순서 가장 작은 것부터 큰 순으로 나열할지, 큰 것부터 작은 것 순으로 나열할지를 지정합니다.

결과

출력 데이터 저장 위치 출력 테이블의 위치를 지정합니다. 기본적으로 출력 테이블은 임시 Work 라이브러리에 저장됩니다.



순위화된 칼럼 포함 출력 테이블에 원래 칼럼과 함께 순위화된 칼럼도 포함하도록 지정합니다. 원래 칼럼을 순위화된 칼럼으로 바꾸려면 순위화된 칼럼 포함 체크 박스의 선택을 취소합니다.기본적으로 순위화된 칼럼의 이름은 rank_칼럼 이름으로 지정됩니다. 여기서 칼럼 이름은 원래 칼럼의 이름입니다.

확률표본 작업

확률표본 작업 정보

확률표본 작업은 입력 테이블에 있는 행의 확률표본을 포함하는 출력 테이블을 생성합니

다.

데이터 서브셋이 필요한 경우에 이 작업을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 비용 리포트 프로시저를 개선하고 가능하면 비용을 줄일 목적으로 직원의 여행 경비를 감사한다고 가정

합니다. 모든 비용 리포트를 검사할 리소스가 없다면 통계 샘플링을 통해 감사할 비용 리포트를 객관적으로 선택할 수 있습니다.

예: Sashelp.Pricedata 데이터셋의 확률표본 생성

이 예에서는 Sashelp.Pricedata 데이터셋에 데이터 서브셋을 생성하려고 합니다.


1 작업 섹션에서 데이터 폴더를 펼치고 확률표본을 더블 클릭합니다. 확률표본 작업의

사용자 인터페이스가 열립니다.



확률표본 작업 73

다음은 결과 테이블입니다.


이 작업은 Work 라이브러리에 표본 데이터셋도 생성합니다. 이 데이터셋은 SAS Studio의 WORK.RandomSample 탭에서 열립니다.


확률표본 작업의 경우 입력 데이터 소스를 지정해야 합니다. 작업을 실행하는 데는 역할

이 필요하지 않습니다.

역할 설명

출력 칼럼 출력 테이블에 포함할 변수를 지정합니다. 기본적으로는 모든 변수가 출력 테이블에 포함됩니다. 하지만 출력에 포함할 변수를 선택할 수도 있습니다.


역할 설명

층화 칼럼 입력 테이블을 계층이라고 하는 상호 배타적이고 중복되지 않은 여러 서브셋으로 분할하는 데 사용할 변수를 지정합니다. 각 계층은 일련의 계층 변수 값으로 정의되며, 각 계층이 개별적으로 샘플링됩니다. 완벽한 표본은 모든 계층에서 추출된 표본의 합집합입니다.주: 이 역할에 변수를 할당하지 않으면 전체 입력 테이블이 단일 계층으로 처리됩니다.각 계층의 총 표본 크기는 계층 크기에 비례하여 할당할 수 있습니다. 예를 들어 GENDER 변수가 M 및 F 값을 가질 수 있고, VOTED 변수는 Y 및 N 값을 가질 수 있다고 가정해 봅니다. GENDER 와 VOTED 를 모두 층화 칼럼 역할에 할당하면 입력 테이블은 네 개의 계층, 즉 투표한 남성, 투표하지 않은 남성, 투표한 여성, 투표하지 않은 여성으로 분할됩니다.입력 테이블에는 20,000 개의 행이 포함되어 있고 값은 다음과 같이 분포되어 있습니다.

n 투표한 남성 7,000 명

n 투표하지 않은 남성 4,000 명

n 투표한 여성 5,000 명

n 투표하지 않은 여성 4,000 명

따라서 투표한 남성의 비율은 7,000/20,000=0.35, 즉 35%입니다. 표본의 비율은 입력 테이블에서 해당 계층이 차지하는 비율을 반영해야 합니다. 예를 들어 표본 테이블에 100 개의 관측값이 포함되는 경우, 입력 테이블의 비율을 반영하려면 표본 값의 35%는 투표한 남성 계층에서 선택해야 합니다.


옵션 설정


표본 크기 원하는 행 수 또는 원하는 입력 행 백분율로 표본 크기를 지정합니다. 예를 들어 입력 행의 수가 400 개인 경우 3%의 행을 지정하면 결과 표본에는 12 개의 행이 포함됩니다.주: 층화 칼럼 역할에 변수를 할당한 경우, 여기서 지정한 표본 크기는 전체 입력 테이블이 아니라 각 계층에 적용됩니다.

표본 방법 데이터를 샘플링하는 데 사용할 방법을 지정합니다. 유효한 값은 다음과 같습니다.단순 확률표본(중복 없음)

입력 데이터를 샘플링할 때 단순 방법을 사용하도록 지정합니다. 한번 선택된 행은 이후 선택 대상에서 제외됩니다. 따라서 동일한 행이 중복 선택되는 경우는 없습니다.

비제약 확률표본(중복 허용)입력 데이터를 샘플링할 때 비제약 방법을 사용하도록 지정합니다. 한번 선택된 행을 이후에도 선택할 수 있습니다. 따라서 동일한 행을 중복하여 선택할 수 있습니다. 중복 선택한 행을 출력 테이블에 기록하는 방법을 지정할 수 있습니다.다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.

출력에 각 관측값을 한 번씩 표시(중복 제외)n 번 선택된 행이 표본에 한 번만 나타납니다. 출력에서 NumberHits 변수(확률표본 작업에서 자동 계산)는 입력 테이블에 해당 관측값이 나타난 횟수를 나열합니다.

출력에 모든 관측값 표시(중복 포함)n 번 선택된 행이 표본에 n 번 나타납니다.

출력 데이터셋의 위치 출력 데이터의 이름과 위치를 지정합니다. 기본적으로 데이터는 Work 라이브러리에 저장됩니다.



난수 초기값 난수 생성을 위한 초기값을 지정합니다. 난수 초기값을 지정하지 않으면 시스템 시계 기준의 난수 초기값을 사용하여 표본이 산출됩니다.

표본 선택 요약 생성 표본 산출에 사용된 난수 초기값을 포함하는 요약 테이블을 생성합니다. 나중에 동일한 입력 테이블에 이와 동일한 초기값을 지정하면 동일한 표본을 다시 얻을 수 있습니다.

데이터 정렬 작업

데이터 정렬 작업 정보

데이터 정렬 작업을 통해 칼럼을 기준으로 테이블을 정렬할 수 있습니다 . 이 작업을 실행

하면 Work 라이브러리에 정렬된 테이블이 생성되며, 결과 또는 출력 데이터가 표시되지

는 않습니다.


데이터 정렬 작업을 실행하려면 정렬 기준 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

정렬 기준 이 역할에 하나 이상의 변수를 할당하면 테이블이 선택한 변수를 기준으로 그룹화됩니다. 이 역할 내에서 변수가 나타나는 순서에 따라 1 차 정렬 키, 2 차 정렬 키 등이 결정됩니다. 1차 정렬 키는 항상 정렬 기준 역할 내에서 첫 번째로 표시되는 변수입니다.


역할 설명

제거할 칼럼 이 역할에 하나 이상의 변수를 할당하면 생성되는 출력에 해당 변수가 포함되지 않습니다. 최대 (n - 1)개의 변수를 이 역할에 할당할 수 있습니다. 여기서 n 은 테이블에 있는 변수의 총 수입니다.

옵션 설정


출력 순서

순서 맞추기 문자 변수를 정렬하는 데 사용할 정렬 순서를 나타냅니다. 다음과 같은 정렬 표준을 사용할 수 있습니다.n 서버에 정의된 순서(서버 기본값)n ASCII 또는 EBCDIC 순서 맞추기

n 문자 변수의 역순서

n 덴마크, 핀란드, 이탈리아, 노르웨이, 스페인 또는 스웨덴의 국가 표준

n 사용자의 설치 사이트에서 정의한 사용자 정의 순서 맞추기

'정렬 기준' 그룹화 간 원래 데이터 순서 유지 정렬 기준 역할에 설정한 순서에 따라 데이터를 그룹화합니다. 이 옵션을 선택하지 않으면 출력 테이블이 정렬 키 그룹 내의 정의되지 않은 순서로 그룹화됩니다.

중복 레코드

모든 레코드 유지 모든 중복 레코드를 포함하여 출력 테이블에 있는 모든 레코드를 그대로 유지합니다.

데이터 정렬 작업 79


각 '정렬 기준' 그룹의 첫 레코드만 유지 정렬 기준 그룹에 대해 동일한 값을 갖는 중복 관측값을 제거합니다. 정렬 기준 변수의 순서로 데이터 그룹화 옵션을 선택할 경우 각 정렬 기준 그룹에 대해 유지되는 관측값은 원래 테이블에서 첫 번째로 읽은 데이터입니다. 그러나 정렬 기준 변수의 순서로 데이터 그룹화 옵션을 선택하지 않을 경우에는 각 정렬 기준 그룹에 대해 유지되는 관측값이 미리 결정되지 않습니다.

이웃한 중복 레코드 유지 안 함 각 레코드를 출력 테이블의 이전 레코드와 비교합니다. 정확히 일치하는 항목이 발견되면 중복 레코드는 출력 테이블에 기록되지 않습니다.주: 정렬 기준 역할에 일부 변수를 할당하지 않을 경우 일부 중복 레코드는 인접하지 않으므로 제거되지 않을 수 있습니다.

고급 정렬

정렬에 사용할 메모리 데이터 정렬 작업에 사용할 수 있는 최대 메모리 크기를 지정합니다. 메모리 크기는 바이트(B), 킬로바이트(KB), 메가바이트(MB) 또는 기가바이트(GB) 단위로 지정할 수 있습니다. 사용 가능한 메모리를 모두 사용하거나, 서버에 할당된 기본 메모리 크기를 사용하도록 지정할 수도 있습니다.

필요한 임시 디스크 공간 줄이기 데이터 정렬 시 정렬 기준 변수와 관측값 번호만 임시 파일에 저장하여 정렬 작업에 필요한 스토리지 양을 줄입니다. 정렬 마지막 단계에서는 임시 파일을 인덱스로 사용하여 원래 테이블에 액세스한 후 데이터를 올바르게 정렬된 순서로 결과 테이블에 전송합니다.

인덱싱된 데이터 강제 정렬 테이블이 이미 원하는 순서로 정렬되었거나 테이블에 사용자가 생성한 인덱스와 정렬 기준 역할에 지정한 순서가 반영된 키가 들어 있는 경우에도 모든 테이블에 대해 정렬을 수행합니다. 이 옵션을 지정하면 현재 테이블 순서나 인덱스 포함 여부에 관계없이 테이블이 정렬됩니다.



결과

출력 데이터 저장 위치 출력 테이블의 위치를 지정합니다. 기본적으로 이 테이블은 임시 Work 라이브러리에 저장됩니다.

테이블 속성 작업

테이블 속성 작업 정보

테이블 속성 작업을 통해 다음과 같은 유형의 리포트를 생성할 수 있습니다.

n 기본 리포트 - 테이블 생성일 및 마지막 수정일, 행 수, 인코딩, 엔진 관련 또는 호스트

관련 정보, 변수 및 변수 속성의 사전순 리스트 같은 데이터 속성이 포함됩니다.

n 확장 리포트 - 테이블 및 변수 속성이 표시됩니다. 기본 리포트와 달리 리포트의 내용

순서를 지정할 수 있습니다. 이 리포트에서 테이블 유형, 테이블 생성일 및 수정일, 관측값 수, 변수 레이블, 변수 유형 등을 확인할 수 있습니다.

예: Sashelp.Pricedata 데이터셋의 테이블 속성

이 예에서는 Sashelp.Pricedata 데이터셋의 테이블 속성을 보려고 한다고 가정합니다.


1 작업 섹션에서 데이터 폴더를 펼치고 테이블 속성을 더블 클릭합니다. 테이블 속성 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.


3 옵션 탭에서 기본 리포트 체크 박스를 선택 취소합니다.


테이블 속성 작업 81

다음은 테이블 속성 작업의 결과 중 일부입니다. 이 결과는 Sashelp.Pricedata 데이터셋

에 대한 확장 리포트입니다.

출력 데이터셋은 WORK.TableAttributes 탭에서도 열립니다.


옵션 설정


기본 리포트 DATASETS 프로시저의 출력이 포함됩니다. 이 리포트에는 테이블 생성일 및 마지막 수정일, 관측값 수, 인코딩, 엔진 관련 또는 호스트 관련 정보, 변수 및 변수 속성의 사전순 리스트 같은 데이터 속성이 포함됩니다.

테이블 속성 작업 83


확장 리포트 DATASETS 프로시저의 출력이 포함됩니다. 확장 리포트를 생성하는 데는 REPORT 프로시저가 사용됩니다.이 리포트에는 테이블 및 변수 속성이 표시됩니다. 이 리포트에서 테이블 유형, 테이블 생성일 및 수정일, 관측값 수, 변수 레이블, 변수 유형 등을 확인할 수 있습니다.

변수 정렬 변수 테이블의 행을 변수 이름, 테이블에서의 변수 순서, 변수 유형, 변수 출력형식 또는 변수 레이블을 기준으로 정렬합니다.주: 이 옵션은 확장 리포트에만 적용됩니다.

순서 테이블의 행을 오름차순으로 정렬할지, 내림차순으로 정렬할지를 지정합니다.주: 이 옵션은 확장 리포트에만 적용됩니다.

출력 데이터 저장 위치 출력 테이블의 위치를 지정합니다. 기본적으로 이 테이블은 임시 Work 라이브러리에 저장됩니다.

데이터 전치 작업

데이터 전치 작업 정보

데이터 전치 작업은 입력 테이블에서 선택한 칼럼을 출력 테이블의 행으로 변환합니다. 그룹화 변수를 사용하지 않으면 선택한 각 칼럼이 한 행이 됩니다. 그룹화 변수를 사용하

면 선택한 칼럼이 그룹화 변수의 값에 따라 하위칼럼으로 나뉩니다. 각 하위칼럼은 출력

테이블의 한 행이 됩니다.



데이터 전치 작업을 실행하려면 전치 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

전치 변수 이 역할에 할당하는 각 칼럼은 출력 테이블에서 하나 이상이 행이 됩니다. 그룹화 변수를 선택하지 않으면 전체 칼럼이 한 행이 됩니다. 그룹화 변수를 하나 이상 선택하면 그룹화 변수에 따라 각 칼럼이 하위칼럼으로 분할되고, 각 하위칼럼이 한 행이 됩니다. 이 경우 칼럼은 그룹화 변수로 정의된 그룹과 동일한 수의 행으로 전치됩니다.전치 변수 역할에는 하나 이상의 칼럼을 할당해야 합니다. 그룹화 변수를 선택하려면 그룹 분석기준(3.2 이후 분석 그룹화 기준 변수) 역할에 칼럼을 할당합니다.

COPY 변수 이 역할에 할당되는 각 칼럼은 입력 테이블에서 출력 테이블로 전치 없이 직접 복사됩니다. 칼럼이 출력 테이블로 직접 복사되기 때문에 출력 테이블의 행 수와 입력 테이블의 행 수가 같습니다. 입력 테이블의 행 수가 전치되는 변수의 수와 같지 않을 경우, 출력 테이블은 결측값으로 채워집니다.


이 역할에 할당되는 각 변수는 전치될 칼럼을 개별적으로 전치될 하위칼럼으로 분할하는 데 사용됩니다. 그룹화 변수의 값 집합으로 정의된 각 하위칼럼은 출력 테이블의 행이 됩니다.

옵션 설정


소스 칼럼

데이터 전치 작업 85


이름 출력 테이블의 각 행에는 해당 출력 행의 값이 속하는 입력 테이블의 변수 이름이 포함됩니다. 이러한 변수 이름이 포함되는 출력 칼럼의 머리글을 지정하려면 이름 상자에 머리글을 입력합니다. 이름은 특수 문자, 숫자 및 공백을 포함할 수 있지만 32 자를 넘을 수 없습니다. 기본 이름은 Source 입니다.

레이블 출력 테이블의 각 행에는 해당 출력 행의 값이 속하는 입력 테이블의 변수 레이블이 포함됩니다. 이러한 변수 레이블이 포함되는 출력 칼럼의 머리글을 지정하려면 레이블 상자에 머리글을 입력합니다. 레이블은 특수 문자, 숫자 및 공백을 포함할 수 있지만 32 자를 넘을 수 없습니다. 기본 레이블은 Label 입니다.

결과

출력 테이블의 이름 출력 테이블에 다른 이름을 지정할 수 있습니다. 기본적으로 출력 테이블은 임시 Work 라이브러리에 저장됩니다.


7계량경제 작업

개수 데이터 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88개수 데이터 회귀 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88예: 개수 데이터 회귀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

Heckman 선택 모델 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93Heckman 선택 모델 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93예: Heckman 선택 모델 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97예: 패널 데이터를 사용한 개수 데이터 회귀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100

패널 데이터: 선형 회귀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102패널 데이터: 선형 회귀 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102예: 패널 데이터를 사용한 선형 회귀 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105출력 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106

프로빗/로짓 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108프로빗/로짓 회귀 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108

87

예: 프로빗/로짓 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111출력 옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

개수 데이터 회귀 작업

개수 데이터 회귀 작업 정보

개수 회귀는 종속 변수가 음수가 아닌 정수 또는 개수 값을 갖는 회귀 모델을 적합시킵니

다.

주: 작업 버전은 사용자의 사이트에서 사용 가능한 SAS/ETS 의 버전에 따라 달라집니

다. 예를 들어 사용자 사이트에서 SAS 9.4(또는 이전 버전)를 실행하는 경우 SAS Studio는 개수 데이터 회귀 작업 버전 1 을 실행합니다. SAS 9.4 Maintenance 1 릴리스를 실행

하는 경우에는 SAS/ETS 13.1 을 사용할 수 있으며 SAS Studio 는 개수 데이터 회귀 작업

버전 2 를 실행합니다. 두 버전의 차이는 SAS/ETS 13.1 에 새로운 옵션이 추가되었다는

점입니다.

예: 개수 데이터 회귀


1 WORK.LONG97DATA 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “LONG97DATA 데이

터셋” (246 페이지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 계량경제 폴더를 펼치고 개수 데이터 회귀를 더블 클릭합니다. 개수 데이터 회귀 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.LONG97DATA 데이터셋을 선택합니다.


88 7 장 / 계량경제 작업


종속변수 art

연속변수 mentphdmar

범주 변수 kid5


개수 데이터 회귀 작업 89




개수 데이터 회귀 작업을 실행하려면 종속변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

종속변수 음수가 아닌 정수 또는 개수 값을 갖는 숫자 칼럼을 지정합니다.분포 옵션은 분석할 모델 유형을 지정합니다. 다음과 같은 유형의 모델을 지정할 수 있습니다.n 포아송 회귀 모델

n 일차 분산함수를 사용하는 음이항 회귀 모델

n 이차 분산함수를 사용하는 음이항 회귀 모델

n Zero-inflated 포아송 모델

n Zero-inflated 음이항 모델

연속변수 회귀 모델에 대한 독립 공변량(회귀변수)을 지정합니다. 연속변수를 지정하지 않을 경우 이 작업은 절편만 포함된 모델을 적합시킵니다.

범주 변수 분석 데이터를 그룹화하는 데 사용할 변수를 지정합니다.

옵션 설정

옵션 설명

방법

개수 데이터 회귀 작업 91

옵션 설명

모수 추정값의 공분산 유형 모수 추정값의 공분산 행렬 유형을 지정합니다.다음 행렬 유형을 지정할 수 있습니다.

n 역 Hessian 행렬의 공분산

n 외적 행렬의 공분산

n 외적 및 Hessian 행렬(준최대우도 추정값이라고도 함)의 공분산

모델에 절편 포함 모델에 절편을 포함할지 여부를 지정합니다.

최적화

방법 반복적으로 사용할 최소화 방법을 지정합니다.

최대 반복 횟수 선택한 방법의 최대 반복 횟수를 지정합니다.

도표

주: 도표 옵션은 SAS 9.4 Maintenance 1 릴리스를 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

진단 도표

프로파일 우도 도표 모델 모수의 프로파일 우도 함수를 생성합니다. X 축의 모델 모수는 가변적인 반면에 다른 모든 모수는 해당 최대우도 추정값으로 고정됩니다.

과분산 진단 도표 과분산 진단 도표를 생성합니다.

확률 도표

지정된 개수 레벨 전체 예측 확률 도표 및 예측 확률 프로파일 도표에 대한 반응 변수 값을 제공합니다. 각 값은 음수가 아닌 정수여야 합니다. 정수가 아닌 값은 가장 가까운 정수로 반올림됩니다.이 값은 X TO Y BY Z 형태의 리스트가 될 수도 있습니다. 예를 들어 COUNTS(0 1 2 TO 10 BY 2 15)는 개수 0, 1, 2, 4, 6, 8, 10 및 15 에 대한 도표를 생성합니다.


옵션 설명

전체 예측 확률 도표 지정된 개수 레벨의 전체 예측 확률 도표를 생성합니다.

예측 확률 프로파일 도표 모델 회귀변수에 대한 지정된 개수 레벨의 예측 확률 프로파일을 생성합니다. X 축의 회귀변수는 가변적인 반면에 다른 모든 회귀변수는 관측 데이터셋의 평균으로 고정됩니다.

Zero-inflation 도표

Zero-inflation 프로세스 선택의 확률 프로파일 도표

모델 회귀변수에 대한 zero-inflation 프로세스 선택 및 0 개수 예측의 확률 프로파일을 생성합니다. X 축의 회귀변수는 가변적인 반면에 다른 모든 회귀변수는 관측 데이터셋의 평균으로 고정됩니다.

도표 표시 도표를 하나의 패널에 표시할지 개별적으로 표시할지를 지정합니다.

출력 테이블

결과에 출력 테이블을 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다.다음은 결과에 포함할 수 있는 정보입니다.

n 모수 추정값에 대한 상관행렬

n 모수 추정값에 대한 공분산 행렬

n 목적 함수와 모수 추정값의 반복 히스토리

Heckman 선택 모델 작업

Heckman 선택 모델 작업 정보

Heckman 의 2 단계 선택 방법은 비임의 선택 표본을 수정하기 위한 수단을 제공합니다. 이 방법은 2 단계 추정 방법으로, 1 단계에서는 선택 방정식에 대한 프로빗 분석을 수행하

고 2 단계에서는 1 단계의 이진 프로빗 모델에 기반하여 출력 방정식을 분석합니다.

Heckman 선택 모델 작업 93

주: 이 작업은 SAS/ETS 12.3 이 포함된 SAS 9.4 를 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니

다.

예: Heckman 선택 모델 작업


1 Work.Mroz 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “MROZ 데이터셋” (266 페이지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 계량경제 폴더를 펼치고 Heckman 선택 모델을 더블 클릭합니다. Heckman 선택 모델 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.MROZ 데이터셋을 선택합니다.



선택 방정식

종속변수 inlf

연속변수 nwifeincexperexpersqagekidslt6kidsge6

출력 방정식

종속변수 lwage

연속변수 experexpersq

범주 변수 educ




Heckman 선택 모델 작업 95


Heckman 선택 모델 작업을 실행하려면 선택 및 출력 방정식의 종속변수 역할에 칼럼을

할당해야 합니다.


선택 방정식

종속변수 이진 값을 갖는 단일 숫자 칼럼을 지정합니다. 기본적으로 이 작업은 종속변수가 1 인 표본을 사용합니다.

연속변수 모델에서 선택 방정식 종속변수에 사용할 독립 칼럼(또는 회귀변수)을 지정합니다.

범주 변수 값을 여러 수준으로 그룹화할 방법을 지정합니다.

절편 포함 선택 방정식에 절편을 포함할지 여부를 지정합니다.

출력 방정식

종속변수 사용할 단일 숫자 칼럼을 지정합니다.

연속변수 모델에서 출력 방정식 종속변수에 사용할 독립 칼럼(또는 회귀변수)을 지정합니다.

범주형 값 값을 여러 수준으로 그룹화할 방법을 지정합니다.

절편 포함 선택 방정식에 절편을 포함할지 여부를 지정합니다.


옵션 설정

옵션 설명

방법

분산 추정 방법 수정 표준오차를 사용하여 표준오차를 계산할지, OLS 표준오차를 사용하여 표준오차를 계산할지를 지정합니다.

모수 추정값의 공분산 유형 모수 추정값의 공분산 행렬을 계산할 방법을 지정합니다. 외적 행렬, 역 Hessian 행렬 또는 외적 및 Hessian 행렬(준최대우도 추정값)에서 공분산을 선택할 수 있습니다.

최적화 방법 최적화 방법을 지정합니다. 이 방법의 최대 반복 횟수를 지정할 수도 있습니다.

출력 테이블

결과에 작업을 통해 기본적으로 생성된 테이블을 포함할지, 기본 테이블과 사용자가 선택한 추가 테이블을 포함할지, 아니면 테이블을 포함하지 않을지 지정할 수 있습니다.다음은 결과에 포함할 수 있는 정보입니다.



n 목적 함수 및 모수 추정값의 반복 히스토리

패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업

패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업

패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업은 종속 변수가 음수가 아닌 정수 또는 개수 값인 패널 데이터에 대한 회귀 모델을 분석합니다. 이 작업은 횡단면 효과가 오차항에서 모델화

된 일원 모델을 적합시킵니다.

패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업 97

주: 이 작업은 SAS/ETS 13.1 이 포함된 SAS 9.4 Maintenance 1 릴리스를 실행하는 경우

에만 사용할 수 있습니다.

예: 패널 데이터를 사용한 개수 데이터 회귀


1 WORK.LONG97DATA 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “LONG97DATA 데이

터셋” (246 페이지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 계량경제 폴더를 펼치고 패널 데이터: 개수 데이터 회귀를 더블 클릭합

니다. 패널 데이터: 개수 데이터 회귀 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.LONG97DATA 데이터셋을 선택합니다.



종속변수 art

연속변수 mentphdmar

범주 변수 kid5

횡단면 ID fem






개수 패널 데이터 회귀 작업을 실행하려면 종속변수 및 횡단면 ID 역할에 칼럼을 할당해

야 합니다.

역할 설명

종속변수 음수가 아닌 정수 또는 개수 값을 갖는 숫자 칼럼을 지정합니다.분포 옵션은 분석할 모델 유형을 지정합니다. 다음과 같은 유형의 모델을 지정할 수 있습니다.n 포아송 회귀 모델

n 일차 분산함수를 사용하는 음이항 회귀 모델

n 이차 분산함수를 사용하는 음이항 회귀 모델



횡단면 ID 각 관측값의 횡단면을 지정합니다. 오류 성분 모델이 고정인지 또는 임의인지를 지정할 수 있습니다.

옵션 설정

옵션 설명

방법


옵션 설명






최적화

방법 반복적으로 사용할 최소화 방법을 지정합니다. 선택한 방법에 대해 수행할 최대 반복 횟수를 지정할 수 있습니다.

도표

진단 도표

프로파일 우도 도표 모델 모수의 프로파일 우도 함수를 생성합니다. X 축의 모델 모수는 가변적인 반면에 다른 모든 모수는 해당 최대우도 추정값으로 고정됩니다.

과분산 진단 도표 과분산 진단 도표를 생성합니다.

확률 도표

지정된 개수 레벨 전체 예측 확률 도표 및 예측 확률 프로파일 도표에 대한 반응 변수 값을 제공합니다. 각 값은 음수가 아닌 정수여야 합니다. 정수가 아닌 값은 가장 가까운 정수로 반올림됩니다.X TO Y BY Z 형태의 리스트를 지정할 수도 있습니다. 예를 들어 COUNTS(0 1 2 TO 10 BY 2 15)는 개수 0, 1, 2, 4, 6, 8, 10 및 15 에 대한 도표를 생성합니다.

전체 예측 확률 도표 지정된 개수 레벨의 전체 예측 확률 도표를 생성합니다.


옵션 설명

예측 확률 프로파일 도표 모델 회귀변수에 대한 지정된 개수 레벨의 예측 확률 프로파일을 생성합니다. X 축의 회귀변수는 가변적인 반면에 다른 모든 회귀변수는 관측 데이터셋의 평균으로 고정됩니다.


출력 테이블





패널 데이터: 선형 회귀

패널 데이터: 선형 회귀 작업 정보

패널 데이터: 선형 회귀 작업은 시계열 데이터 및 횡단면 데이터를 결합할 때 공통적으로

발생하는 선형 계량경제 모델의 종류를 분석합니다. 시계열 횡단면을 기반으로 결합된

이러한 유형의 데이터를 패널 데이터라고도 합니다. 패널 데이터의 일반적인 예로는 가정, 국가, 기업, 무역 등에서의 시간에 따른 관측값이 포함됩니다. 예를 들어 가계 소득에

대한 데이터를 조사하는 경우 여러 기간(연도)에 걸쳐 동일한 가정을 대상으로 반복적으

로 조사하면 패널이 생성됩니다.


다. 예를 들어 사용자의 사이트에서 SAS 9.3 Maintenance 2 릴리스를 실행하는 경우

SAS/ETS 12.1 을 사용할 수 있으며 SAS Studio 는 패널 데이터: 선형 회귀 작업 버전 2를 실행합니다. SAS 9.4 를 실행하는 경우에는 SAS/ETS 12.3 을 사용할 수 있으며 SAS Studio 는 패널 데이터: 선형 회귀 작업 버전 2 를 실행합니다. 두 버전의 차이는

SAS/ETS 12.3 에 새로운 옵션이 추가되었다는 점입니다.


예: 패널 데이터를 사용한 선형 회귀


1 WORK.GREENE 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “GREENE 데이터셋” (245페이지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 계량경제 폴더를 펼치고 패널 데이터: 선형 회귀를 더블 클릭합니다. 패널 데이터: 선형 회귀 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.GREENE 데이터셋을 선택합니다.



종속변수 cost

연속변수 production

횡단면 ID firm

시계열 ID year


패널 데이터: 선형 회귀 103


패널 데이터: 선형 회귀 작업을 실행하려면 종속변수, 횡단면 ID 및 시계열 ID 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

종속변수 개수 값이 포함된 숫자 칼럼을 지정합니다. 종속 개수 변수는 입력 데이터셋에서 음수가 아닌 정수 값만 가져야 합니다.




역할 설명

횡단면 ID 각 관측값의 횡단면을 지정합니다. 이 작업은 입력 데이터가 횡단면 ID 별로 정렬되어 있고 각 횡단면 내에서 시계열 ID 별로 정렬되어 있는지 확인합니다.

시계열 ID 각 관측값의 기간을 지정합니다. 이 작업은 모든 횡단면에 대해 시계열 ID 값이 동일한지 확인합니다.

옵션 설정

옵션 설명

모델

모델 유형 일원 임의효과를 추정하거나, 횡단면 효과에만 해당하는 일원 모델을 사용하여 일원 고정효과 모델을 추정하도록 지정합니다.주: 모델 옵션 섹션에서 사용할 수 있는 나머지 옵션은 임의효과를 생성하는지 고정효과를 생성하는지에 따라 달라집니다.

모델에 절편 포함 모델을 포함할지 여부를 지정합니다. 이 옵션은 임의효과 모델을 생성하든 고정효과 모델을 생성하든 관계없이 적용됩니다.주: 이 옵션은 SAS 9.4 를 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

임의효과

임의효과 일원 임의효과 모델을 추정할지 이원 임의효과 모델을 추정할지를 지정합니다. 기본적으로 일원 임의효과 모델이 추정됩니다.

분산 성분 추정 방법 사용할 분산 성분 추정 유형을 지정합니다. 추정 유형에 대한 자세한 내용은 SAS/ETS User’s Guide 의 PANEL 프로시저를 참조하십시오.


옵션 설명

임의효과 검정

일원 Breusch-Pagan 검정

이원 Breusch-Pagan 검정

임의효과에 대한 Breusch-Pagan 일원 또는 이원 검정을 요청합니다.

고정효과

고정효과 일원 고정효과 모델을 추정할지 이원 고정효과 모델을 추정할지를 지정합니다.

고정효과 표시 결과에 고정효과를 포함할지 여부를 지정합니다.주: 이 옵션은 SAS 9.4 를 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

방법

공분산 행렬 추정량 공분산 행렬의 추정량을 지정합니다. 다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.n Newey 및 West

주: 이 옵션은 SAS 9.4 를 실행하는 경우에만 사용 가능합니다.

n OLS 추정량 분산-공분산 행렬이 수정되지 않도록 지정합니다.

n HCCME 0-4 이분산성 수정 공분산 행렬을 지정합니다.

이분산성 일관 공분산 행렬에 대한 군집 수정 분산-공분산 행렬에 대한 군집 수정을 지정합니다.

출력 옵션 설정

옵션 설명

도표


옵션 설명

진단 도표

다음 유형의 진단 도표를 표시할 수 있습니다.n 예측값 및 실제 값 도표

n 잔차 QQ 도표

n 잔차 도표

n 잔차 히스토그램

횡단면 도표

한 개의 시계열 도표의 횡단면 개수 한 개의 시계열 도표로 결합할 횡단면의 수를 지정합니다.주: 이 옵션은 도표를 개별적으로 표시하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

다음 유형의 횡단면 도표를 표시할 수 있습니다.n 시계열별 실제 값 도표

n 시계열별 예측값 도표

n 시계열별 누적 잔차 도표

n 시계열별 잔차 도표


출력 테이블

결과에 작업을 통해 기본적으로 생성된 테이블을 포함할지, 기본 테이블과 사용자가 선택한 추가 테이블을 포함할지, 아니면 테이블을 포함하지 않을지 지정할 수 있습니다.다음은 결과에 포함할 수 있는 정보입니다.



n 목적 함수 및 모수 추정값의 반복 히스토리


프로빗/로짓 회귀 작업

프로빗/로짓 회귀 작업 정보

프로빗/로짓 회귀 작업은 일변량 종속변수 모델을 분석합니다. 이러한 모델에서는 종속

변수가 이진 값을 가지며 표준 정규분포나 로지스틱 분포를 추정합니다.


다. 예를 들어 사용자의 사이트에서 SAS 9.3 Maintenance 2 릴리스를 실행하는 경우

SAS/ETS 12.1 을 사용할 수 있으며 SAS Studio 는 프로빗/로짓 회귀 작업 버전 1 을 실행

합니다. SAS 9.4 를 실행하는 경우에는 SAS/ETS 12.3 을 사용할 수 있으며 SAS Studio는 프로빗/로짓 회귀 작업 버전 2 를 실행합니다. 두 버전의 차이는 SAS/ETS 12.3 에 새로운 옵션이 추가되었다는 점입니다.

예: 프로빗/로짓 회귀 작업


1 Work.Mroz 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “MROZ 데이터셋” (266 페이지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 계량경제 폴더를 펼치고 프로빗/로짓 회귀를 더블 클릭합니다. 프로빗/로짓 회귀 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.MROZ 데이터셋을 선택합니다.



종속변수 inlf



연속변수 nwifeincexperexpersqagekidslt6kidsge6

범주 변수 educ


프로빗/로짓 회귀 작업 109




프로빗/로짓 회귀 작업을 실행하려면 종속변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

종속변수 회귀분석에 종속변수로 사용할 숫자 칼럼을 지정합니다.프로빗 모델을 생성할지 로짓 모델을 생성할지를 지정하려면 분포 드롭다운 리스트를 사용합니다.

연속변수 회귀 모델에 독립 회귀변수(설명변수)로 사용할 숫자 칼럼을 지정합니다.

범주 변수 값을 여러 수준으로 그룹화할 방법을 지정합니다.

옵션 설정

옵션 설명

방법






최적화


옵션 설명

방법 반복적으로 사용할 최소화 방법을 지정합니다. 기본적으로 Quasi-Newton 방법이 사용됩니다.

최대 반복 횟수 선택한 방법의 최대 반복 횟수를 지정합니다.

이분산성

분산함수의 변수 잔차의 이분산성과 관련된 칼럼을 지정하고 이러한 변수를 사용하여 오차 분산을 모델화하는 방법을 지정합니다. 다음은 이 작업에서 지원되는 이분산적 회귀 모델입니다. yi = xi′β + εi

εi~N (0, σi2)

분산함수의 형태 사용할 연결 함수를 지정합니다. 다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.n 지수 σi2 = σ 2(1 + exp (zi′γ))n 지수(상수 없음) σi2 = σ 2exp (zi′γ)n 선형 σi2 = σ 2(1 + zi′γ)n 선형(상수 없음) σi2 = σ 2(zi′γ)n 선형함수의 제곱 σi2 = σ 2(1 + (zi′γ)2)n 선형함수의 제곱(상수 없음) σi2 = σ 2(zi′γ)2

출력 옵션 설정

옵션 설명

도표

진단 도표


옵션 설명

관측 회귀변수별 오차 표준편차 사용자가 분산함수의 변수 옵션에 칼럼을 할당할 경우 오차 표준편차 대 관측 회귀변수를 표시합니다.

프로파일 로그 우도 프로파일 로그 우도를 표시합니다. 각 프로파일 그래프는 프로파일링 모수를 제외한 모든 모수를 해당 최대우도 추정값으로 설정하면 얻어집니다. 프로파일링 모수는 해당 표준편차의 최대우도 추정값으로 결정된 사전 정의된 그리드의 값을 가집니다.

출력 도표

회귀변수별 예측값 모델 예측값을 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.

회귀변수별 한계효과 한계효과를 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.

회귀변수별 역 Mills 비율 역 Mills 비율을 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.

회귀변수별 예측 반응 확률 예측 반응 확률을 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.

회귀변수별 각 반응 수준에 대한 예측 확률 각 반응 수준에 대한 예측 확률을 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.

회귀변수별 선형 예측값 모델 오른쪽의 구조적 부분을 표시합니다. 각 기여 회귀변수는 X 축에 표시되는 모수를 제외하고 해당 평균과 같게 설정됩니다.


출력 테이블


옵션 설명






8그래프 작업

막대 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116막대 그래프 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116예: 제품군별 평균 판매량 막대 그래프 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119

막대-선 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121막대-선 그래프 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121예: 생산국별 도심 및 고속도로 연비 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124

히스토그램 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126히스토그램 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126예: 재고량 히스토그램 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127

선 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129선 그래프 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129예: 차종별 평균 마력 표시 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131

원 그래프 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133원 그래프 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133예: 지역별 각 차종의 총 MSRP 를 보여 주는 원 그래프 . . . . . . . . . . 133

115

역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135

산점도 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136산점도 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136예: 신장 및 체중 산점도 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138

시계열 도표 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139시계열 도표 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139예: 재고 추세 시계열 도표 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142

단순 수평 막대 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143단순 수평 막대 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143예: 생산국 및 차종별 연비 수평 막대 그래프 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 144옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145

막대 그래프 작업

막대 그래프 작업 정보

막대 그래프 작업은 서로 다른 그래프 변수 값 간에 숫자 값 또는 통계량을 비교하는 수평

또는 수직 막대 그래프를 생성합니다. 막대 그래프는 다양한 높이의 막대를 표시하여 데이터의 상대적인 크기를 보여 줍니다. 각 막대는 하나의 데이터 범주를 나타냅니다.

예: 제품군별 평균 판매량 막대 그래프

예를 들어 Sashelp.Pricedata 데이터셋에 포함된 각 제품군의 총 판매량을 비교하는 막대

그래프를 생성할 수 있습니다. 기본적으로 이 작업은 각 제품군에 대한 반응 변수의 평균

을 계산합니다. 이 막대 그래프에서는 Line 2 의 평균 제품 판매량이 가장 높은 것을 알 수

있습니다.

116 8 장 / 그래프 작업


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 막대 그래프를 더블 클릭합니다. 막대 그래프 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




범주 변수 productLine

반응 변수 sale


막대 그래프 작업 117

다음은 결과입니다.


막대 그래프 작업을 실행하려면 범주 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

범주 변수 관측값을 개별 서브셋으로 분류하는 변수를 지정합니다.

반응 변수 도표에 대한 숫자 반응 변수를 지정합니다.

118 8 장 / 그래프 작업

역할 설명

그룹 변수 데이터를 그룹화하는 데 사용되는 변수를 지정합니다.

URL 변수 HTML 페이지 내에서 도표 부분을 선택할 때 표시할 웹 페이지의 URL 이 포함된 문자 변수를 지정합니다.

BY 변수 각 BY 그룹에 대해 개별 그래프를 생성합니다.

옵션 설정


방향

수직 또는 수평 막대 그래프를 생성할 수 있습니다.

제목 및 각주

출력의 사용자 정의 제목 및 각주를 지정할 수 있습니다.

그룹 레이아웃

클러스터 그룹 값을 단일 범주 막대 대신 인접한 여러 개의 개별 막대로 표시합니다. 각 그룹 값 집합은 범주의 중간점 눈금 표식 중앙에 위치합니다.

누적 클러스터링 없이 그룹 값을 겹쳐 표시합니다. 각 그룹은 현재 스타일의 GraphData1... GraphDatan 스타일 요소에서 파생된 고유한 시각적 속성으로 표시됩니다.

통계량

평균 반응 변수의 평균을 계산합니다.

합계 반응 변수의 합계를 계산합니다.

막대 그래프 작업 119


한계

한계 표시할 한계선을 지정합니다. 한계는 각 막대에서 연장된 끝에 분위수 표시선이 있는 굵은 선 세그먼트로 표시됩니다. 한계선은 평균 통계량을 선택한 경우에만 표시됩니다.

한계 통계량 한계선의 통계량을 지정합니다.

한계승수 한계선의 표준 단위 수를 지정합니다. 기본적으로 이 값은 1 입니다.

막대 상세 정보

막대 색상 적용 그룹 변수 역할에 칼럼이 할당되지 않은 경우 막대의 색상을 지정합니다.

투명도 도표의 투명도 수준을 지정합니다. 범위는 0(완전 불투명)에서 1(완전 투명) 사이입니다.

데이터 스킨 채워진 모든 막대에 사용할 특수 효과를 지정합니다.

막대 레이블

막대 레이블 또는 통계량 표시 계산된 반응의 값을 데이터 레이블로 표시합니다.

범주 축

거꾸로 눈금 표식의 값이 거꾸로(내림차순) 표시되도록 지정합니다.

데이터 순서대로 값 표시 눈금 표식의 이산 값을 데이터에 나타나는 순서대로 배치합니다.

레이블 표시 축의 레이블을 표시할 수 있습니다. 사용자 정의 레이블 상자에 이 레이블을 입력합니다.

반응 축

120 8 장 / 그래프 작업


그리드 표시 축의 각 눈금에 격자선을 생성합니다.

축 레이블에 통계량 추가 축 레이블에 계산된 통계량의 이름을 포함합니다. 예를 들어 평균을 계산하는 경우 축 레이블은 Weight(Mean)일 수 있습니다.

사용자 정의 레이블 반응 축의 레이블을 사용자 정의할 수 있습니다. 기본적으로 축 레이블은 변수의 이름입니다.

범례 상세 정보

범례 표시 출력에 범례를 표시할지 여부를 지정합니다.

범례 위치 범례를 축 영역 외부에 배치할지 내부에 배치할지를 지정합니다.

그래프 크기

그래프의 너비와 높이(픽셀)를 지정할 수 있습니다.

막대-선 그래프 작업

막대-선 그래프 작업 정보

막대-선 그래프 작업은 선 그래프가 겹쳐진 수직 막대 그래프를 생성합니다.

이 작업을 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

n 정확한 크기와 상대적 크기의 표시 및 비교

n 전체에 대한 각 부분의 기여도 검사

n 데이터의 추세 및 패턴 확인

막대-선 그래프 작업 121

예: 생산국별 도심 및 고속도로 연비

예를 들어 생산국별로 도심 및 고속도로에서의 자동차 연비(MPG: 갤런당 마일 수)를 비교하는 막대-선 그래프를 생성할 수 있습니다. 이 작업은 생산국별로 도심 및 고속도로에

서의 평균 연비를 계산합니다. 이 막대-선 그래프는 아시아에서 생산된 자동차가 도심 및

고속도로 주행 시 최고 연비를 발휘하는 경향이 있음을 보여 줍니다.


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 막대-선 그래프를 더블 클릭합니다. 막대-선 그래프 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




범주 변수 Origin

막대 반응 변수 MPG_City

선 반응 변수 MPG_Highway


122 8 장 / 그래프 작업


막대-선 그래프 작업을 실행하려면 범주 변수, 막대 반응 변수 및 선 반응 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명


막대 반응 변수 막대 그래프에 대한 숫자 반응 변수를 지정합니다.

선 반응 변수 선 도표에 대한 숫자 반응 변수를 지정합니다.


역할 설명



옵션 설정


제목 및 각주


통계량




막대 색상 적용 막대 색상을 지정합니다.



선 상세 정보

선 색상 적용 선 색상을 지정합니다.

선 두께 선의 두께(픽셀)를 지정합니다.

124 8 장 / 그래프 작업



실선 패턴 사용 선의 실선 패턴을 지정합니다.

범주 축


데이터 순서대로 값 표시 눈금 표식의 이산 값을 데이터에 나타나는 순서대로 배치합니다.


반응 축

0 기준 사용 이산 범주 값의 모든 선과 범주 중간점의 모든 막대를 오프셋할지 여부를 지정합니다. 기본적으로는 오프셋이 적용되지 않습니다.

균등 배열 사용 두 반응 축 모두에 동일한 척도를 사용합니다.

왼쪽(막대) 축에 그리드 표시 막대 그래프에서 축의 각 눈금에 격자선을 생성합니다.


축 레이블에 도표 접두어 추가 반응 축의 레이블에 (Bar) 및 (Line)을 추가합니다.

왼쪽(막대) 축에 대한 사용자 정의 레이블 막대 그래프의 반응 축에 사용자 정의 레이블을 지정할 수 있습니다. 기본 레이블은 막대 반응 변수의 이름입니다.

오른쪽(선) 축에 대한 사용자 정의 레이블 선 그래프의 반응 축에 사용자 정의 레이블을 지정할 수 있습니다. 기본 레이블은 선 반응 변수의 이름입니다.






그래프 크기


히스토그램 작업

히스토그램 작업 정보

히스토그램 작업은 숫자 변수의 빈도분포를 표시하는 그래프를 생성합니다.

예: 재고량 히스토그램


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 히스토그램을 더블 클릭합니다. 히스토그램 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.STOCKS 데이터셋을 선택합니다.

3 분석변수 역할에 Volume 칼럼을 할당합니다.


126 8 장 / 그래프 작업



히스토그램 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

옵션 설정


제목 및 각주


밀도곡선

숫자 변수의 값 분포를 보여 주는 밀도곡선을 생성할지 여부를 지정할 수 있습니다. 정규 및 커널 분포에 대한 밀도곡선을 생성할 수 있습니다.

히스토그램 작업 127



히스토그램 막대의 색상 및 투명도를 지정할 수 있습니다.

수평 축

구간 축 분석변수의 최솟값과 최댓값을 기준으로 수평 축에 규칙적인 간격으로 눈금 표식을 생성합니다.

막대 축 수평 축에서 값 막대의 중간점 위치에 눈금 표식을 생성합니다.

막대 수 지정 히스토그램의 막대 수를 지정할 수 있습니다. 유효한 값의 범위는 2 ~ 20 입니다.막대는 항상 데이터 범위를 나타냅니다. 이 작업은 해석하기 쉬운 눈금 값(예: 5, 10, 15, 20)을 생성합니다. 일부 경우에는 첫 번째 막대의 위치와 막대 너비가 조정될 수도 있습니다. 기본적으로 막대 수는 자동으로 결정됩니다.

레이블 표시 수평 축에 분석변수의 레이블을 표시합니다. 사용자 정의 레이블을 입력할 수도 있습니다.

수직 축

축 척도 지정 수직 축에 적용되는 척도를 지정합니다. 다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.개수

축에 빈도 수를 표시합니다.백분율

축의 값을 전체에 대핸 백분율로 표시합니다.

비율축의 값을 전체에 대한 비율(0.0 ~ 1.0)로 표시합니다.

그리드 표시 수직 축의 격자선을 표시할지 여부를 지정합니다.

128 8 장 / 그래프 작업


레이블 표시 축 척도의 유형에 대한 레이블을 표시할지 여부를 지정합니다.




그래프 크기


선 그래프 작업

선 그래프 작업 정보

선 그래프 작업에서는 범주 변수의 값이 이산 값이라고 가정합니다. 이 작업은 이러한 값을 고유 범주로 그룹화합니다. 반응 변수 역할에 입력 데이터 소스의 칼럼을 할당할 경우

반응 값에 대한 통계량(평균 또는 합계)을 선택할 수 있습니다. 기본적으로 이 작업은 반응 변수 값의 평균을 계산합니다. 반응 변수가 할당되어 있지 않으면 범주별 빈도그래프

가 생성됩니다.

예: 차종별 평균 마력 표시

이 예에서는 차종별 평균 마력을 선 도표로 표시하려고 합니다. 결과에서는 스포츠카의

평균 마력이 가장 높고 하이브리드 자동차의 평균 마력이 가장 낮다는 것을 보여 줍니다.


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 선 그래프를 더블 클릭합니다. 선 그래프 작업의


선 그래프 작업 129




범주 변수 Type

반응 변수 Horsepower


130 8 장 / 그래프 작업


선 그래프 작업을 실행하려면 범주 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명





옵션 설정


제목 및 각주


통계량



선 상세 정보

선 색상 적용 그룹 변수 역할에 칼럼을 할당하지 않은 경우 선의 색상을 지정합니다.

선 두께 선의 두께(픽셀)를 지정합니다.

선 그래프 작업 131



실선 사용 선의 실선 패턴을 지정합니다.

선 레이블

선 레이블 표시 반응 변수의 레이블을 표시합니다. 그룹 변수 역할에 칼럼을 할당한 경우 그룹 값을 사용하여 각 선의 레이블이 지정됩니다.

범주 축


데이터 순서대로 값 표시 이산 눈금 값을 데이터에 나타나는 순서대로 배치합니다.

레이블 표시 축의 레이블을 표시할 수 있습니다. 기본적으로 레이블은 변수 이름입니다.이 레이블을 사용자 정의하려면 사용자 정의 레이블 상자에 레이블을 입력합니다.

반응 축






132 8 장 / 그래프 작업



그래프 크기


원 그래프 작업

원 그래프 작업 정보

원 그래프 작업은 데이터를 부채꼴 모양의 원 "조각"으로 표시하여 각 부분이 전체에서

차지하는 상대적 크기를 나타내는 원 그래프를 생성합니다. 각 조각은 하나의 데이터 범주를 나타냅니다. 조각의 크기는 전체 그래프 통계량에 대해 해당 데이터가 차지하는 비율을 나타냅니다.

예: 지역별 각 차종의 총 MSRP 를 보여 주는 원 그래프

이 예에서는 생산국별로 그룹화된 각 차종의 MSRP(생산자 권장 가격)를 비교하려고 합니다. 결과 원 그래프는 각 차종에 해당하는 6 개의 고리로 구성됩니다. 그런 다음 고리는

세 지역(Asia, Europe 및 USA)의 MSRP 값으로 나뉩니다. 이 그래프를 사용하면 각 지역

의 총 MSRP 값을 비교할 수 있습니다. SUV 차종의 고리는 미국에서 MSRP 가 가장 높고

유럽에서 MSRP 가 가장 낮다는 것을 보여 줍니다.


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 원 그래프를 더블 클릭합니다. 원 그래프 작업의




원 그래프 작업 133



반응 변수 MSRP

그룹 변수 Type



134 8 장 / 그래프 작업


원 그래프 작업을 실행하려면 범주 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명





옵션 설정


제목 및 각주


방향

시작점 원 그래프의 첫 번째 조각을 생성할 위치를 지정합니다. 나머지 조각은 시계 반대 방향으로 나타납니다.

첫 번째 조각 가운데로 첫 번째 조각을 오프셋할지 여부를 지정합니다.

원 상세 정보

원 그래프 작업 135




원 레이블

위치 레이블을 원 그래프의 조각 내부에 표시할지 외부에 표시할지를 지정합니다. 기본적으로 원 그래프 작업에서는 조각의 최적 위치가 자동으로 결정됩니다.

글꼴 크기 각 조각의 레이블 글꼴 크기를 지정합니다.

그래프 크기


산점도 작업

산점도 작업 정보

산점도 작업은 데이터 포인트의 패턴이나 집중도를 나타냄으로써 2 개 또는 3 개 변수 사이의 관계를 보여 주는 도표를 생성합니다. 예를 들어 학급 내 모든 학생의 신장과 체중을

2 차원 산점도로 표시할 수 있습니다.

예: 신장 및 체중 산점도

이 예에서는 신장과 체중의 산점도를 생성하려고 합니다.


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 산점도를 더블 클릭합니다. 산점도 작업의 사용

자 인터페이스가 열립니다.

136 8 장 / 그래프 작업




X 변수 Height

Y 변수 Weight


산점도 작업 137


산점도 작업을 실행하려면 X 변수 및 Y 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

X 변수 X 축의 변수를 지정합니다.

Y 변수 Y 축의 변수를 지정합니다.

그룹 변수 데이터를 그룹화하는 데 사용되는 변수를 지정합니다. 각 그룹 값에 대한 도표 요소는 서로 다른 시각적 속성으로 자동으로 구분됩니다.

표식 레이블 변수 각 데이터 포인트에 대한 레이블을 표시합니다. 변수를 지정하면 해당 변수의 값이 데이터 레이블에 사용됩니다. 변수를 지정하지 않으면 Y 변수의 값이 데이터 레이블에 사용됩니다.


옵션 설정


제목 및 각주


표식 상세 정보

표식의 기호 유형, 색상 및 크기를 지정할 수 있습니다. 도표의 투명도 수준을 지정할 수도 있습니다. 범위는 0(완전 불투명)에서 1(완전 투명) 사이입니다.

표식 레이블

138 8 장 / 그래프 작업


글꼴 크기 표식 레이블 변수 역할에 변수를 할당한 경우 도표의 레이블 모양을 지정합니다.

X 축, Y 축

격자선 표시 축의 각 눈금에 격자선을 생성합니다.

레이블 표시 축에 대한 레이블을 표시합니다. 기본적으로 레이블은 변수 이름입니다.이 레이블을 사용자 정의하려면 사용자 정의 레이블 상자에 레이블을 입력합니다.


범례 표시 출력에 범례를 표시합니다.


그래프 크기


시계열 도표 작업

시계열 도표 작업 정보

시계열 도표 작업은 선 도표를 생성합니다. 시계열 도표는 입력 데이터의 관측값을 연결

하는 일련의 선 세그먼트를 표시합니다.

예: 재고 추세 시계열 도표

이 예에서는 재고 추세를 보여 주는 시계열 도표를 생성하려고 합니다.

시계열 도표 작업 139


1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 시계열 도표를 더블 클릭합니다. 시계열 도표 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

2 데이터 탭에서 SASHELP.STOCKS 데이터셋을 선택합니다.



X 변수 Date

Y 변수 Open

그룹 변수 Stock


140 8 장 / 그래프 작업

결과 시계열 도표는 세 회사의 재고 값을 보여 줍니다.


시계열 도표 작업을 실행하려면 X 변수 및 Y 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

X 변수 X 축의 변수를 지정합니다.

Y 변수 Y 축의 변수를 지정합니다.

시계열 도표 작업 141

역할 설명



옵션 설정


제목 및 각주


도표 상세 정보

시계열 도표의 표식에 사용되는 기호 유형, 색상 및 크기를 지정할 수 있습니다. 도표의 투명도 수준을 지정할 수도 있습니다. 범위는 0(완전 불투명)에서 1(완전 투명) 사이입니다.

도표 레이블

도표 레이블 표시 곡선의 레이블을 추가합니다. 이 텍스트의 크기를 지정할 수도 있습니다.

X 축, Y 축

격자선 표시 축의 각 눈금에 격자선을 생성합니다.

레이블 표시 축에 대한 레이블을 표시합니다. 기본적으로 레이블은 변수 이름입니다.이 레이블을 사용자 정의하려면 사용자 정의 레이블 상자에 레이블을 입력합니다.


범례 표시 출력에 범례를 표시합니다.

142 8 장 / 그래프 작업



그래프 크기


단순 수평 막대 작업

단순 수평 막대 작업 정보

단순 수평 막대 작업은 단순 수평 막대 그래프를 생성합니다. 수평 막대 그래프의 제목, 각주, 축 및 범례를 사용자 정의할 수 있습니다.

예: 생산국 및 차종별 연비 수평 막대 그래프

이 수평 막대 그래프를 생성하는 방법

1 작업 섹션에서 그래프 폴더를 펼치고 단순 수평 막대를 더블 클릭합니다. 단순 수평

막대 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.





반응 변수 MPG_City

그룹 변수 Type

단순 수평 막대 작업 143




단순 수평 막대 작업을 실행하려면 범주 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명


144 8 장 / 그래프 작업

역할 설명




옵션 설정


제목 및 각주


그룹 레이아웃

클러스터 그룹 값을 단일 범주 막대 대신 인접한 여러 개의 개별 막대로 표시합니다. 각 그룹 값 집합은 범주의 중간점 눈금 표식 중앙에 위치합니다.

누적 클러스터링 없이 그룹 값을 겹쳐 표시합니다. 각 그룹은 현재 스타일의 GraphData1... GraphDatan 스타일 요소에서 파생된 고유한 시각적 속성으로 표시됩니다.

통계량




막대 색상 적용 그룹 변수 역할에 칼럼이 할당되지 않은 경우 막대의 색상을 지정합니다.





막대 레이블

막대 레이블 표시 계산된 반응의 값을 데이터 레이블로 표시합니다.

범주 축


데이터 순서대로 값 표시 이산 눈금 값을 데이터에 나타나는 순서대로 배치합니다.


반응 축






그래프 크기

146 8 장 / 그래프 작업




148 8 장 / 그래프 작업

9High-Performance 작업

High-Performance 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150

연속 데이터 구간화 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150연속 데이터 구간화 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150예: 윈저화 구간화 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153

High-Performance 상관분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155High-Performance 상관분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155예: 엔진 크기와 실린더 개수 간의 상관분석 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157

일반화선형모델 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158일반화선형모델 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158예: 모델 선택 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161모델 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 163옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165

결측값 바꾸기 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166결측값 바꾸기 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167

확률표집 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168확률표집 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168

149

역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169출력 데이터셋 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170

High-Performance 작업 정보

High-Performance 작업은 대규모 데이터셋에 사용하기 위한 작업입니다.

연속 데이터 구간화 작업

연속 데이터 구간화 작업 정보

연속 데이터 구간화 작업은 데이터 준비 작업입니다. 이 작업에서는 연속변수의 데이터

값을 여러 구간으로 나누고 각 구간의 값을 구간을 대표하는 단일 값으로 바꿉니다.

주: 이 작업은 SAS 9.4 를 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

예: 윈저화 구간화

이 예에서는 입력 데이터에 대한 기본 윈저화 통계량 정보를 제공합니다.


1 Work.Ex12 데이터셋을 생성하려면 프로그램 탭에 다음 코드를 입력합니다.

data ex12; length id 8; do id=1 to 10000; x1 = ranuni(101); x2 = 10*ranuni(201); x3 = 100*ranuni(301); output; end;run;

을 클릭합니다.

150 9 장 / High-Performance 작업

2 작업 섹션에서 High Performance 폴더를 펼치고 연속 데이터 구간화를 더블 클릭합

니다. 연속 데이터 구간화 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.EX12 데이터셋을 선택합니다.

4 구간화할 변수 역할에 x1 및 x2 칼럼을 할당합니다.

5 옵션 탭을 선택하고 다음 옵션을 설정합니다.

n 막대 수 상자에 10 을 입력합니다.

n 방법 드롭다운 리스트에서 윈저화 구간화를 선택합니다.


연속 데이터 구간화 작업 151




연속 데이터 구간화 작업을 실행하려면 구간화할 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

역할

구간화할 변수 구간화할 입력 변수로 하나 이상의 변수를 지정합니다. 지정된 변수는 구간 변수여야 합니다.

추가 역할

빈도 수 각 관측값의 발생 빈도가 포함된 숫자 변수를 지정합니다. 빈도 값이 1 보다 작거나 결측값인 경우 해당 관측값은 분석에 사용되지 않습니다. 기본적으로 각 관측값에는 빈도 1 이 할당됩니다.

옵션 설정


방법

막대 수 모든 구간화 변수에 대한 전체 구간화 수준 수를 지정합니다. 이 값은 2 에서 1,000 사이(경계 값 포함)의 정수일 수 있습니다. 기본 구간화 수준 수는 16 개입니다.

연속 데이터 구간화 작업 153


방법 사용할 구간화 방법을 지정합니다.

n 버킷 구간화 - 길이가 같은 막대를 생성하고 이러한 막대 중 하나에 데이터를 할당합니다. 구간화 중에 막대 수를 선택할 수 있습니다. 기본 막대 수(구간화 수준 수)는 16 개입니다.

n 윈저화 구간화 - 평활화된 구간화 결과를 얻기 위해 양쪽 꼬리가 잘린다는 점을 제외하고는 버킷 구간화와 유사합니다. 이 기법은 데이터 준비 단계 중에 이상치를 제거하는 데 종종 사용됩니다. 윈저 비율 옵션의 값을 지정해야 합니다. 유효한 값은 0.0 에서 0.5 사이(경계 값 제외)입니다.

n 의사 분위수 구간화 - 분위수 구간화 방법의 결과와 유사하지만 CPU 시간 및 메모리를 적게 사용하므로 보다 효율적입니다.

테이블

표시할 테이블 선택 결과에서 테이블을 포함하지 않을지, 작업의 기본 테이블을 포함할지, 아니면 사용자 정의 테이블을 포함할지 지정할 수 있습니다.사용자 정의 테이블을 생성할 경우 다음 옵션을 선택할 수 있습니다.n 기본 통계량 - 각 구간화 변수의 평균, 의사

중위수, 표준편차, 최솟값, 최댓값 및 막대 수를 표시합니다.

n 분위수 통계량 - 추정 분위수 및 극단값 테이블을 표시합니다.

출력 데이터셋

결과를 출력 테이블에 저장할지 여부를 지정할 수 있습니다. 생성된 테이블은 기본적으로 Work 라이브러리에 저장됩니다. 출력 데이터셋에 포함할 추가 변수 역할에서 출력 데이터셋에 포함할 입력 데이터셋의 칼럼을 지정합니다.


High-Performance 상관분석 작업

High-Performance 상관분석 작업 정보

상관분석은 숫자 변수 사이의 관계를 기술하기 위한 통계적 프로시저입니다. 이러한 관계는 변수의 상관계수를 계산함으로써 기술됩니다. High-Performance 상관분석 작업에

서는 Pearson 의 곱적률상관계수를 계산합니다 이것은 두 연속확률변수의 모수적 연관

성측도입니다. 상관계수의 범위는 -1 에서 1 사이입니다.


예: 엔진 크기와 실린더 개수 간의 상관분석


1 Work.Fitness 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “FITNESS 데이터셋” (241 페이

지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 High Performance 폴더를 펼치고 상관분석을 더블 클릭합니다. High-Performance 상관분석 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.FITNESS 데이터셋을 선택합니다.

4 분석변수 역할에 Weight, Oxygen 및 RunTime 칼럼을 할당합니다.


High-Performance 상관분석 작업 155



High-Performance 상관분석 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 두 개의 칼럼을 할당해

야 합니다.

역할 설명

분석변수 상관계수를 계산하는 데 사용할 칼럼을 지정합니다.

빈도 수 관측값 빈도를 나타내는 값을 갖는 숫자 칼럼을 지정합니다.

가중 Pearson 의 가중 곱적률상관계수를 계산하는 데 사용할 가중값을 지정합니다.


옵션 설정


방법

결측값 계산에 결측값을 포함할지 여부를 지정합니다.n 선택한 모든 변수에 대해 비결측값 사용 옵

션을 선택하면 결측값을 가진 관측값이 분석에서 제외됩니다.

n 변수 쌍에 대해 비결측값 사용 옵션을 선택하면 두 변수 값이 모두 비결측값인 경우에만 관측값 데이터가 상관분석에 기여합니다. 따라서 분석변수에 대해 계산된 상관계수는 서로 다른 수의 관측값을 기반으로 할 수 있습니다.

테이블

결과에 작업을 통해 자동으로 생성된 테이블만 포함할지, 기본 테이블과 사용자가 선택한 추가 테이블을 포함할지, 아니면 테이블을 포함하지 않을지 지정할 수 있습니다. 기본적으로 결과에는 상관 테이블만 표시됩니다.테이블에 다음 값을 포함할 수도 있습니다.n 공분산

n 제곱합과 교차곱

n 수정제곱합과 교차곱

n 기술 통계량

p 값 표시 각 상관계수와 연관된 확률을 표시할지 여부를 지정합니다.

상관계수 내림차순 정렬 각 변수의 상관계수를 순서대로 표시합니다. 상관계수는 절댓값 기준으로 큰 값에서 작은 값의 순서로 정렬됩니다.

출력 데이터셋

High-Performance 상관분석 작업 157


결과를 기본적으로 Work 라이브러리에 저장되는 출력 데이터셋에 저장할지 여부를 지정할 수 있습니다.기본적으로 출력 데이터셋에는 상관계수가 포함됩니다. 공분산, 제곱합과 교차곱, 수정제곱합과 교차곱을 포함할 수도 있습니다.

일반화선형모델

일반화선형모델 작업 정보

일반화선형모델 작업은 일반화선형모델에 대한 모델 적합 및 모델 구성을 제공하는

High-Performance 작업으로, 지수군의 정규분포, 포아송 분포 및 Tweedie 분포 같은 표준 분포에 모델을 적합시킵니다. 이 작업은 순차적 반응 및 명목 반응에 대한 다항 모델도

적합시킵니다. 이 작업은 전진선택, 후진선택 및 단계별 선택 방법을 제공합니다.


예: 모델 선택


1 Work.getStarted 데이터셋을 생성합니다. 자세한 내용은 “GETSTARTED 데이터셋” (242 페이지)을 참조하십시오.

2 작업 섹션에서 High Performance 폴더를 펼치고 일반화선형모델을 더블 클릭합니

다. 일반화선형모델 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.

3 데이터 탭에서 WORK.GETSTARTED 데이터셋을 선택합니다.


역할 설명


반응 변수 Y분포 드롭다운 리스트에서 포아송을 선택합니다.

분류변수 C1C2C3C4C5

5 모델 탭을 클릭합니다. 선택 방법 드롭다운 리스트의 모델 선택 머리글에서 전진선택

을 선택합니다.


일반화선형모델 159




일반화선형모델 작업을 실행하려면 반응 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

역할

반응 변수 개수 값이 포함된 숫자 칼럼을 지정합니다. 종속 개수 변수는 입력 데이터셋에서 음수가 아닌 정수 값이어야 합니다.모델에 대해 다음 분포를 지정할 수 있습니다.n 이진

n 감마

n 역가우시안

n 다항

n 음이항

n 정규

n 포아송

모델에 대해 다음 연결 함수를 지정할 수 있습니다.n 보 로그-로그

n 로그-로그

n 로짓

n 일반화 로짓

n 프로빗

n 항등

n 역(Reciprocal)n 역(Reciprocal) 제곱

n 로그


역할 설명

반응 변수(계속) 연결 함수에 기본을 선택한 경우 모델 분포에 대한 기본 연결 함수가 사용됩니다.다음 리스트에는 해당하는 기본 연결 함수를 사용하는 분포가 나와 있습니다.

n 이항분포에는 로짓 연결 함수가 사용됩니다.

n 감마분포에는 역(Reciprocal) 연결 함수가 사용됩니다.

n 역가우시안 분포에는 역(Reciprocal) 제곱 연결 함수가 사용됩니다.

n 다항분포에는 누적 로짓 연결 함수가 사용됩니다.

n 음이항분포에는 로그 연결 함수가 사용됩니다.

n 정규분포에는 항등 연결 함수가 사용됩니다.

n 포아송 분포에는 로그 연결 함수가 사용됩니다.


분류변수 분석에서 데이터를 그룹화(분류)하는 데 사용할 변수를 지정합니다. 분류변수는 문자 또는 숫자가 될 수 있습니다.

추가 역할

빈도 수 각 관측값의 발생 빈도가 포함된 숫자 칼럼을 지정합니다.

가중변수 데이터의 가중 분석을 수행하는 데 가중값으로 사용할 칼럼을 지정합니다.


모델 생성

모델 생성을 위한 요구 사항

기본적으로는 아무 효과도 지정되지 않으므로 절편 전용 모델을 적합시키는 작업이 생성

됩니다. 효과를 지정하려면 연속변수 또는 분류변수 역할에 한 개 이상의 변수를 할당해

야 합니다. 변수 조합을 선택하면 교차, 팩토리얼 또는 다항 효과를 생성할 수 있습니다.

주효과 생성

1 변수 상자에서 변수 이름을 선택합니다.

2 추가를 클릭하여 모델 효과 상자에 변수를 추가합니다.

교차효과(교호작용) 생성

1 변수 상자에서 두 개 이상의 변수를 선택합니다. 두 개 이상의 변수를 선택하려면 Ctrl 키를 누른 상태로 선택합니다.

2 교차를 클릭합니다.

이원 팩토리얼 모델 생성

1 변수 상자에서 두 개 이상의 변수를 선택합니다.

2 이원 팩토리얼을 클릭합니다.

예를 들어 Height, Weight 및 Age 변수를 선택한 후 이원 팩토리얼을 클릭하면 Age, Height, Weight, Age*Height, Age*Weight 및 Height*Weight*Age 모델 효과가 생성됩니

다.

전방향 팩토리얼 모델 생성


2 전방향 팩토리얼을 클릭합니다.

예를 들어 Height, Weight 및 Age 변수를 선택한 후 전방향 팩토리얼을 클릭하면 Age, Height, Weight, Age*Height, Age*Weight, Height*Weight 및 Age*Height*Weight 모델 효과가 생성됩니다.


다원 팩토리얼 생성


2 다원 팩토리얼을 클릭하여 모델 효과 상자에 다원 팩토리얼 효과를 추가합니다.

예를 들어 Height, Weight 및 Age 변수를 선택하고 N 값으로 3 을 지정할 경우 다원 팩토

리얼을 클릭하면 Age, Height, Weight, Age*Height, Age*Weight, Height*Weight 및

Age*Height*Weight 모델 효과가 생성됩니다.

다항 효과 생성

1 변수 상자에서 하나의 변수를 선택합니다.

2 N 필드의 숫자를 조정하여 더 높은 차수의 교차를 지정합니다.

3 다항, 각도=N 을 클릭하여 모델 효과 상자에 다항 효과를 추가합니다.

N 차 다항 효과 생성

1 변수 상자에서 하나의 변수를 선택합니다.

2 N 필드의 숫자를 조정하여 더 높은 차수의 교차를 지정합니다.

3 다항, 차수=N 을 클릭하여 모델 효과 상자에 다향 효과를 추가합니다.

예를 들어 Age 및 Height 변수를 선택하고 N 필드에 3 을 지정할 경우 다항, 차수=N 을 클릭하면 Age, Age*Age, Age*Age*Age, Height, Height*Height 및 Height*Height*Height 모델 효과가 생성됩니다.

모델 옵션 설정

옵션 설명

모델



옵션 설명

오프셋 변수 선형예측함수에 대한 오프셋으로 사용할 변수를 지정합니다. 오프셋은 계수가 1 인 것으로 알려진 효과의 역할을 합니다. 오프셋에 대한 결측값을 갖는 관측값은 분석에서 제외됩니다.

모델 선택

선택 방법 모델에 대한 모델 선택 방법을 지정합니다. 이 작업은 선택 방법에 정의된 규칙에 따라 효과를 모델에 추가해야 하는지 모델에서 제거해야 하는지를 검사하여 모델 선택을 수행합니다.다음은 선택 방법에 대한 유효한 값입니다.n 없음 - 전체 모델을 적합시킵니다.n 전진선택 - 모델에 효과가 없는 상태로 시작

한 후 모델에 효과를 추가할 유의수준 옵션에 따라 효과를 추가합니다.

n 후진제거 - 모델에 모든 효과가 있는 상태로 시작한 후 모델에서 효과를 제거할 유의수준 옵션의 값에 따라 효과를 삭제합니다.

n 단계별 회귀 - 전진선택 모델과 유사합니다. 그러나 모델에 이미 있는 효과를 반드시 유지하지 않아도 됩니다. 효과는 모델에 효과를 추가할 유의수준 옵션에 따라 모델에 추가되고 모델에서 효과를 제거할 유의수준 옵션에 따라 모델에서 제거됩니다.

최적 모델 선택변수 최적 모델을 선택하는 데 사용할 기준을 지정합니다.

옵션 설정

옵션 설명

테이블


옵션 설명

출력 테이블을 결과에 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다.다음은 포함할 수 있는 추가 테이블입니다.n 추정값의 신뢰한계

n 모수 추정값의 상관관계

n 모수 추정값의 공분산

출력 데이터셋

출력 테이터셋을 생성할지 여부를 지정할 수 있습니다. 기본적으로 데이터셋은 Work 라이브러리에 저장됩니다. 출력에 다음 통계량을 포함할 수도 있습니다.n 선형예측함수 η = x ′βn 예측값

n 예측값의 신뢰 하한

n 예측값의 신뢰 상한

n 잔차

n Pearson 잔차

n 조정 Pearson 잔차

입력 데이터셋의 칼럼을 선택하여 출력 데이터에 포함할 수도 있습니다.

최적화

방법 사용할 최적화 기법을 지정합니다.

최대 반복 횟수 선택한 최적화 기법의 최대 수행 반복 횟수를 지정합니다.

결측값 바꾸기 작업

결측값 바꾸기 작업 정보

결측값 바꾸기 작업에서는 High-Performance 숫자 변수 결측값 처리를 수행합니다. 결측

값 처리는 데이터 준비 과정의 공통 단계입니다. 이 작업을 통해 숫자 결측값을 지정된 값


으로 바꿀 수 있습니다. 숫자 결측값을 비결측 값의 평균, 의사 중위수 또는 최솟값과 최댓값 사이의 임의 값으로 바꿀 수도 있습니다.


역할 설명

역할

변수의 결측값을 평균으로 바꾸기 결측값을 변수의 평균으로 바꿉니다.

변수의 결측값을 의사 중위수로 바꾸기 결측값을 변수의 의사 중위수로 바꿉니다. 비결측값이 없으면 의사 중위수는 0 이 됩니다.

변수의 결측값을 임의 숫자로 바꾸기 결측값을 변수의 최솟값과 최댓값 사이의 임의 값으로 바꿉니다. 비결측값이 없으면 임의 값은 0 이 됩니다.

추가 역할

빈도 수 각 관측값의 발생 빈도가 포함된 숫자 변수를 지정합니다. 빈도 값이 1 보다 작거나 결측값인 경우 해당 관측값은 분석에 사용되지 않습니다. 기본적으로 각 관측값에는 빈도 1 이 할당됩니다.

옵션 설정


출력 데이터셋

출력 테이터셋을 생성할지 여부를 지정할 수 있습니다. 이 출력 데이터셋에는 데이터, 결측값 처리 지표 변수(결측값이 처리되지 않은 경우 0, 처리된 경우 1) 및 결측값 처리된 변수가 포함됩니다. 입력 데이터셋의 변수를 포함할 수도 있습니다.기본적으로 이 테이블은 Work 라이브러리에 저장됩니다.

결측값 바꾸기 작업 167

확률표집 작업

확률표집 작업 정보

확률표집 작업은 단순 확률표집 또는 층화추출을 수행하는 High-Performance 프로시저

입니다. 이 작업의 출력에는 출력 데이터셋 및 표본 데이터, 성능 정보가 있는 테이블, 그리고 모집단 및 표본의 빈도 정보가 있는 테이블이 포함됩니다.



층화추출을 수행하려면 층화변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다. 그렇지 않은 경우 층화변수 역할은 선택적입니다.

역할 설명

층화변수 입력 테이블을 계층이라고 하는 상호 배타적이고 중복되지 않은 여러 서브셋으로 분할하는 데 사용할 변수를 지정합니다. 각 계층은 일련의 계층 변수 값으로 정의되며, 각 계층이 개별적으로 샘플링됩니다. 완벽한 표본은 모든 계층에서 추출된 표본의 합집합입니다.주: 이 역할에 변수를 할당하지 않으면 전체 입력 테이블이 단일 계층으로 처리됩니다.각 계층의 총 표본 크기는 계층 크기에 비례하여 할당할 수 있습니다. 예를 들어 GENDER 변수가 M 및 F 값을 가질 수 있고, VOTED 변수는 Y 및 N 값을 가질 수 있다고 가정해 봅니다. GENDER 와 VOTED 를 모두 층화변수 역할에 할당하면 입력 테이블은 네 개의 계층, 즉 투표한 남성, 투표하지 않은 남성, 투표한 여성, 투표하지 않은 여성으로 분할됩니다.입력 테이블에는 20,000 개의 행이 포함되어 있고 값은 다음과 같이 분포되어 있습니다.

n 투표한 남성 7,000 명

n 투표하지 않은 남성 4,000 명

n 투표한 여성 5,000 명

n 투표하지 않은 여성 4,000 명

따라서 투표한 남성의 비율은 7,000/20,000=0.35, 즉 35%입니다. 표본의 비율은 입력 테이블에서 해당 계층이 차지하는 비율을 반영해야 합니다. 예를 들어 표본 테이블에 100 개의 관측값이 포함되는 경우, 입력 테이블의 비율을 반영하려면 표본 값의 35%는 투표한 남성 계층에서 선택해야 합니다.

확률표집 작업 169

출력 데이터셋 생성

기본적으로 출력 데이터셋은 Work 라이브러리에 저장됩니다. 입력 데이터셋의 숫자 및

문자 변수를 선택하여 출력 데이터에 포함할 수 있습니다. 입력 테이블과 행 수가 동일한

출력 테이블을 생성하려면 모든 관측값 및 표본 지표 변수 포함 옵션을 선택합니다. 출력

테이블에는 관측값이 표본에 포함되는지(1) 표본에 포함되지 않는지(0)를 나타내기 위한

추가 분할 지표(_PARTIND_)가 있습니다.

옵션 설정


방법

표본 기준 원하는 행 수 또는 원하는 입력 행 백분율로 표본 크기를 지정합니다. 예를 들어 입력 행의 수가 400 개인 경우 3%의 행을 지정하면 결과 표본에는 12 개의 행이 포함됩니다. 기본 행 수는 1 이고, 기본 입력 행 백분율은 10 입니다.주: 층화변수 역할에 변수를 할당한 경우, 여기서 지정한 표본 크기는 전체 입력 테이블이 아니라 각 계층에 적용됩니다.

난수 초기값 난수 생성을 위한 초기값을 지정합니다. 이 값을 0 으로 설정하거나 음수로 설정하면 시스템 시계 기준의 초기값을 사용하여 표본이 산출됩니다.



문자 층화 값의 대소문자 무시 층화추출을 수행할 때 동일한 정규화 값을 갖는 층화변수를 구분합니다. 예를 들어 타겟에 개별 값 "A", "B" 및 "b"가 있는 경우 "B"와 "b"를 서로 다른 레벨로 처리하려면 이 옵션을 선택해야 합니다. 그렇지 않으면 "B"와 "b"가 동일한 레벨로 처리됩니다. 이 작업은 값을 다음과 같이 정규화합니다.

1 선행 공백이 제거됩니다.

2 값이 32 자로 잘립니다.

3 문자가 소문자에서 대문자로 변경됩니다.

확률표집 작업 171


10통계량 작업

요약 통계량 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175요약 통계량 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175예: 단위 판매량 요약 통계량 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 176옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177

분포분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181분포분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181예: 지역별 판매량 분포분석 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 183옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184

일원빈도분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187일원빈도분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187예: 단위 판매량 일원빈도분석 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 189

상관분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191상관분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191예: Sashelp.Cars 데이터셋의 상관분석 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 191역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 193

테이블 분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196테이블 분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196예: . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 196

173

역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 199

일표본 t 검정 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201일표본 t 검정 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 201예: 마력에 대한 일표본 t 검정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 202역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204

쌍체 표본 t 검정 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206쌍체 표본 t 검정 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 206예: 가격 - 비용 분포 확인 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209

이표본 t 검정 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212이표본 t 검정 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212예: 이표본 t 검정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 215옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

일원분산분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217일원분산분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217예: 차종별 고속도로 연비(MPG_Highway) 평균의 차이 검정 . . . 218역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221

비모수적 일원분산분석 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223비모수적 일원분산분석 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223예: 생산국(Origin)별로 분류된 고속도로 연비

(MPG_Highway)에 대한 Wilcoxon 스코어 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 223역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 226

선형 회귀 작업 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229선형 회귀 작업 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229예: 학생 신장을 기반으로 한 체중 예측 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 229역할에 데이터 할당 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 233

174 10 장 / 통계량 작업

모델 선택 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234옵션 설정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237출력 데이터셋 생성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 240

요약 통계량 작업

요약 통계량 작업 정보

요약 통계량 작업은 모든 관측값 및 관측값 그룹 내의 변수에 대한 기술 통계량을 계산할

수 있는 데이터 요약 도구를 제공합니다. 히스토그램 같은 그래프 형식으로 데이터를 요약할 수도 있습니다.

예를 들어 이 작업을 사용하여 제품 유형과 국가에 따라 정렬된 신규 판매 수에 대한 리포

트를 생성할 수 있습니다.

예: 단위 판매량 요약 통계량

이 예에서는 단위 판매량을 분석하려고 합니다. 결과 테이블 외에도 분포 히스토그램을

표시하도록 선택합니다.


1 작업 섹션에서 통계량 폴더를 펼치고 요약 통계량을 더블 클릭합니다. 요약 통계량 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.


3 분석변수 역할에 sale 칼럼을 할당합니다.

4 옵션 탭에서 도표 섹션을 펼치고 히스토그램 체크 박스를 선택합니다.


요약 통계량 작업 175



요약 통계량 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

역할

분석변수 이 역할에 할당하는 변수는 통계량을 계산하려는 대상 숫자 변수입니다. 이 역할에는 하나 이상의 변수를 할당해야 합니다.

176 10 장 / 통계량 작업

역할 설명

분류변수 이 역할에 할당하는 변수는 입력 데이터를 범주 또는 하위 그룹으로 분류하는 데 사용될 문자 또는 이산형 숫자 변수입니다. 분류변수의 각 고유 조합에 대해 선택된 모든 분석변수의 통계량이 계산됩니다.

추가 역할


이 역할에 할당하는 변수는 그룹 분석기준(3.2 이후 분석 그룹화 기준 변수)의 각 개별 값 또는 값 조합에 대해 개별 통계량을 계산하는 데 사용됩니다. 이 역할의 변수를 기준으로 데이터가 자동 정렬된 후 통계량이 계산됩니다.

빈도 수 이 역할에 변수를 할당하면 테이블의 각 관측값이 n 개의 관측값을 나타내는 것으로 간주됩니다(n 은 해당 행의 빈도 수 값). 이에 따라 통계량이 계산됩니다. 이 역할에 할당할 수 있는 변수는 최대 한 개입니다.

가중변수 이 역할에 변수를 할당하면 각 관측값의 변수 값을 사용하여 가중 평균, 가중 분산 및 가중합을 계산하게 됩니다. 이 역할에 할당할 수 있는 변수는 최대 한 개입니다.

옵션 설정


기본 통계량

평균 분석변수의 값을 더한 합계를 비결측 관측값 수로 나누어 계산한 산술평균입니다.

표준편차 데이터 값 그룹의 변동성에 대한 통계적 측도입니다. 이 측도는 가장 널리 사용되는 빈도분포의 분산 측도로, 분산에 대한 양의 제곱근과 같습니다.


최솟값 분석변수의 가장 작은 값입니다.

최댓값 분석변수의 가장 큰 값입니다.

중위수 분석변수의 중간 값입니다.

관측값 수 비결측값을 갖는 관측값의 총 수입니다.

결측값 수 결측값을 갖는 관측값의 수입니다.

추가 통계량

표준오차 표본 평균의 표준편차입니다. 표준오차는 표본크기의 제곱근에 대한 표본 표준편차의 비율로 정의됩니다.주: 이 옵션은 표준편차 및 분산에 사용할 분모 드롭다운 리스트에서 자유도를 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다.

분산 데이터 값의 분산 상태에 대한 통계적 측도입니다. 이 측도는 각 관측값와 표본평균 간 차의 제곱 합계에 대한 평균입니다.

최빈값 분석변수에서 가장 빈도가 높은 값입니다.

범위 데이터 최댓값과 최솟값 간의 차이입니다.

합계 분석변수에 있는 모든 값의 합입니다.

가중값의 합 각 관측값에 가중값을 부여하는 데 사용되는 숫자 변수의 합입니다.주: 가중변수 역할에 변수를 할당하지 않은 경우에는 가중값의 합을 계산할 수 없습니다.

평균의 신뢰한계 평균에 대한 양측 신뢰한계입니다. 평균에 대한 양측 100(1 − α) % 신뢰구간의 신뢰상한

및 신뢰하한은 x̄ ± t(1− α2 ;n−1)sn 입니다. 여기서

s 는 1n − 1 Σ(xi − x̄)2이고, t(1− α2 ;n−1)

은 자유도

가 n − 1인 스튜던트 t 통계량의 1 − α2 입니다.

178 10 장 / 통계량 작업

변동계수 상대적인 변동성을 단위 없이 측정한 것입니다. 이 측도는 표준편차를 평균으로 나눈 비율로 정의되며 백분율로 표현됩니다. 변동계수는 변수가 비율 척도로 측정된 경우에만 의미가 있습니다.

왜도 특정 방향의 편차가 다른 방향의 편차보다 더 큰 경향을 측정한 값입니다.

첨도 꼬리의 두꺼운 정도를 측정한 값입니다.

백분위수 통계량

1 번째 백분위수, 5 번째 백분위수, 10 번째 백분위수, 제 1 사분위수, 중위수, 제 3 사분위수, 90 번째 백분위수, 95 번째 백분위수, 99 번째 백분위수, 사분위 범위

계산할 백분위수 및 사분위수를 선택합니다.

분위수 계산 방법 분위수, 중위수 및 백분위수를 계산하는 데 사용되는 방법을 지정합니다.

순서 통계량모든 데이터를 메모리로 읽어와서 고유 값을 기준으로 정렬하는 방법입니다.

불연속 포물선 알고리즘분위수의 근사값을 구하는 메모리 점유도가 낮은 방법입니다.

도표

히스토그램 데이터의 분포를 확인하는 데 사용되는 그래프를 생성합니다. 정규 밀도곡선을 추가한 경우 이 작업은 μ 및 σ에 대한 표본 평균 및 표본 표준편차를 사용합니다. 커널 밀도곡선을 추가한 경우 이 작업은 AMISE 방법을 사용하여 커널 밀도함수 추정값을 계산합니다.통계량을 그래프에 포함하려면 인셋 통계량 추가 체크 박스를 선택합니다.


비교 상자 도표(분류변수가 지정된 경우) 중앙 위치의 측도(중위수), 분산의 두 가지 측도(범위 및 사분위 범위), 왜도(사분위에 대해 중위수의 방향으로부터) 및 가능한 이상치를 표시하는 그래프를 생성합니다. 상자 도표는 특히 둘 이상의 데이터셋을 비교하는 데 유용합니다.그래프에 전체 인셋 통계량을 추가하거나 각 그룹에 대한 인셋 통계량만 추가하도록 선택할 수 있습니다.

도표에 히스토그램 및 상자 도표 결합(분류변수가 지정되지 않은 경우)

단일 패널에 공통 X 축을 공유하여 히스토그램과 상자 도표를 함께 생성합니다.

방법

표준편차 및 분산에 사용할 분모 분산 및 표준편차 계산 시 사용할 분모를 지정합니다. 다음은 유효한 옵션입니다.

자유도n − 1기본적으로 분산의 분모는 자유도입니다.

관측값 수n

가중값의 합 -1(Σiwi) − 1

가중값의 합Σiwi

출력 데이터셋

통계량을 출력 데이터셋에 저장할지 여부를 지정할 수 있습니다. 기본적으로 이 데이터셋은 Work 라이브러리에 저장됩니다.

180 10 장 / 통계량 작업

분포분석 작업

분포분석 작업 정보

분포분석은 숫자 변수의 분포에 대한 정보를 제공합니다. 이 분석에는 히스토그램, 확률

도표 및 Q-Q 도표와 같은 다양한 도표가 사용될 수 있습니다.

예: 지역별 판매량 분포분석

이 예에서는 각 지역의 판매량을 분석하려고 합니다. 데이터에는 세 지역이 포함되어 있으므로 세 개의 결과 집합이 생성됩니다.


1 작업 섹션에서 통계량 폴더를 펼치고 분포분석을 더블 클릭합니다. 분포분석 작업의





분석변수 sale

분류변수 regionName

4 옵션 탭을 클릭합니다. 정규성 확인 그룹에서 적합도 검정, 히스토그램(정규 곡선 포함) 및 정규 Q-Q 도표 옵션을 선택합니다. Q-Q 도표의 경우 참조선 추가 체크 박스도

선택합니다.


분포분석 작업 181


182 10 장 / 통계량 작업


분포분석 작업을 실행하려면 분석변수에 칼럼을 할당하고 옵션 탭에서 도표 또는 검정을

선택해야 합니다.

역할 설명

역할

분석변수 분석변수와 결과에서 분석변수가 나타나는 순서를 지정합니다.

분류변수 분석변수를 분류 레벨로 그룹화하는 데 사용되는 변수를 지정합니다. 이 역할에는 변수를 두 개만 할당할 수 있습니다.

추가 역할


역할 설명

빈도 수 관측값 빈도를 나타내는 값을 갖는 숫자 변수를 지정합니다. 분포분석 작업에서는 각 관측값이 n 개의 관측값을 나타낸다고 가정합니다. 여기서 n 은 변수 값입니다.


분포분석 작업에서 그룹을 형성하는 데 사용되는 변수를 지정합니다.

옵션 설정


데이터 탐색

데이터의 히스토그램을 생성하려면 히스토그램 체크 박스를 선택합니다. 히스토그램에 커널 밀도함수 추정값과 정규 밀도곡선을 표시할지 여부를 지정할 수도 있습니다. 마지막으로, 선택한 통계량의 인셋 박스를 그래프에 포함할지 여부를 지정할 수 있습니다.

정규성 확인

적합도 검정 경험적 분포함수에 기반한 일련의 적합도 검정이 포함된 정규성 검정을 요청합니다. 테이블에서는 Shapiro-Wilk 검정(표본 크기가 2000보다 작거나 같은 경우), Kolmogorov-Smirnov 검정, Anderson-Darling 검정 및 Cramér-von Mises 검정에 대한 검정통계량 및 p 값을 제공합니다.

히스토그램(정규 곡선 포함) 히스토그램에 적합 정규 밀도곡선을 표시합니다. 정규분포의 평균은 μ이고 표준편차는 σ입니다.선택한 통계량의 인셋 박스를 그래프에 포함할지 여부를 지정할 수도 있습니다.

184 10 장 / 통계량 작업


정규확률 도표 순차적 변수 값을 정규분포의 백분위수와 비교하는 확률 도표를 생성합니다. 데이터의 분포가 정규분포와 일치하면 도표의 점이 선형 패턴을 형성합니다. 확률 도표는 그래프를 통한 백분위수 추정에 적합합니다.도표의 분포 참조선은 모수의 최대우도 추정값에서 생성됩니다.선택한 통계량의 인셋 박스를 그래프에 포함할지 여부를 지정할 수도 있습니다.

정규 Q-Q 도표 Q-Q 도표를 생성하여 순차적 변수 값을 정규분포의 분위수와 비교합니다. 데이터의 분포가 정규분포와 일치하면 도표의 점이 선형 패턴을 형성합니다. Q-Q 도표는 그래프를 통한 분포 모수 추정에 적합합니다.도표의 분포 참조선은 모수의 최대우도 추정값에서 생성됩니다.선택한 통계량의 인셋 박스를 그래프에 포함할지 여부를 지정할 수도 있습니다.

적합 분포

베타

히스토그램 임계모수 θ, 척도모수 σ, 형상모수 α 및 β를 가지는 베타 분포를 적합시킵니다.

확률 도표 형상모수 α 및 β에 대한 베타 확률 도표를 지정합니다.

Q-Q 도표 형상모수 α 및 β에 대한 Q-Q 도표를 지정합니다.

지수

히스토그램 임계모수 θ 및 척도모수 σ를 가지는 지수분포를 적합시킵니다.

확률 도표 지수확률 도표를 지정합니다.



Q-Q 도표 지수 Q-Q 도표를 지정합니다.

감마

히스토그램 임계모수 θ, 척도모수 σ, 형상모수 α를 가지는 감마 분포를 적합시킵니다.

확률 도표 형상모수 α에 대한 감마 확률 도표를 지정합니다.

Q-Q 도표 형상모수 α에 대한 감마 Q-Q 도표를 지정합니다.

로그 정규

히스토그램 임계모수 θ, 척도모수 ζ 및 형상모수 σ를 가지는 로그 정규분포를 적합시킵니다.

확률 도표 형상모수 σ에 대한 로그 정규확률 도표를 지정합니다.

Q-Q 도표 형상모수 σ에 대한 로그 정규 Q-Q 도표를 지정합니다.

와이블

히스토그램 임계모수 θ, 척도모수 ζ, 형상모수 c를 가지는 와이블 분포를 적합시킵니다.

확률 도표 2-모수 와이블 확률 도표를 지정합니다.

Q-Q 도표 2-모수 와이블 Q-Q 도표를 지정합니다.

186 10 장 / 통계량 작업

일원빈도분석 작업

일원빈도분석 작업 정보

일원빈도분석 작업을 통해 데이터에서 빈도 테이블을 생성할 수 있으며 이항 및 카이제

곱 검정을 수행할 수도 있습니다.

이 작업으로 새로운 약품의 효능을 분석할 수 있습니다. 예를 들어 의학 연구원 집단에서

피부 상태에 따른 새로운 치료의 효능을 평가하는 데 관심이 있다고 가정합니다. 임상 실습에 참가한 피부과 전문의는 연구 수행 및 상태 평가에 대해 훈련을 받습니다. 훈련 후, 두 피부과 전문의는 준비 조사에서의 피부 상태를 만족하는 환자를 검사하고 평가합니

다. 일원빈도분석 작업을 사용하여 진단에 대한 합치도를 평가할 수 있습니다.

예: 단위 판매량 일원빈도분석

이 예에서는 각 판매 지역의 단위 판매량을 분석하려고 합니다.


1 작업 섹션에서 통계량 폴더를 펼치고 일원빈도분석을 더블 클릭합니다. 일원빈도분

석 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




분석변수 sale


regionName


일원빈도분석 작업 187


188 10 장 / 통계량 작업


일원빈도분석 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

역할

분석변수 분석할 변수를 지정합니다. 이 역할에 할당하는 각 변수에 대해 일원빈도 테이블이 생성됩니다. 이 역할에는 하나 이상의 변수를 할당해야 합니다.

추가 역할

빈도 수 빈도 수로 사용할 변수를 지정합니다. 이 역할에 변수를 할당하면 테이블의 각 관측값은 n개의 관측값을 나타내는 것으로 간주됩니다. 여기서 n 은 해당 행의 빈도 수 값입니다. 이 역할에는 변수를 하나만 할당할 수 있습니다.


테이블 정렬 기준으로 사용할 변수를 하나 이상 지정합니다. 각 그룹별로 분석이 수행됩니다.

옵션 설정


도표

기본적으로 도표는 결과에 포함됩니다. 빈도 및 누적 빈도 도표를 생성하려면 빈도 테이블 표시 체크 박스를 선택합니다. 편차 도표를 생성하려면 카이제곱 적합도의 점근 검정 체크 박스를 선택합니다.결과에서 도표를 생략하려면 도표 숨김 체크 박스를 선택합니다.

빈도 테이블

일원빈도분석 작업 189


빈도 테이블 표시 빈도 테이블을 생성할지 여부를 지정합니다.

백분율 포함 분석변수의 각 값에 대한 빈도와 전체 빈도 대비 백분율이 포함된 테이블을 생성합니다.

누적빈도 및 백분율 포함 분석변수의 각 값에 대한 빈도와 누적 빈도가 포함된 테이블을 생성합니다.

통계량

이항비

수행할 검정을 선택합니다. 이항비 검정에서는 검정 비율(귀무가설 비율 값)과 신뢰수준을 지정합니다.

카이제곱 적합도

수행할 검정을 선택합니다.정확 p 값을 직접 계산하지 않고 정확 p 값의 Monte Carlo 추정값을 계산하려면 Monte Carlo 추정 사용 체크 박스를 선택합니다. Monte Carlo 추정은 정확한 계산을 위해 상당한 시간과 메모리가 필요하지만 점근 근사로는 충분하지 않은 복잡한 문제에 유용합니다.

정확 계산 방법

계산 시간 제한 각 교차 테이블의 p 값 계산에 대한 시간 제한을 초 단위로 지정합니다. 기본값은 300 초(5분)입니다.

결측값

빈도 표시 빈도 테이블에 결측값을 포함합니다.

계산에 포함 이항 또는 카이제곱 검정과 백분율 계산 시 결측값의 빈도를 포함합니다.

190 10 장 / 통계량 작업

상관분석 작업

상관분석 작업 정보

상관분석은 숫자 변수 사이의 관계를 기술하기 위한 통계적 프로시저입니다. 이러한 관계는 변수의 상관계수를 계산함으로써 기술됩니다. 기본적으로 상관분석 작업에서는

Pearson 의 곱적률상관계수를 계산합니다 이것은 두 연속확률변수의 모수적 연관성측도

입니다. 상관계수의 범위는 -1 에서 1 사이입니다.

예: Sashelp.Cars 데이터셋의 상관분석


1 작업 섹션에서 통계량 폴더를 펼치고 상관계수를 더블 클릭합니다. 상관분석 작업의




역할 칼럼

분석변수 EngineSizeHorsepower

상관 대상 CylindersMPG_Highway


상관분석 작업 191



상관분석 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 두 개 이상의 칼럼을 할당하거나, 분석변

수 역할에 하나 이상의 칼럼을 할당하고 상관 대상 역할에 하나의 칼럼을 할당해야 합니

다.

역할 설명

역할

분석변수 상관계수를 계산할 변수를 나열합니다.

상관 대상 분석변수의 상관계수를 계산하는 데 사용할 대상 변수를 나열합니다.

편상관변수 상관계수를 계산하기 전에 분석변수와 상관 대상 변수에서 이 변수의 상관계수를 제거합니다.

192 10 장 / 통계량 작업

역할 설명

추가 역할

빈도 수 관측값 빈도를 나타내는 값을 갖는 숫자 변수를 나열합니다. 이 역할에 변수를 할당하면 각 관측값이 n 개의 관측값을 나타내는 것으로 간주됩니다. 여기서 n 은 빈도 변수의 값입니다. n 이 정수가 아니면 자동으로 잘리며, n 이 1 보다 작거나 결측값이면 해당 관측값는 분석에서 제외됩니다. 빈도 변수의 합은 총 관측값 수를 나타냅니다.

가중 Pearson 의 가중 곱적률상관계수를 계산하는 데 사용할 가중값을 나열합니다.


BY 변수로 정의된 그룹의 관측치에 대한 개별 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

옵션 설정


방법

결측값 결측값이 있는 관측값의 처리 방법을 지정합니다. 선택한 모든 변수에 대해 비결측값 사용 옵션을 선택할 경우 결측값이 있는 모든 관측값이 분석에서 제외됩니다. 변수 쌍에 대해 비결측값 사용 옵션을 선택할 경우 비결측 변수 쌍을 사용하여 상관통계량이 계산됩니다.

테이블



기본적으로 결과에는 상관계수와 p 값이 있는 테이블이 포함됩니다. 다음 통계량을 포함할 수도 있습니다.상관계수

이 옵션을 선택하면 결과에 상관계수가 포함됩니다. 각 상관계수와 연관된 확률과 상관계수를 절댓값 기준으로 내림차순으로 정렬할지 여부를 지정할 수도 있습니다.

공분산이 옵션을 선택하면 결과에 분산 및 공분산 행렬이 포함됩니다. 또한 Pearson 상관계수도 표시됩니다. 편상관변수 역할에 칼럼을 할당하면 부분 공분산 행렬이 계산됩니다.

제곱합과 교차곱이 옵션을 선택하면 결과에 제곱합과 교차곱의 테이블이 표시됩니다. Pearson 상관계수도 결과에 포함됩니다. 편상관변수 역할에 칼럼을 할당하면 비편 제곱합 및 교차곱 행렬이 표시됩니다.

수정제곱합과 교차곱이 옵션을 선택하면 수정제곱합과 교차곱의 테이블이 표시됩니다. Pearson 상관계수도 결과에 포함됩니다. 편상관변수 역할에 칼럼을 할당하면 비편/편 수정제곱합 및 교차곱 행렬이 모두 계산됩니다.

기술 통계량이 옵션을 선택하면 각 변수에 대한 단순 기술 통계량이 포함됩니다. 이 옵션을 선택하지 않고 출력 데이터셋을 생성하도록 선택한 경우에도 데이터셋에는 변수에 대한 기술 통계량이 포함됩니다.

Fisher 의 z 변환Pearson 상관계수의 경우 Fisher 변환 옵션을 사용하여 Fisher 의 z 변환을 사용하는 상관계수에 대해 지정된 대안 가설(귀무가설) H0 : ρ = ρ0에 따른 신뢰한계 및 p 값을 요청할 수 있습니다. Fisher 의 z 변환 체크 박스를 선택할 경우에는 대안 가설 상자에서 값을 지정해야 합니다.다음 유형의 신뢰한계 중에서 선택할 수 있습니다.

n 양측 신뢰한계 귀무가설 H0 : ρ = ρ0의 검정을 위한 양측 신뢰한계를 요청합니다. 기본

값입니다.n 신뢰하한 단측 귀무가설 H0 : ρ ≤ ρ0의 검정을 위한 신뢰하한을 요청합니다.

n 신뢰상한 단측 귀무가설 H0 : ρ ≥ ρ0 검정을 위한 신뢰상한을 요청합니다.

기본적으로 상관계수의 신뢰한계 레벨은 95%입니다.

비모수 상관계수

194 10 장 / 통계량 작업


Spearman 의 순위순 상관계수 Spearman 의 순위순 상관계수를 계산합니다. 이것은 데이터 값의 순위를 기반으로 하는 비모수적 연관성측도입니다. 상관계수의 범위는 -1 에서 1 사이입니다.

Kendall 의 tau-b Kendall 의 tau-b 를 계산합니다. 이것은 관측값 쌍의 일치 및 불일치 수를 기반으로 하는 비모수적 연관성측도입니다. 관측값 쌍이 함께 변화할 때 일치가 발생하며, 서로 다르게 변화할 때는 불일치가 발생합니다. Kendall 의 tau-b 범위는 -1 에서 1 사이입니다.

Hoeffding 의 종속측도 Hoeffding 의 종속측도(D)를 계산합니다. 이는 보다 일반적인 독립성으로부터의 이탈을 측정하는 비모수적 연관성측도입니다. D 통계량은 일반 정의보다 30 배가 크고, 범위는 -0.5 에서 1 사이이며, 큰 양의 값만 종속성을 나타냅니다.

도표

결과에 다음 도표 중 하나를 포함할 수 있습니다.n 변수에 대한 산점도 행렬 - 대칭 행렬 도표에 분석변수의 히스토그램을 포함하도록 선택할

수도 있습니다.n 분석변수에서 해당하는 각 고유 변수 쌍에 대한 산점도 - 새로운 관측값에 대한 예측 타원을

표시할지 아니면 평균에 대한 신뢰 타원을 표시할지를 지정할 수 있습니다.도표화할 변수의 수와 최대 도표점 수를 지정할 수도 있습니다.

출력 데이터셋



Pearson 상관통계량이 포함된 출력 데이터셋을 생성할지 여부를 지정할 수 있습니다. 이 데이터셋에는 평균, 표준편차 및 관측값 수도 포함됩니다. 기본적으로 이 데이터셋은 Work 라이브러리에 저장됩니다.출력 데이터셋에 다음 통계량을 포함하도록 선택할 수도 있습니다.n 상관계수 - 기본적으로 출력 데이터셋에는 ‘CORR’의 해당 _TYPE_ 변수 값을 가진 상관계

수가 포함됩니다.n 공분산 - 이 옵션을 선택하면 출력 데이터셋에 ‘COV’의 해당 _TYPE_ 변수 값을 가진 공분산

행렬이 포함됩니다.n 제곱합과 교차곱 - 편상관변수 역할에 칼럼을 할당하면 출력 데이터셋에 제곱합 및 교차곱

행렬이 포함되지 않습니다.n 수정제곱합과 교차곱 - 편상관변수 역할에 칼럼을 할당하면 출력 데이터셋에 수정제곱합 및

교차곱 행렬이 포함됩니다.

테이블 분석 작업

테이블 분석 작업 정보

테이블 분석 작업을 통해 데이터로부터 교차 테이블(분할 테이블)을 생성할 수 있습니다.

예:


1 작업 섹션에서 통계량 폴더를 펼치고 테이블 분석을 더블 클릭합니다. 테이블 분석 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.



역할 칼럼

행 변수 Type

196 10 장 / 통계량 작업

역할 칼럼

칼럼 변수 DriveTrain


다음은 결과 샘플입니다.

테이블 분석 작업 197


테이블 분석 작업을 실행하려면 먼저 역할 변수 또는 칼럼 변수 역할에 하나 이상의 칼럼

을 할당해야 합니다. 행 변수 또는 칼럼 변수를 할당한 후 층화 변수 역할에 칼럼을 할당

할 수 있습니다.

역할 설명

역할

행 변수 이원/다원 빈도 및 교차 테이블에 사용할 행을 생성합니다.

칼럼 변수 이원/다원 빈도 및 교차 테이블에 사용할 칼럼을 생성합니다.

198 10 장 / 통계량 작업

역할 설명

층화 변수 다원 빈도 및 교차 테이블에 사용할 개별 테이블을 생성합니다.

추가 역할

빈도 수 테이블의 각 행이 n 개의 관측값을 나타내도록 지정합니다. 이 예에서 n 은 해당 관측값의 빈도 수 값입니다.

옵션 설정


도표

기본적으로 도표는 결과에 포함됩니다. 이러한 도표를 생략하려면 도표 숨김 체크 박스를 선택합니다.

빈도 테이블

빈도

관측 각 셀의 빈도 수를 표시합니다.

예상 각 셀의 예상 셀 빈도를 표시합니다.

편차 각 셀의 셀 빈도와 예상 빈도의 편차를 표시합니다.

백분율

셀 교차 테이블의 전체 백분율을 표시합니다.

행 교차 테이블 셀의 행 백분율을 표시합니다.

칼럼 교차 테이블 셀의 칼럼 백분율을 표시합니다.

누적

테이블 분석 작업 199


칼럼 백분율 각 셀의 누적 칼럼 백분율을 표시합니다.

빈도 및 백분율 일원 빈도 테이블의 누적 빈도 및 백분율을 표시합니다.

카이제곱 통계량에 대한 셀 분포 교차 테이블에서 각 테이블 셀이 Pearson 카이제곱 통계량에 기여하는 비율을 표시합니다.

통계량

카이제곱 통계량 동질성 또는 독립성에 대한 카이제곱 검정과 카이제곱 통계량 기반의 연관성측도를 요청합니다. Pearson 카이제곱, 우도비 카이제곱 및 Mantel-Haenszel 카이제곱 검정이 포함됩니다. 2×2 테이블의 경우, 이 검정에는 Fisher 의 정확 검정과 연속성 보정 카이제곱이 포함됩니다.

연관성측도 여러 가지 연관성측도와 점근표준오차(ASE)를 계산합니다. 감마, Kendall 의 tau-b, Stuart의 tau-c, Somers 의 D(C|R), Somers 의 D(R|C), Pearson 및 Spearman 상관계수, 람다(대칭 및 비대칭), 불확실성계수(대칭 및 비대칭) 측도가 포함됩니다.

Cochran-Mantel-Haenszel 통계량 다원 테이블의 나머지 변수를 조정한 후 행 변수와 칼럼 변수 간의 연관성을 검정하는 Cochran-Mantel-Haenszel 통계량을 요청합니다. 이 통계량에는 CMH 상관통계량, 행 평균 스코어(ANOVA), 수정된 상대 리스크와 오즈비가 포함됩니다.

합치도 측도(정방 테이블 해당) 정방 테이블에 대한 분류 합치도의 검정 및 측도를 계산합니다. 이 옵션은 2×2 테이블에 대한 McNemar 검정과 반응 범주가 셋 이상인 테이블에 대한 Bowker 의 대칭성 검정을 제공합니다. 단순 카파 계수, 가중 카파 계수, 단순/가중 카파에 대한 점근표준오차 및 해당 신뢰한계도 제공합니다. 여러 계층과 두 개의 반응 범주가 있는 경우 이 옵션은 Cochran 의 Q 검정도 계산합니다.

200 10 장 / 통계량 작업


오즈비 및 관련 리스크(2x2 테이블 해당) 2×2 테이블에 대한 상대 리스크 측도와 점근 Walk 신뢰한계를 요청합니다.

이항비 및 리스크 차이(2x2 테이블 해당) 2x2 테이블에 대한 리스크(이항비)와 리스크 차이를 요청합니다.

방법

결측값 처리 결측값 처리 방법을 지정합니다.

결측값 제외관측값에 변수에 대한 결측값이 있는 경우 해당 관측값을 테이블에서 제외하도록 지정합니다.

결측값 빈도 표시빈도 및 교차 테이블의 결측값 빈도를 표시합니다. 이러한 빈도는 백분율, 검정 또는 측도 계산에 포함되지 않습니다.

계산에 결측값 포함모든 변수에 대해 결측값을 유효한 것으로 처리합니다.

정확 검정

Fisher 의 정확 검정 2×2 보다 큰 테이블에 대해 Fisher 의 정확 검정을 요청합니다.

일표본 t 검정 작업

일표본 t 검정 작업 정보

일표본 t 검정에서는 표본 평균을 귀무가설 평균과 비교합니다.

표본 크기 n 의 개별 평균을 m 값과 비교하려면 t = x̄ − msn

식을 사용합니다. 여기서 x̄는

관측값의 표본 평균이고, s2 은 관측값의 표본 분산입니다.

일표본 t 검정 작업 201

예를 들어 Sashelp.Cars 데이터셋의 마력 값에 대한 일표본 t 검정을 수행한다고 가정합

니다. 귀무가설은 300 입니다.

예: 마력에 대한 일표본 t 검정


1 작업 섹션에서 기본 통계량 폴더를 펼치고 일표본 t 검정을 더블 클릭합니다. 일표본 t 검정 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.


3 분석변수 역할에 Horsepower 칼럼을 할당합니다.

4 옵션 탭의 대안 가설 필드에 300 을 입력합니다.


202 10 장 / 통계량 작업




일표본 t 검정 작업을 실행하려면 분석변수 역할에 숫자 칼럼을 할당해야 합니다.

옵션 설정


검정

204 10 장 / 통계량 작업


꼬리 통계 검정 및 검정 기반 신뢰구간의 끝쪽(꼬리) 수와 방향을 지정합니다. 다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.n 양측 검정 - 평균에 대한 양측 검정 및 신뢰

구간을 지정합니다.n 상위 단측 검정 - 대안 가설이 널(null) 값보

다 큰 평균을 나타내고 상위 단측 신뢰구간의 범위가 신뢰하한에서 무한대 사이인 상위 단측 검정을 지정합니다.

n 하위 단측 검정 - 대안 가설이 널(null) 값보다 작은 평균을 나타내고 하위 단측 신뢰구간의 범위가 음의 무한대에서 신뢰상한 사이인 하위 단측 검정을 지정합니다.

대안 가설 귀무가설의 값을 지정합니다. 기본 귀무가설 값은 0 입니다.

정규성 가정

정규성 검정 경험적 분포함수에 기반한 일련의 적합도 검정이 포함된 정규성 검정을 실행합니다. 테이블에서는 Shapiro-Wilk 검정(표본 크기가 2000보다 작거나 같은 경우), Kolmogorov-Smirnov 검정, Anderson-Darling 검정 및 Cramér-von Mises 검정에 대한 검정통계량 및 p 값을 제공합니다.

비모수 검정



부호 검정 및 Wilcoxon 부호 순위 검정 다음 검정의 결과를 생성합니다.n 부호 검정통계량은 M = (n + − n −) / 2입니다.

여기서 n+는 μ0보다 큰 값의 수이고 n-는 μ0보다 작은 값의 수입니다. μ0과 같은 값은 무시됩니다.

n Wilcoxon 부호순위통계량 S 는

S = ∑i:|xi−μ0|>0

ri+ −nt(nt + 1)

4 로 계산됩니다.

여기서 r+i 는 xi − μ0 값을 무시한 후의

xi − μ0 순위이고 nt 는 μ0과 같지 않은 xi 값의 수입니다. 평균 순위는 동일값에 사용됩니다.

도표

히스토그램 및 상자 도표 단일 패널에 공통 X 축을 공유하여 히스토그램과 상자 도표를 함께 생성합니다.

정규성 도표 정규 분위수-분위수(Q-Q) 도표를 생성합니다.

신뢰구간 도표 평균에 대한 신뢰구간 도표를 생성합니다.

쌍체 표본 t 검정 작업

쌍체 표본 t 검정 작업 정보

쌍체 표본 t 검정은 관측값 차의 평균을 주어진 수치인 귀무가설 차이와 비교합니다. 쌍체

표본 t 검정은 동일한 사람의 혈압에 대한 두 측도와 같이 두 표본이 서로 상관관계에 있는 경우에 사용됩니다.

206 10 장 / 통계량 작업

n 쌍의 차이를 m 값과 비교하려면 t = d̄ − msdn

식을 사용합니다. 여기서 d̄는 쌍별 차이의

표본 평균이고 s2d 는 쌍별 차이의 표본 분산입니다.

예: 가격 - 비용 분포 확인

이 예에서는 Sashelp.Pricedata 데이터셋의 가격 및 비용 차이의 평균을 비교하려고 합니

다. 이 검정의 귀무가설은 30 입니다.


1 작업 섹션에서 기본 통계량 폴더를 펼치고 쌍체 표본 t 검정을 더블 클릭합니다. 쌍체

표본 t 검정 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




1 그룹 변수 price

2 그룹 변수 cost

4 옵션 탭의 대안 필드에 30 을 입력합니다.


쌍체 표본 t 검정 작업 207


208 10 장 / 통계량 작업


쌍체 표본 t 검정을 실행하려면 1 그룹 변수 및 2 그룹 변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니

다. 이 작업에서는 이 두 개의 변수를 비교합니다. 쌍체 t 검정은 1 그룹 변수의 각 값에서

2 그룹 변수의 해당 값을 빼는 방식으로 수행되므로 변수를 지정할 때 매우 주의해야 합니다.

옵션 설정


검정





다 큰 평균을 나타내는 상위 단측 검정을 지정합니다. 상위 단측 신뢰구간의 범위는 신뢰하한과 무한대 사이입니다.

n 하위 단측 검정 - 대안 가설이 널(null) 값보다 작은 평균을 나타내는 하위 단측 검정을 지정합니다. 하위 단측 신뢰구간의 범위는 음의 무한대에서 신뢰상한 사이입니다.

대안 귀무가설의 값을 지정합니다.

정규성 가정


비모수 검정

210 10 장 / 통계량 작업


부호 검정 및 Wilcoxon 부호 순위 검정 다음 검정의 결과를 생성합니다.n 부호 검정통계량은 M = (n + − n −) / 2입니다.

여기서 n+는 μ0보다 큰 값의 수이고 n-는 μ0보다 작은 값의 수입니다. μ0과 같은 값은 무시됩니다.

n Wilcoxon 부호순위통계량 S 는

S = ∑i:|xi−μ0|>0

ri+ −nt(nt + 1)

4 로 계산됩니다.

여기서 r+i 는 xi − μ0 값을 무시한 후의

xi − μ0 순위이고 nt 는 μ0과 같지 않은 xi 값의 수입니다. 평균 순위는 동일값에 사용됩니다.

도표



일치성 도표 각 쌍의 두 번째 반응을 첫 번째 반응과 비교하고 평균을 큰 굵은 기호로 표시한 도표를 생성합니다. 기울기가 1 이고 y 절편이 1 인 대각선은 겹쳐서 표시됩니다. 대각선을 기준으로 한 점 위치는 차이 또는 비율의 강도와 방향을 나타냅니다. 대각선과 동일한 방향의 군집도가 강할수록 각 개체의 두 측도 간에 양의 상관 정도가 강한 것입니다. 대각선과 수직 방향으로 군집도가 나타나면 음의 상관관계에 있는 것입니다.



반응 프로파일 도표 각 관측값에 대해 왼쪽에서 오른쪽의 순서로 첫 번째 반응을 두 번째 반응에 연결하는 선이 표시되는 도표를 생성합니다. 첫 번째 반응의 평균과 두 번째 반응이 평균은 굵은 선으로 연결됩니다. 기울기가 클수록 효과가 강한 것입니다. 프로파일이 넓게 분산되어 있으면 개체 간 변동성이 높은 것입니다. 양의 기울기가 일관되게 나타나면 양의 상관 정도가 강한 것입니다. 기울기가 다양하게 나타나면 상관관계가 없는 것입니다. 음의 기울기가 일관되게 나타나면 음의 상관 정도가 강한 것입니다.

신뢰구간 도표 평균에 대한 신뢰구간 도표를 생성합니다.

이표본 t 검정 작업

이표본 t 검정 작업 정보

이표본 t 검정은 첫 번째 표본의 평균에서 두 번째 표본의 평균을 뺀 값을 주어진 수치인

귀무가설 차이와 비교합니다.

n1 및 n2 관측값으로 이루어진 두 독립 표본의 평균을 m 값과 비교하려면 t =(x1̄ − x̄2) − m

s1n1

+1n2

식을 사용합니다. 이 예에서 s2 은 합동분산 s 2 =(n1 − 1)s12 + (n1 − 1)s22

n1 + n2 − 2 이고, s21 과 s2

2 는 두

그룹의 표본 분산입니다. 이 t 통계량의 사용 방법은 σ12 = σ22라는 가정에 따라 달라집니

다. 여기서 σ12과 σ22는 두 그룹의 모집단 분산입니다.

예: 이표본 t 검정

이 예에서는 학급 내 남학생과 여학생의 신장 값을 분석하려고 합니다.

212 10 장 / 통계량 작업


1 작업 섹션에서 기본 통계량 폴더를 펼치고 이표본 t 검정을 더블 클릭합니다. 이표본 t 검정 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




분석변수 Height

그룹변수 Sex


이표본 t 검정 작업 213


214 10 장 / 통계량 작업


이표본 t 검정 작업을 실행하려면 다음 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

분석변수 분석에 사용할 칼럼을 지정합니다.

그룹변수 그룹화에 사용할 칼럼을 지정합니다. 이 칼럼에는 두 레벨만 있어야 합니다.

이표본 t 검정 작업 215

옵션 설정


검정



다 큰 평균을 나타내고 상위 단측 신뢰구간의 범위가 신뢰하한에서 무한대 사이인 상위 단측 검정을 지정합니다.

n 하위 단측 검정 - 대안 가설이 널(null) 값보다 작은 평균을 나타내고 하위 단측 신뢰구간의 범위가 음의 무한대에서 신뢰상한 사이인 하위 단측 검정을 지정합니다.

대안 가설 귀무가설의 값을 지정합니다.

부등분산에 대한 Cox-Cochran 확률 근사치 Cox-Cochran 근사치를 계산합니다. tu 의 p 값에 대한 이 근사치는

tu =

( s12

∑i=1

n1*

f 1iw1i)t1 + ( s2

2

∑i=1

n2*

f 2iw2i)t2

( s12

∑i=1

n1*

f 1iw1i) + ( s2

2

∑i=1

n2*

f 2iw2i) 이 되도록 하는

p 값입니다. 이 예에서 t1 과 t2 는 각각 유의수

준 p, 표본 크기 n1 및 n2 에 해당하는 t 분포의

임계값입니다. n1 ≠ n2인 경우 자유도는 정의

되지 않습니다.1

정규성 가정

1Cochran, W. G., 및 G. M. Cox. 1950. Experimental Designs. New York, : Wiley.

216 10 장 / 통계량 작업



비모수 검정

Wilcoxon 순위 합계 검정 Wilcoxon 스코어 분석을 생성합니다. 두 분류 레벨(표본)이 있는 경우 이 옵션은 Wilcoxon 순위 합계 검정을 생성합니다.

도표



신뢰구간 도표 평균에 대한 신뢰구간 도표를 생성합니다. 이 도표는 기본적으로 생성되지 않습니다.

일원분산분석 작업

일원분산분석 작업 정보

일원분산분석(ANOVA)에서는 둘 이상의 처리 레벨을 갖는 하나의 처리 요인을 다룹니다. 일원분산분석은 각 레벨 평균 간의 차이를 검정하고 이러한 차이의 값을 구하는 데 사용

됩니다. 처리 레벨이 두 개일 경우 이 분석은 두 그룹의 평균을 비교하는 t 검정과 동일합

니다.

일원분산분석 작업 217

예를 들어 일원분산분석 작업으로 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

n 붉은토끼풀의 질소 함유에 영향을 미치는 박테리아를 연구합니다. 요인은 박테리아

품종이며, 여섯 개의 레벨로 구성됩니다.

n 세 가지 브랜드의 전지 수명을 비교합니다. 요인은 브랜드이며 세 개의 레벨로 구성됩

니다.

예: 차종별 고속도로 연비(MPG_Highway) 평균의 차이 검정

이 예에서는 여섯 가지 차종에 대해 고속도로 연비(MPG: 갤런당 마일 수)의 평균 차이를

연구하려고 합니다.


1 작업 섹션에서 통계량 폴더를 펼치고 일원분산분석을 더블 클릭합니다. 일원분산분

석 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.




종속변수 MPG_Highway

설명변수 Type


218 10 장 / 통계량 작업




일원분산분석 작업을 실행하려면 다음 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 이름 설명

종속변수 연속 숫자 칼럼을 지정합니다.

설명변수 그룹 레벨을 지정하는 값을 가진 문자 또는 숫자 칼럼을 지정합니다. 이 역할에 할당하는 칼럼에는 두 개 이상의 개별 값이 있어야 합니다.

220 10 장 / 통계량 작업

옵션 설정


정규성 가정


분산의 동질성

검정 수행할 검정 유형을 지정합니다. 다음은 유효한 값입니다.없음

검정이 수행되지 않도록 지정합니다.Bartlett

데이터가 정규분포를 따르는 경우 제 1 종 오류 비율을 정확하게 계산합니다.

Brown & ForsytheLevene 검정의 변형입니다. 등분산은 그룹 중위수의 절대편차를 사용하여 결정됩니다. 이 검정은 분산의 차이를 확인하는 데 유용하지만 데이터에 여러 개의 큰 그룹이 포함된 경우에는 계산이 복잡하여 많은 컴퓨팅 리소스를 필요로 합니다.

Levene제곱 잔차를 계산하여 등분산을 결정합니다. Levene 의 검정은 분산의 동질성을 검사하는 표준 검정입니다. 이 검정이 기본 검정입니다.

O’BrienO'Brien 의 검정을 지정합니다. 이 방법은 제곱 잔차를 사용하는 Levene 의 검정을 수정한 것입니다.



Welch 의 분산 가중 일원분산분석 가중 분산을 사용하여 그룹 평균을 검정합니다. 등분산 가정이 기각된 경우 이 검정을 사용할 수 있습니다.

평균 비교

다음 비교 방법 중에서 선택할 수 있습니다.Bonferroni

모든 주효과 평균에 대해 평균 간 차이의 Bonferroni t 검정을 수행합니다.Duncan 다중 범위

모든 주효과 평균에 대해 Duncan 의 다중 범위 검정을 수행합니다

Gabriel모든 주효과 평균에 대해 Gabriel 의 다중 비교 프로시저를 수행합니다

Ryan-Einot-Gabriel-Welsch모든 주효과 평균에 대해 Ryan-Einot-Gabriel-Welsch 다중 범위 검정을 수행합니다.

Scheffé모든 주효과 평균에 대해 Scheffé 의 다중 비교 프로시저를 수행합니다.

Sidak모든 주효과 평균에 대해 Sidak 의 부등식에 따라 조정된 레벨에서 평균 간 차이에 대한 쌍별 t 검정을 수행합니다.

Student-Newman-Keuls모든 주효과 평균에 대해 Student-Newman-Keuls 다중범위검정을 수행합니다.

최소 유의 차이(LSD)모든 주효과 평균에 대해 쌍별 t 검정을 수행합니다. 셀 크기가 동일하다면 이 검정은 Fisher의 최소 유의 차이 검정과 동일합니다.

Tukey 스튜던트화 범위(HSD)모든 주효과 평균에 대해 Tukey 의 스튜던트화 범위 검정(HSD)을 수행합니다. 그룹 크기가 다른 경우 이 방법은 Tukey-Kramer 검정이 됩니다.

선택한 검정에 대한 유의수준을 지정할 수도 있습니다.

도표

222 10 장 / 통계량 작업


기본적으로 결과에는 상자 도표가 포함됩니다. 다음과 같은 진단 도표를 포함하도록 지정할 수도 있습니다.n 잔차 대 예측값, 스튜던트화 잔차 대 예측값 및 관측된 반응 변수 대 예측값

n 스튜던트화 잔차 대 지레값

n Cook 의 D 대 관측값

n 잔차에 대한 Q-Q 도표

n 잔차 히스토그램

n 잔차적합 도표

이러한 진단 도표의 경우 도표를 하나의 패널에 표시할지 또는 개별 도표로 표시할지를 지정할 수 있습니다. 도표에 포함할 최대 점 개수를 지정할 수도 있습니다.

비모수적 일원분산분석 작업

비모수적 일원분산분석 작업 정보

비모수적 일원분산분석 작업은 일원 분류에서의 위치 및 척도 차이에 대한 비모수적 검정으로 구성됩니다. 또한 이 작업은 원 데이터에 대한 표준 분산분석과 경험적 분포함수

기반의 통계량도 제공합니다.

예: 생산국(Origin)별로 분류된 고속도로 연비(MPG_Highway)에 대한 Wilcoxon 스코어


1 작업 섹션에서 통계량 폴더를 펼치고 비모수적 일원분산분석을 더블 클릭합니다. 비모수적 일원분산분석 작업의 사용자 인터페이스가 열립니다.



비모수적 일원분산분석 작업 223


종속변수 MPG_Highway

분류변수 Origin


224 10 장 / 통계량 작업



비모수적 일원분산분석 작업을 실행하려면 종속변수 및 분류변수 역할에 칼럼을 할당해

야 합니다.

역할 이름 설명

역할

종속변수 종속변수로 사용할 칼럼을 지정합니다.

분류변수 하위그룹을 정의합니다. 각 하위그룹에 대해 개별 분석이 수행됩니다. 결측값을 유효한 레벨로 처리할지 여부를 지정할 수 있습니다.

추가 역할

빈도 수 테이블의 각 행이 n 개의 관측값을 나타내도록 지정합니다. 이 예에서 n 은 해당 관측값의 빈도 수 값입니다.


이 칼럼을 기준으로 테이블을 정렬합니다. 각 그룹에 대해 분석이 수행됩니다.

옵션 설정


도표

226 10 장 / 통계량 작업


기본적으로 도표는 결과에 포함됩니다. 이러한 도표는 선택한 옵션에 따라 결정됩니다. 다음은 생성할 수 있는 일부 도표입니다.n 위치 차이 섹션의 옵션을 선택하여 Wilcoxon 스코어의 상자 도표, 전체 중위수 이상 또는 이

하의 빈도를 보여 주는 누적 막대 그래프, Van der Waerden 스코어의 상자 도표, Savage 스코어의 상자 도표 등을 생성할 수 있습니다.

n 척도 차이 섹션의 옵션을 선택하여 Ansari-Bradley 스코어의 상자 도표, Klotz 스코어의 상자 도표, Mood 스코어의 상자 도표 및 Siegel-Tukey 스코어의 상자 도표를 생성할 수 있습니다.

n 위치 및 척도 차이 섹션의 옵션을 선택하여 Conover 스코어의 상자 도표를 생성할 수 있습니다.

n Kolmogorov-Smirnov 및 Cramer-von Mises 검정과 같은 경험적 분포함수 검정 옵션을 선택하여 경험적 분포 검정의 도표를 생성할 수 있습니다.

도표에 p 값을 표시할지 여부를 지정할 수 있습니다.결과에서 도표를 생략하려면 도표 숨김 체크 박스를 선택합니다.

검정

검정 점근 검정만 계산할지, 다양한 분석을 위해 점근 검정과 정확 검정을 모두 계산할지를 지정합니다.

위치 차이

Wilcoxon 스코어 관측값의 순위입니다.

중위수 스코어 중위수보다 큰 관측값의 경우 1 이고, 그 외에는 0 입니다.

Van der Waerden 스코어

표준 정규분포의 분위수로서, 분위수 정규 스코어라고도 합니다.

Savage 검수 지수분포에서 1 을 빼서 0 으로 집중시킨 순서 통계량의 예상값입니다.

척도 차이

Ansari-Bradley 스코어

Siegel-Tukey 스코어와 유사하지만, 서로 대응되는 극 순위에 같은 스코어를 지정한다는 차이점이 있습니다.

Klotz 스코어 Van der Waerden(또는 분위수 정규) 스코어의 제곱입니다.

Mood 스코어 각 순위와 평균 순위의 차를 제곱한 값입니다.



Siegel-Tukey 스코어

이 스코어는 a(1) = 1, a(n) = 2, a(n − 1) = 3, a(2) = 4, a(3) = 5, a(n − 2) = 6, ... 식으로 계산됩니다.스코어 값은 모든 관측값에 스코어가 할당될 때까지 이 패턴을 따라 중간 순위 방향으로 계속 증가합니다.

위치 및 척도 차이

Conover 스코어 표본 평균과의 절대편차를 제곱한 순위를 기반으로 합니다.

Kolmogorov-Smirnov 및 Cramer-von Mises 검정과 같은 경험적 분포함수 검정

경험적 분포함수(EDF) 통계량입니다.

쌍별 다중 비교분석(점근만 해당)

DSCF(Dwass, Steel, Critchlow-Fligner) 다중 비교분석을 계산합니다.

방법

연속성 수정

이표본 Wilcoxon 및 Siegel-Tukey 검정에 대한 연속성 상관계수

기본적으로 점근 이표본 Wilcoxon 및 Siegel-Tukey 검정에 연속성 상관계수를 사용합니다. 분자가 0 보다 큰 경우 분자에서 0.5 를 빼 표준화된 검정통계량 z 를 계산할 때 이 상관계수가 사용됩니다. 여기서 분자는 (S − E0(S))입니다. 분자가 0 보다 작은 경우에는 0.5 가 추가됩니다.

정확 통계량 계산

Monte Carlo 추정 사용

직접 정확 p 값 계산을 사용하는 대신 정확 p 값의 Monte Carlo 추정을 요청합니다. Monte Carlo p 값 추정의 신뢰한계 레벨을 지정할 수도 있습니다.

계산 시간 제한 각 정확 p 값 계산에 대한 시간 제한을 지정합니다. 정확 p 값 계산에는 시간과 메모리가 많이 소요될 수 있습니다.

출력 데이터셋

228 10 장 / 통계량 작업


통계량을 데이터셋에 저장할지 여부를 지정할 수 있습니다. 기본적으로 데이터셋은 Work 라이브러리에 저장됩니다.

선형 회귀 작업

선형 회귀 작업 정보

선형 회귀 분석에서는 최소제곱 방법을 사용하여 데이터에 선형함수를 할당하려고 시도

합니다. 선형 회귀 작업을 사용하여 여러 종속변수 및 독립변수에 대해 선형 회귀 분석을

수행할 수 있습니다.

예: 학생 신장을 기반으로 한 체중 예측

이 예에서는 어린이의 신장을 알고 있는 경우 회귀분석을 사용하여 체중을 얼마나 잘 예측할 수 있는지 알아내려고 합니다.


1 작업 섹션에서 통계량 폴더를 펼치고 선형 회귀를 더블 클릭합니다. 선형 회귀 작업의





종속변수 Weight

설명변수 HeightAge

선형 회귀 작업 229



230 10 장 / 통계량 작업


232 10 장 / 통계량 작업


선형 회귀 작업을 실행하려면 종속변수 및 설명변수 역할에 칼럼을 할당해야 합니다.

역할 설명

역할

종속변수 회귀분석에 종속변수로 사용할 숫자 칼럼을 지정합니다. 이 역할에는 하나의 숫자 칼럼을 할당해야 합니다.

설명변수 회귀 모델에 독립 회귀변수(설명변수) 칼럼으로 사용할 숫자 칼럼을 지정합니다. 이 역할에는 한 개 이상의 숫자 칼럼을 할당해야 합니다.

추가 역할


역할 설명

빈도 수 관측값 빈도를 나타내는 값을 갖는 숫자 변수를 나열합니다. 이 역할에 변수를 할당하면 각 관측값이 n 개의 관측값을 나타내는 것으로 간주됩니다. 여기서 n 은 빈도 변수의 값입니다. n 이 정수가 아니면 자동으로 잘리며, n 이 1 보다 작거나 결측값이면 해당 관측값은 분석에서 제외됩니다. 빈도 변수의 합은 총 관측값 수를 나타냅니다.

가중 가중최소제곱적합을 위한 상대 가중값으로 사용할 값을 나열합니다.


선택한 변수를 기준으로 테이블을 정렬합니다. 각 그룹별로 분석이 수행됩니다.

모델 선택


방법

신뢰수준 신뢰구간 생성에 사용할 유의수준을 지정합니다.

모델

절편 포함 회귀 방정식에 절편 효과를 포함합니다. 절편 모수를 모델에서 제외하려면 이 체크 박스의 선택을 취소합니다.

모델 선택

234 10 장 / 통계량 작업


기본적으로 지정한 전체 모델이 모델을 적합시키는 데 사용됩니다. 그러나 다음 선택 방법 중 하나를 사용할 수도 있습니다.전진선택

전진선택 방법은 변수가 없는 모델에서 시작합니다. 각 설명변수에 대해 이 방법은 변수가 포함된 경우 모델에 대한 변수의 기여도를 반영하는 F 통계량을 계산합니다. F 통계량에 대한 p 값은 모델에서 변수를 포함하도록 지정된 유의수준과 비교됩니다. 기본적으로 이 값은 0.05 입니다. 유의수준을 변경하려면 모델에 효과를 추가할 유의수준 텍스트 상자에 값을 입력합니다.이 값보다 큰 유의수준을 가지는 F 통계량이 없으면 전진선택은 중단됩니다. 그렇지 않은 경우, 전진선택 방법은 가장 큰 F 통계량을 가지는 변수를 모델에 추가합니다. 그런 다음 모델 외부에 남아 있는 변수에 대해 F 통계량을 다시 계산하여 평가 절차를 반복합니다. 결국 유의한 F 통계량을 산출하는 변수가 없을 때까지 변수가 모델에 하나씩 추가됩니다. 모델에 추가된 변수는 모델에서 계속 유지됩니다.

후진제거후진제거법은 모든 설명변수를 포함하여 모델에 대한 F 통계량을 계산함으로써 시작됩니다. 그런 다음 나머지 모든 변수에서 모델에서 효과를 제거할 유의수준 값으로 지정된 수준의 유의한 F 통계량이 산출될 때까지 변수가 모델에서 하나씩 삭제됩니다. 기본적으로 이 값은 0.05 입니다. 각 단계에서 모델에 대한 최소 기여도를 나타내는 변수가 삭제됩니다.



단계별 선택단계별 선택 방법은 전진선택 방법의 변형입니다. 그러나 단계별 방법의 경우 모델에 이미 있는 변수가 반드시 유지될 필요가 없다는 차이점이 있습니다. 전진선택 방법에서는 변수가 모델에 하나씩 추가되며, 추가될 변수에 대한 F 통계량이 모델에 효과를 추가할 유의수준에 지정된 값 수준에서 유의해야 합니다.단계별 선택 방법은 변수가 추가된 후 이미 모델에 포함된 변수를 모두 확인하여 모델에서 효과를 제거할 유의수준에 지정된 값 수준에서 유의한 F 통계량을 산출하지 않는 변수를 모두 삭제합니다. 이러한 확인이 끝나고 필요한 대로 변수가 삭제된 후에만 다른 변수를 모델에 추가할 수 있습니다.단계별 프로세스는 다음 조건 중 하나에 해당되면 종료됩니다.n 모델 외부의 어떤 변수도 모델에 효과를 추가할 유의수준에 지정된 값 수준에서 유의한

F 통계량을 가지지 않고 모델의 모든 변수가 모델에서 효과를 제거할 유의수준 값에 지정된 값 수준에서 유의한 경우

n 모델에 추가될 변수가 방금 삭제된 변수인 경우

최소 R 제곱 향상최소 R 제곱 향상법은 최대 R 제곱 향상법과 아주 유사하지만, 이 방법에서는 선택된 변수가 R2 의 최소 증가를 가져옵니다. 모델의 특정 개수의 변수에 대해, 최대 R 제곱 및 최소 R 제곱 방법은 일반적으로 동일한 "최적" 모델을 생성하지만, 최소 R 제곱 방법은 각 크기에 대해 더 많은 모델을 검토합니다.

최대 R 제곱 향상최대 R 제곱 향상법은 단일 모델만을 대상으로 하지 않습니다. 대신 이 방법은 "최적의" 일변수 모델, "최적의" 이변수 모델 등을 계속해서 검색합니다. 그러나 이 방법으로 각 크기에 대해 최대 R2 을 가진 모델을 반드시 찾을 수 있다는 보장은 없습니다.이 방법은 최고 R2 을 산출하는 일변수 모델을 검색하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 R2 의 최대 증가량을 가져오는 또 다른 변수가 추가됩니다. 이변수 모델을 얻은 후에는 모델의 각 변수를 모델에 없는 각 변수와 비교합니다. 이 비교 방법에서는 변수 하나를 제거하고 다른 변수로 대체함으로써 R2 이 증가되는지를 확인합니다. 가능한 모든 전환을 비교한 후, R2 에서 최대 증가량을 가져오는 전환을 수행합니다. 그런 다음 다시 비교가 시작되고, 전환을 통해 더 이상 R2 을 증가시킬 수 없을 때까지 이 과정이 계속됩니다. 그러므로 생성된 이변수 모델은 이 방법으로 찾을 수 있는 "최적의" 이변수 모델으로 간주됩니다. 이제 다른 변수가 모델에 추가되고 "최적의" 삼변수 모델을 찾기 위해 비교 및 전환 과정이 반복됩니다.단계별 선택 방법과 최대 R2 선택 방법의 차이는 최대 R2 방법에서는 전환이 이루어지기 전에 모든 전환 대상을 평가한다는 점입니다. 단계별 선택 방법에서는 "최적의" 남은 변수가 무엇을 수행하는지를 고려하지 않은 채 "최악의" 변수가 제거될 수 있습니다.

가능한 모든 회귀선형 회귀 작업은 선택된 설명변수에서 가능한 모든 회귀 모델을 적합시킵니다. 최적 적합 모델을 정렬하는 데 사용할 기준 통계량을 선택합니다. R 제곱, 수정된 R 제곱 및 Mallows의 Cp 통계량 중에서 선택할 수 있습니다. 표시할 최적 적합 모델의 수를 지정할 수도 있습니다.

236 10 장 / 통계량 작업


모델 선택 통계량

모델 선택 도표

각 방법에 대해 다음과 같은 모델 선택 통계량 및 모델 선택 도표를 선택할 수 있습니다.n 수정된 R 제곱

n R 제곱(도표에만 사용 가능)n Akaike 정보기준

n Bayesian 정보기준

n Mallows 의 Cp 통계량

n Schwarz Bayesian 정보기준

옵션 설정


통계량

모수 추정값

표준화 회귀계수 표준화 회귀계수를 표시합니다. 표준화 회귀계수는 회귀변수 표본 표준편차에 대한 종속변수 표본 표준편차의 비율로 모수 추정값을 나눈 값입니다.

추정값의 신뢰한계 모수 추정값의 100(1 − α) % 신뢰상한 및 신뢰하한을 표시합니다.

제곱합

순차 제곱합(유형 I) 모델의 각 항에 대한 모수 추정값과 함께 순차 제곱합(유형 I SS)을 표시합니다.

편제곱합(유형 II) 모델의 각 항에 대한 모수 추정값과 함께 편제곱합(유형 II SS)을 표시합니다.

편상관 및 준-편상관계수



제곱 편상관계수 유형 I 과 유형 II 의 제곱합을 사용하여 계산된 제곱 편상관계수를 표시합니다.

제곱 준-편상관계수 유형 I 과 유형 II 의 제곱합을 사용하여 계산된 제곱 준-편상관계수를 표시합니다. 이 값은 제곱합을 총 수정제곱합으로 나눠서 계산됩니다.

공선성

공선성분석 회귀변수의 공선성에 대한 상세 분석을 요청합니다. 여기에는 고유값, 조건지수, 각 고유값에 대한 추정값의 분산분해가 포함됩니다.

추정 허용값 추정값에 대한 허용값을 산출합니다. 변수에 대한 허용값은 1 − R 2으로 정의되며, 여기에서 R 제곱은 모델의 다른 모든 회귀변수에 대한 변수의 회귀분석에서 얻어집니다.

분산팽창값 모수 추정값으로 분산팽창 요인을 산출합니다. 분산팽창값은 허용값의 상대적 개념입니다.

이분산성

이분산성 분석 모델의 1 차 적률 및 2 차 적률이 정확히 지정되었는지 확인하는 검정을 수행합니다.

점근 공분산 행렬 모수 추정값의 이분산성 및 이분산성 일관 표준오차를 가정하고 추정값의 추정 점근 공분산 행렬을 표시합니다.

자기상관

Durbin-Watson 통계량 오차에 1 차 자기상관계수가 있는지 검정하기 위해 Durbin-Watson 통계량 및 p 값을 계산합니다.

도표

238 10 장 / 통계량 작업


진단 도표, 잔차 도표 및 산점도를 선택하여 결과에 포함할 수 있습니다.기본적으로는 다음 도표가 결과에 포함됩니다.

n 적합 진단 도표:o 잔차 대 예측값

o 스튜던트화 잔차 대 예측값

o 스튜던트화 잔차 대 지레값

o 잔차의 정규 분위수 도표

o 종속 변수 대 예측값 도표

o Cook 의 D 대 관측값 번호

o 잔차 히스토그램

o 중심 적합 분위수 도표 및 잔차 분위수 도표가 나란히 표시되는 잔차적합 도표

n 각 설명변수에 대한 잔차 도표

n 관측값 대 예측값 산점도

다음 진단 도표를 포함할 수도 있습니다.

n 잔차 스튜던트 통계량 대 예측값 - 스튜던트화 잔차 대 예측값 도표를 생성합니다. 레이블 극단점 옵션을 선택할 경우 참조선 사이 범위의 외부에 있는 스튜던트화 잔차 RSTUDENT = ± 2를 가진 관측값는 이상치로 간주됩니다.

n DFFITS 통계량 대 관측값 - DFFITS 통계량 대 관측값 번호 도표를 생성합니다. 레이블 극단

점 옵션을 선택할 경우 2 pn 보다 큰 DFFITS 통계량을 가진 관측값은 영향력이 있는 것으로

간주됩니다. 사용되는 관측값 수는 n 개이며, 회귀변수의 수는 p 개입니다.n 각 설명변수에 대한 DFBETAS 통계량 대 관측값 번호 - 모델의 회귀변수에 대한 DFBETAS

대 관측값 번호의 패널을 생성합니다. 이러한 도표를 하나의 패널이나 개별 도표로 볼 수 있습니다. 레이블 극단점 옵션을 선택할 경우 2

n 보다 큰 DFFITS 통계량을 가진 관측값은 해당 회귀변수에 영향력이 있는 것으로 간주됩니다. 사용되는 관측값 수는 n 개입니다.

다음 산점도를 포함할 수도 있습니다.

n 단순 설명 변수에 대한 적합 도표 - 최대 하나의 회귀변수에 따라 모델의 회귀선, 신뢰 범위 및 예측 범위가 표시된 데이터 산점도를 생성합니다. 절편은 제외됩니다. 도표점 수가 최대 도표점 개수 옵션의 값을 초과할 경우에는 산점도 대신 열지도가 표시됩니다.

n 각 설명 변수에 대한 부분 회귀 도표 - 각 회귀변수에 대한 부분 회귀 도표를 생성합니다. 이러한 도표를 한 패널에 표시할 경우 패널당 최대 6 개의 회귀변수가 있습니다.


출력 데이터셋 생성


출력 데이터셋

두 가지 유형의 출력 데이터셋을 생성할 수 있습니다. 기본적으로 이 데이터셋은 Work 라이브러리에 저장됩니다.모수 추정 데이터셋

모수 추정값 및 기타 모델 적합 요약 통계량이 포함된 데이터셋을 출력합니다. 방법 탭에서 선택한 모델 선택 통계량은 모수 추정값에 포함됩니다.

관측값 방향 통계량 데이터셋제곱합과 교차곱이 포함된 데이터셋을 출력합니다.

240 10 장 / 통계량 작업

부록 1작업용 입력 데이터셋 예

작업 데이터셋 정보 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241

FITNESS 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241

GETSTARTED 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242

GREENE 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

IN 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245

LONG97DATA 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246

MROZ 데이터셋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 266

작업 데이터셋 정보

작업 문서의 예 중 일부를 완료하려면 하나 이상의 데이터셋을 생성해야 할 수 있습니다. 이 부록에는 필요한 SAS 코드가 제공되어 있습니다. 이러한 데이터셋을 생성하려면 이

코드를 복사하여 SAS Studio 의 프로그램 탭에 붙여넣고 을 클릭합니다.

FITNESS 데이터셋

Fitness 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data Fitness;

241

input Age Weight Oxygen RunTime @@; datalines;44 89.47 44.609 11.3740 75.07 45.313 10.0744 85.84 54.297 8.6542 68.15 59.571 8.1738 89.02 49.874 .47 77.45 44.811 11.6340 75.98 45.681 11.9543 81.19 49.091 10.8544 81.42 39.442 13.0838 81.87 60.055 8.6344 73.03 50.541 10.1345 87.66 37.388 14.0345 66.45 44.754 11.1247 79.15 47.273 10.6054 83.12 51.855 10.3349 81.42 49.156 8.9551 69.63 40.836 10.9551 77.91 46.672 10.0048 91.63 46.774 10.2549 73.37 . 10.0857 73.37 39.407 12.6354 79.38 46.080 11.1752 76.32 45.441 9.6350 70.87 54.625 8.9251 67.25 45.118 11.0854 91.63 39.203 12.8851 73.71 45.790 10.4757 59.08 50.545 9.9349 76.32 . .48 61.24 47.920 11.5052 82.78 47.467 10.50;

GETSTARTED 데이터셋

getStarted 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data getStarted; input C1-C5 Y Total; datalines;0 3 1 1 3 2 28.3612 3 0 3 1 2 39.831

242 부록 1 / 작업용 입력 데이터셋 예

1 3 2 2 2 1 17.1331 2 0 0 3 2 12.7690 2 1 0 1 1 29.4640 2 1 0 2 1 4.1521 2 1 0 1 0 0.0000 2 1 1 2 1 20.1991 2 0 0 1 0 0.0000 1 1 3 3 2 53.3762 2 2 2 1 1 31.9230 3 2 0 3 2 37.9872 2 2 0 0 1 1.0820 2 0 2 0 1 6.3231 3 0 0 0 0 0.0001 2 1 2 3 2 4.2170 1 2 3 1 1 26.0841 1 0 0 1 0 0.0001 3 2 2 2 0 0.0002 1 3 1 1 2 52.6401 3 0 1 2 1 3.2572 0 2 3 0 5 88.0662 2 2 1 0 1 15.1963 1 3 1 0 1 11.9553 1 3 1 2 3 91.7903 1 1 2 3 7 232.4173 1 1 1 0 1 2.1243 1 0 0 0 2 32.7623 1 2 3 0 1 25.4152 2 0 1 2 1 42.7533 3 2 2 3 1 23.8542 0 0 2 3 2 49.4381 0 0 2 3 4 105.4490 0 2 3 0 6 101.5360 3 1 0 0 0 0.0003 0 1 0 1 1 5.9372 0 0 0 3 2 53.9521 0 1 0 3 2 23.6861 1 3 1 1 1 0.2872 1 3 0 3 7 281.5511 3 2 1 1 0 0.0002 1 0 0 1 0 0.0000 0 1 1 2 3 93.0090 1 0 1 0 2 25.0551 2 2 2 3 1 1.6910 3 2 3 1 1 10.7193 3 0 3 3 1 19.2792 0 0 2 1 2 40.8022 2 3 0 3 3 72.924

GETSTARTED 데이터셋 243

0 2 0 3 0 1 10.2163 0 1 2 2 2 87.7732 1 2 3 1 0 0.0003 2 0 3 1 0 0.0003 0 3 0 0 2 62.0161 3 2 2 1 3 36.3552 3 2 0 3 1 23.1901 0 1 2 1 1 11.7842 1 2 2 2 5 204.5273 0 1 1 2 5 115.9370 1 1 3 2 1 44.0282 2 1 3 1 4 52.2471 1 0 0 1 1 17.6213 3 1 2 1 2 10.7062 2 0 2 3 3 81.5060 1 0 0 2 2 81.8350 1 2 0 1 2 20.6473 2 2 2 0 1 3.1102 2 3 0 0 1 13.6791 2 2 3 2 1 6.4863 3 2 2 1 2 30.0250 0 3 1 3 6 202.1723 2 3 1 2 3 44.2210 3 0 0 0 1 27.6453 3 3 0 3 2 22.4702 3 2 0 2 0 0.0001 3 0 2 0 1 1.6281 3 1 0 2 0 0.0003 2 3 3 0 1 20.6843 1 0 2 0 4 108.0000 1 2 2 1 1 4.6150 2 3 2 2 1 12.4610 3 2 0 1 3 53.7982 1 1 2 0 1 36.3201 0 3 0 0 0 0.0000 0 3 2 0 1 19.9020 2 3 1 0 0 0.0002 2 2 1 3 2 31.8153 3 3 0 0 0 0.0002 2 1 3 3 2 17.9150 2 3 2 3 2 69.3151 3 1 2 1 0 0.0003 0 1 1 1 4 94.0502 1 1 1 3 6 242.2660 2 0 3 2 1 40.8852 0 1 1 2 2 74.7082 2 2 2 3 2 50.734


1 0 2 2 1 3 35.9501 3 3 1 1 1 2.7773 1 2 1 3 5 118.0650 3 2 1 2 0 0.000;

GREENE 데이터셋

Greene 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data greene; input firm year production cost @@;datalines;1 1955 5.36598 1.14867 1 1960 6.03787 1.451851 1965 6.37673 1.52257 1 1970 6.93245 1.766272 1955 6.54535 1.35041 2 1960 6.69827 1.711092 1965 7.40245 2.09519 2 1970 7.82644 2.394803 1955 8.07153 2.94628 3 1960 8.47679 3.25967;

IN 데이터셋

In 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data in; label q = "Quantity" p = "Price" s = "Price of Substitutes" y = "Income" u = "Unit Cost"; drop i e1 e2; p = 0; q = 0; do i = 1 to 60; y = 1 + .05*i + .15*rannor(123); u = 2 + .05*rannor(123) + .05*rannor(123); s = 4 - .001*(i-10)*(i-110) + .5*rannor(123); e1 = .15 * rannor(123); e2 = .15 * rannor(123); demandx = 1 + .3 * y + .35 * s + e1; supplyx = -1 - 1 * u + e2 - .4*e1; q = 1.4/2.15 * demandx + .75/2.15 * supplyx;

IN 데이터셋 245

p = ( - q + supplyx ) / -1.4; output; end; run;

출력 데이터셋(IN)은 Work 라이브러리에 저장됩니다.

LONG97DATA 데이터셋

LONG97DATA 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data long97data; input fem ment phd mar kid5 art lnart; datalines; 0 7.99999860 1.38000000 1 2 3 1.25276290 0 6.99999950 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 0 47.00000760 3.84999990 0 0 4 1.50407740 0 19.00000190 3.58999990 1 1 1 0.40546510 0 0.00000000 1.80999990 1 0 1 0.40546510 0 6.00000050 3.58999990 1 1 1 0.40546510 0 9.99999900 2.11999990 1 1 0 -0.69314720 0 1.99999990 4.29000000 1 0 0 -0.69314720 0 1.99999990 2.57999990 1 2 3 1.25276290 0 3.99999900 1.80000000 1 1 3 1.25276290 0 0.00000000 4.29000000 1 2 1 0.40546510 0 3.00000000 2.76000000 1 1 0 -0.69314720 0 9.99999900 3.41000010 1 1 1 0.40546510 0 6.99999950 4.34000020 1 3 2 0.91629080 0 15.00000100 3.84999990 1 2 5 1.70474800 0 1.99999990 2.09999990 1 0 2 0.91629080 0 13.00000000 4.29000000 1 0 2 0.91629080 0 15.00000100 4.29000000 0 0 1 0.40546510 0 4.99999810 2.26000000 1 1 0 -0.69314720 0 6.00000050 2.09999990 0 0 0 -0.69314720 0 12.00000000 2.26000000 1 0 3 1.25276290 0 15.99999810 3.84999990 1 1 6 1.87180220 0 6.99999950 4.29000000 0 0 4 1.50407740 0 6.00000050 1.80000000 1 2 2 0.91629080 0 1.99999990 2.26000000 0 0 2 0.91629080 0 0.00000000 2.09999990 0 0 0 -0.69314720 0 30.00000190 4.29000000 1 0 4 1.50407740 0 9.99999900 4.29000000 1 2 1 0.40546510 0 1.99999990 2.09999990 1 0 1 0.40546510 0 0.99999990 3.58999990 1 0 7 2.01490310


0 3.00000000 3.42000010 1 1 2 0.91629080 0 9.99999900 4.29000000 1 2 2 0.91629080 0 9.99999900 4.29000000 0 0 2 0.91629080 0 0.99999990 3.33999990 1 2 0 -0.69314720 0 1.99999990 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 0 10.99999710 4.29000000 1 0 1 0.40546510 0 4.99999810 3.61999990 1 0 4 1.50407740 0 0.00000000 4.29000000 1 3 1 0.40546510 0 3.99999900 4.34000020 1 1 1 0.40546510 0 1.99999990 1.25000000 1 1 2 0.91629080 0 19.00000190 4.34000020 0 0 7 2.01490310 0 3.00000000 1.67000000 1 3 1 0.40546510 0 0.00000000 3.47000000 0 0 0 -0.69314720 0 0.99999990 2.26000000 1 1 1 0.40546510 0 0.99999990 1.80000000 1 0 1 0.40546510 0 17.00000000 4.34000020 1 2 2 0.91629080 0 3.00000000 3.58999990 0 0 2 0.91629080 0 0.99999990 1.75000000 1 2 1 0.40546510 0 6.00000050 4.29000000 0 0 1 0.40546510 0 0.00000000 2.09999990 1 1 0 -0.69314720 0 15.00000100 4.29000000 1 2 0 -0.69314720 0 0.00000000 2.09999990 1 1 0 -0.69314720 0 26.99999810 3.31999990 1 2 2 0.91629080 0 4.99999810 4.34000020 1 0 2 0.91629080 0 6.99999950 3.41000010 0 0 4 1.50407740 0 0.00000000 4.29000000 1 0 1 0.40546510 0 10.99999710 3.19000010 1 0 2 0.91629080 0 13.00000000 4.29000000 1 0 2 0.91629080 0 3.99999900 1.74000000 1 2 1 0.40546510 0 3.99999900 2.76000000 0 0 1 0.40546510 0 26.99999810 3.58999990 1 1 7 2.01490310 0 9.99999900 1.80999990 1 0 4 1.50407740 0 13.00000000 4.29000000 1 1 2 0.91629080 0 0.99999990 4.29000000 1 1 1 0.40546510 0 6.00000050 2.76000000 0 0 1 0.40546510 0 6.00000050 3.47000000 0 0 6 1.87180220 0 4.99999810 2.50000000 1 2 2 0.91629080 0 1.99999990 1.25000000 1 0 5 1.70474800 0 13.99999710 3.58999990 1 1 3 1.25276290 0 0.00000000 2.09999990 1 1 0 -0.69314720 0 12.00000000 3.58999990 1 0 1 0.40546510 0 6.99999950 3.58999990 1 3 0 -0.69314720 0 3.00000000 1.75000000 1 0 1 0.40546510 0 1.99999990 1.75000000 1 2 1 0.40546510 0 1.99999990 3.58999990 1 1 1 0.40546510 0 1.99999990 4.29000000 0 0 1 0.40546510 0 0.00000000 4.29000000 0 0 0 -0.69314720

LONG97DATA 데이터셋 247

0 0.00000000 2.09999990 1 1 0 -0.69314720 0 0.00000000 2.60999990 1 0 3 1.25276290 0 30.00000190 4.29000000 1 0 5 1.70474800 0 21.00000000 1.74000000 1 0 16 2.80336050 0 4.99999810 2.76000000 1 0 1 0.40546510 0 9.00000000 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 0 7.99999860 2.76000000 1 2 1 0.40546510 0 25.00000000 4.29000000 1 2 3 1.25276290 0 0.00000000 3.47000000 1 1 5 1.70474800 0 4.99999810 2.57999990 1 2 0 -0.69314720 0 0.99999990 2.14000010 1 0 0 -0.69314720 0 4.99999810 2.26000000 0 0 0 -0.69314720 0 0.00000000 4.29000000 1 2 3 1.25276290 0 15.00000100 4.29000000 1 0 3 1.25276290 0 30.00000190 4.29000000 0 0 3 1.25276290 0 1.99999990 2.20000000 1 0 0 -0.69314720 0 6.00000050 1.80000000 1 2 3 1.25276290 0 0.00000000 2.09999990 1 2 1 0.40546510 0 13.00000000 4.29000000 1 1 1 0.40546510 0 0.00000000 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 0 12.00000000 2.09999990 1 1 0 -0.69314720 0 30.00000190 4.29000000 1 2 2 0.91629080 0 4.99999810 1.80999990 1 1 1 0.40546510 0 9.99999900 4.34000020 1 0 1 0.40546510 0 4.99999810 4.29000000 1 1 0 -0.69314720 0 3.99999900 2.50000000 1 2 1 0.40546510 0 13.00000000 2.05000000 1 2 4 1.50407740 0 7.99999860 3.47000000 1 0 3 1.25276290 0 6.00000050 2.60999990 1 1 1 0.40546510 0 6.00000050 4.29000000 1 2 1 0.40546510 0 25.00000000 4.29000000 0 0 2 0.91629080 0 1.99999990 4.29000000 1 1 2 0.91629080 0 9.00000000 4.34000020 1 0 6 1.87180220 0 9.99999900 2.11999990 1 1 0 -0.69314720 0 3.00000000 2.76000000 1 0 2 0.91629080 0 1.99999990 4.29000000 1 2 0 -0.69314720 0 0.00000000 2.50000000 1 0 1 0.40546510 0 6.00000050 4.34000020 1 0 5 1.70474800 0 7.99999860 2.76000000 1 1 2 0.91629080 0 9.99999900 3.19000010 1 1 2 0.91629080 0 7.99999860 4.61999990 0 0 3 1.25276290 0 6.00000050 3.15000010 1 2 0 -0.69314720 0 21.00000000 2.55000000 1 1 4 1.50407740 0 3.99999900 1.52000000 1 0 0 -0.69314720 0 1.99999990 1.72000000 1 2 4 1.50407740 0 0.99999990 1.78000000 1 1 2 0.91629080 0 17.00000000 2.85999990 1 1 1 0.40546510


0 30.00000190 4.61999990 1 2 0 -0.69314720 0 4.99999810 4.13999990 0 0 1 0.40546510 0 13.00000000 2.96000000 1 1 6 1.87180220 0 10.99999710 2.55000000 1 0 1 0.40546510 0 19.00000190 2.21000000 1 1 0 -0.69314720 0 4.99999810 3.08999990 1 0 3 1.25276290 0 66.00000760 4.54000000 1 2 4 1.50407740 0 0.00000000 1.78000000 1 0 3 1.25276290 0 3.00000000 2.21000000 1 3 0 -0.69314720 0 3.00000000 2.39000010 1 1 1 0.40546510 0 0.00000000 2.96000000 1 0 0 -0.69314720 0 7.99999860 2.51000000 1 1 0 -0.69314720 0 0.00000000 1.97000000 1 2 2 0.91629080 0 4.99999810 4.13999990 0 0 0 -0.69314720 0 29.00000000 4.25000000 1 1 4 1.50407740 0 10.99999710 2.85999990 1 2 0 -0.69314720 0 22.99999620 2.96000000 1 1 9 2.25129180 0 45.99999240 2.96000000 1 2 2 0.91629080 0 7.99999860 4.61999990 1 1 6 1.87180220 0 4.99999810 3.69000010 1 2 0 -0.69314720 0 0.99999990 3.15000010 1 1 0 -0.69314720 0 9.00000000 4.61999990 0 0 2 0.91629080 0 1.99999990 3.35999990 1 0 0 -0.69314720 0 6.99999950 3.69000010 0 0 4 1.50407740 0 10.99999710 3.54000000 1 0 1 0.40546510 0 56.99999620 2.96000000 1 1 4 1.50407740 0 15.99999810 2.55999990 1 1 1 0.40546510 0 0.00000000 2.31999990 1 0 0 -0.69314720 0 3.00000000 2.31999990 1 0 0 -0.69314720 0 0.99999990 0.92000000 1 2 0 -0.69314720 0 9.99999900 4.54000000 1 0 0 -0.69314720 0 10.99999710 4.54000000 1 3 0 -0.69314720 0 10.99999710 1.76000000 1 1 5 1.70474800 0 15.99999810 2.55999990 0 0 1 0.40546510 0 4.99999810 2.39000010 1 1 0 -0.69314720 0 9.00000000 3.40000010 1 0 2 0.91629080 0 19.99999620 2.86999990 1 2 2 0.91629080 0 21.00000000 4.54000000 1 2 4 1.50407740 0 4.99999810 2.82999990 1 0 4 1.50407740 0 6.00000050 1.67999990 1 0 0 -0.69314720 0 12.00000000 3.54000000 0 0 3 1.25276290 0 0.00000000 1.76000000 1 0 2 0.91629080 0 10.99999710 3.15000010 1 3 1 0.40546510 0 3.00000000 2.51000000 1 0 0 -0.69314720 0 15.99999810 3.69000010 1 1 0 -0.69314720 0 10.99999710 1.76000000 1 1 4 1.50407740 0 4.99999810 1.86000000 1 1 12 2.52572870


0 0.99999990 2.76000000 1 3 0 -0.69314720 0 15.99999810 4.61999990 1 1 1 0.40546510 0 12.00000000 4.25000000 1 0 5 1.70474800 0 10.99999710 2.54000000 1 0 4 1.50407740 0 0.00000000 2.20000000 1 1 0 -0.69314720 0 0.00000000 1.76000000 1 0 2 0.91629080 0 3.00000000 2.85999990 1 3 3 1.25276290 0 13.00000000 3.40000010 1 2 0 -0.69314720 0 45.00000000 4.54000000 1 1 1 0.40546510 0 47.00000760 1.86000000 1 1 9 2.25129180 0 6.99999950 1.52000000 1 0 0 -0.69314720 0 6.99999950 2.55999990 1 1 2 0.91629080 0 19.00000190 2.21000000 1 0 0 -0.69314720 0 9.00000000 3.69000010 1 0 7 2.01490310 0 76.99998470 1.78000000 1 1 1 0.40546510 0 0.00000000 1.17999990 1 1 0 -0.69314720 0 3.99999900 2.00000000 1 0 1 0.40546510 0 19.00000190 2.21000000 1 0 0 -0.69314720 0 12.00000000 4.13999990 1 2 0 -0.69314720 0 0.99999990 2.85999990 1 3 0 -0.69314720 0 17.00000000 2.85999990 1 1 1 0.40546510 0 6.00000050 2.54000000 0 0 7 2.01490310 0 3.99999900 2.85999990 1 1 0 -0.69314720 0 6.00000050 2.52000000 0 0 4 1.50407740 0 3.00000000 1.52000000 1 1 2 0.91629080 0 4.99999810 3.08999990 1 1 3 1.25276290 0 3.00000000 1.17999990 1 1 0 -0.69314720 0 3.00000000 1.42000000 1 0 0 -0.69314720 0 15.00000100 4.61999990 0 0 7 2.01490310 0 0.00000000 2.96000000 1 2 1 0.40546510 0 9.99999900 4.54000000 0 0 2 0.91629080 0 41.99999620 4.54000000 0 0 7 2.01490310 0 3.00000000 2.51000000 1 2 1 0.40546510 0 6.99999950 3.15000010 1 1 2 0.91629080 0 0.00000000 2.50000000 1 0 1 0.40546510 0 6.00000050 2.96000000 1 3 1 0.40546510 0 3.99999900 1.67999990 1 0 0 -0.69314720 0 0.00000000 1.22000000 1 1 1 0.40546510 0 1.99999990 1.52000000 1 0 1 0.40546510 0 4.99999810 2.21000000 1 1 0 -0.69314720 0 0.99999990 3.92000010 1 1 0 -0.69314720 0 13.00000000 4.54000000 1 0 5 1.70474800 0 0.00000000 1.17999990 1 0 2 0.91629080 0 26.00000000 3.69000010 1 0 3 1.25276290 0 0.99999990 1.72000000 1 0 2 0.91629080 0 25.00000000 2.57999990 1 1 5 1.70474800 0 3.00000000 1.52000000 0 0 3 1.25276290


0 47.00000760 1.86000000 1 1 4 1.50407740 0 3.99999900 2.50000000 1 0 5 1.70474800 0 0.99999990 4.61999990 1 0 1 0.40546510 0 6.99999950 1.40000000 1 2 0 -0.69314720 0 4.99999810 4.54000000 1 0 3 1.25276290 0 26.99999810 1.67999990 1 1 0 -0.69314720 0 0.99999990 2.82999990 1 0 2 0.91629080 0 4.99999810 3.35999990 0 0 1 0.40546510 0 0.00000000 1.97000000 1 1 7 2.01490310 0 12.00000000 3.40000010 0 0 1 0.40546510 0 3.99999900 1.74000000 1 1 1 0.40546510 0 0.00000000 2.96000000 0 0 0 -0.69314720 0 25.00000000 2.57999990 1 1 4 1.50407740 0 3.00000000 4.54000000 1 1 1 0.40546510 0 1.99999990 3.15000010 1 1 0 -0.69314720 0 12.00000000 2.96000000 1 2 0 -0.69314720 0 15.99999810 3.54000000 1 2 2 0.91629080 0 4.99999810 2.96000000 1 1 3 1.25276290 0 12.00000000 4.25000000 1 0 1 0.40546510 0 4.99999810 2.55999990 1 1 2 0.91629080 0 4.99999810 1.86000000 1 0 1 0.40546510 0 3.00000000 4.61999990 1 1 1 0.40546510 0 3.99999900 2.85999990 0 0 2 0.91629080 0 4.99999810 3.15000010 1 1 5 1.70474800 0 0.00000000 2.51000000 1 0 2 0.91629080 0 26.99999810 3.15000010 1 1 5 1.70474800 0 4.99999810 2.51000000 1 0 2 0.91629080 0 0.00000000 1.52000000 1 1 0 -0.69314720 0 17.99999810 4.29000000 0 0 6 1.87180220 0 4.99999810 4.29000000 1 1 4 1.50407740 0 7.99999860 4.29000000 1 2 2 0.91629080 0 3.99999900 2.09999990 1 0 2 0.91629080 0 35.00000760 4.29000000 1 1 12 2.52572870 0 4.99999810 4.29000000 0 0 2 0.91629080 0 9.00000000 3.58999990 1 1 1 0.40546510 0 6.00000050 4.29000000 1 0 1 0.40546510 0 24.00000190 4.29000000 1 0 2 0.91629080 0 0.00000000 2.09999990 1 1 0 -0.69314720 0 4.99999810 1.80999990 1 1 0 -0.69314720 0 19.00000190 4.29000000 0 0 7 2.01490310 0 3.00000000 4.29000000 0 0 1 0.40546510 0 1.99999990 4.29000000 1 1 1 0.40546510 0 3.99999900 1.25000000 1 0 3 1.25276290 0 9.99999900 3.58999990 1 0 1 0.40546510 0 7.99999860 2.09999990 1 1 1 0.40546510 0 1.99999990 4.29000000 1 0 4 1.50407740 0 19.00000190 4.29000000 1 1 3 1.25276290


0 0.99999990 3.47000000 1 1 1 0.40546510 0 3.00000000 3.19000010 1 0 1 0.40546510 0 4.99999810 3.19000010 1 2 1 0.40546510 0 0.00000000 2.09999990 1 0 1 0.40546510 0 21.00000000 3.58999990 1 1 5 1.70474800 0 13.99999710 4.29000000 1 1 1 0.40546510 0 0.00000000 2.09999990 1 0 0 -0.69314720 0 6.99999950 2.76000000 1 1 1 0.40546510 0 4.99999810 2.60999990 1 0 3 1.25276290 0 22.00000000 4.29000000 1 0 4 1.50407740 0 19.99999620 3.41000010 0 0 7 2.01490310 0 38.00000380 4.29000000 1 0 3 1.25276290 0 19.00000190 4.29000000 0 0 4 1.50407740 0 3.00000000 2.26000000 0 0 2 0.91629080 0 15.99999810 3.58999990 0 0 3 1.25276290 0 1.99999990 4.29000000 1 1 0 -0.69314720 0 3.00000000 2.05000000 0 0 1 0.40546510 0 12.00000000 4.29000000 1 2 1 0.40546510 0 35.00000760 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 0 19.00000190 4.29000000 1 0 0 -0.69314720 0 1.99999990 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 0 6.99999950 2.76000000 0 0 1 0.40546510 0 3.99999900 2.09999990 1 2 3 1.25276290 0 13.99999710 2.35999990 0 0 1 0.40546510 0 9.00000000 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 0 7.99999860 3.58999990 0 0 0 -0.69314720 0 12.00000000 4.29000000 1 1 2 0.91629080 0 3.00000000 4.29000000 1 1 0 -0.69314720 0 0.99999990 4.29000000 1 0 1 0.40546510 0 9.99999900 4.29000000 0 0 1 0.40546510 0 21.00000000 3.41000010 0 0 4 1.50407740 0 13.00000000 4.29000000 1 1 0 -0.69314720 0 17.00000000 4.29000000 1 0 2 0.91629080 0 4.99999810 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 0 1.99999990 2.14000010 0 0 0 -0.69314720 0 7.99999860 4.29000000 1 0 0 -0.69314720 0 1.99999990 2.50000000 1 1 2 0.91629080 0 4.99999810 2.60999990 1 1 3 1.25276290 0 0.99999990 1.80999990 1 2 0 -0.69314720 0 1.99999990 2.26000000 1 1 0 -0.69314720 0 3.99999900 3.61999990 1 2 1 0.40546510 0 9.00000000 4.29000000 1 2 1 0.40546510 0 9.00000000 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 0 17.00000000 4.29000000 0 0 2 0.91629080 0 24.00000190 4.29000000 1 2 0 -0.69314720 0 3.99999900 3.47000000 1 0 4 1.50407740 0 13.99999710 4.29000000 1 1 2 0.91629080


0 4.99999810 3.58999990 1 1 1 0.40546510 0 9.99999900 1.80999990 0 0 1 0.40546510 0 17.99999810 4.29000000 1 1 3 1.25276290 0 0.99999990 4.29000000 1 1 0 -0.69314720 0 0.00000000 2.09999990 1 0 1 0.40546510 0 3.99999900 2.15000010 1 2 0 -0.69314720 0 7.99999860 4.29000000 1 0 0 -0.69314720 0 0.99999990 2.26000000 1 0 1 0.40546510 0 7.99999860 4.29000000 1 0 0 -0.69314720 0 13.00000000 4.29000000 1 2 0 -0.69314720 0 4.99999810 3.58999990 1 2 0 -0.69314720 0 6.99999950 3.41000010 1 2 0 -0.69314720 0 6.99999950 3.58999990 0 0 3 1.25276290 0 4.99999810 3.61999990 1 1 3 1.25276290 0 0.00000000 2.09999990 1 3 1 0.40546510 0 13.99999710 4.29000000 0 0 1 0.40546510 0 6.00000050 4.29000000 1 0 0 -0.69314720 0 4.99999810 2.26000000 1 1 1 0.40546510 0 7.99999860 2.76000000 1 0 3 1.25276290 0 3.99999900 2.60999990 1 1 1 0.40546510 0 9.00000000 4.29000000 0 0 2 0.91629080 0 3.00000000 2.09999990 1 1 2 0.91629080 0 1.99999990 3.47000000 1 1 0 -0.69314720 0 0.00000000 2.09999990 0 0 0 -0.69314720 0 10.99999710 4.29000000 0 0 1 0.40546510 0 9.00000000 4.29000000 0 0 1 0.40546510 0 7.99999860 2.96000000 1 0 1 0.40546510 0 1.99999990 2.96000000 1 0 2 0.91629080 0 17.99999810 4.61999990 1 0 3 1.25276290 0 3.00000000 1.42000000 1 0 3 1.25276290 0 1.99999990 4.54000000 1 0 1 0.40546510 0 6.99999950 2.52000000 1 0 0 -0.69314720 0 9.99999900 4.54000000 1 1 2 0.91629080 0 15.99999810 2.00000000 1 1 1 0.40546510 0 4.99999810 2.54000000 1 0 0 -0.69314720 0 0.00000000 2.50000000 1 0 2 0.91629080 0 7.99999860 4.54000000 0 0 0 -0.69314720 0 9.99999900 3.35999990 0 0 1 0.40546510 0 17.99999810 3.40000010 1 1 0 -0.69314720 0 12.00000000 1.67999990 1 1 1 0.40546510 0 9.00000000 2.00000000 0 0 1 0.40546510 0 39.00000000 2.85999990 1 0 1 0.40546510 0 17.99999810 4.61999990 1 0 1 0.40546510 0 15.00000100 4.13999990 1 0 1 0.40546510 0 15.99999810 4.13999990 1 0 2 0.91629080 0 1.99999990 2.96000000 0 0 0 -0.69314720 0 6.99999950 2.82999990 1 2 3 1.25276290


0 24.00000190 2.55000000 1 0 2 0.91629080 0 7.99999860 1.67999990 1 0 1 0.40546510 0 6.99999950 2.00000000 0 0 1 0.40546510 0 10.99999710 2.00000000 1 1 1 0.40546510 0 0.00000000 2.96000000 1 1 4 1.50407740 0 3.99999900 1.50500000 1 0 4 1.50407740 0 21.00000000 3.54000000 1 0 2 0.91629080 0 6.00000050 3.40000010 0 0 1 0.40546510 0 6.00000050 4.61999990 0 0 0 -0.69314720 0 7.99999860 2.82999990 0 0 3 1.25276290 0 3.99999900 2.54000000 1 0 1 0.40546510 0 12.00000000 2.86999990 0 0 1 0.40546510 0 15.00000100 1.86000000 0 0 1 0.40546510 0 0.00000000 3.92000010 1 1 1 0.40546510 0 4.99999810 3.69000010 1 1 1 0.40546510 0 15.00000100 2.85999990 1 2 4 1.50407740 0 4.99999810 4.54000000 0 0 0 -0.69314720 0 7.99999860 4.61999990 0 0 0 -0.69314720 0 13.00000000 2.85999990 1 1 0 -0.69314720 0 1.99999990 3.40000010 0 0 1 0.40546510 0 6.00000050 2.57999990 1 2 4 1.50407740 0 19.99999620 4.25000000 1 0 3 1.25276290 0 6.99999950 1.76000000 1 1 2 0.91629080 0 6.99999950 2.85999990 1 3 0 -0.69314720 0 15.99999810 3.69000010 1 2 4 1.50407740 0 13.00000000 3.40000010 1 0 0 -0.69314720 0 0.00000000 3.40000010 1 2 0 -0.69314720 0 0.99999990 4.54000000 1 2 0 -0.69314720 0 12.00000000 2.86999990 0 0 3 1.25276290 0 6.99999950 1.76000000 1 0 4 1.50407740 0 3.99999900 4.25000000 0 0 1 0.40546510 0 0.00000000 3.92000010 0 0 3 1.25276290 0 3.99999900 3.35999990 1 0 2 0.91629080 0 3.99999900 2.31999990 1 0 1 0.40546510 0 36.99999240 4.54000000 0 0 2 0.91629080 0 22.99999620 3.35999990 1 1 0 -0.69314720 0 7.99999860 2.00000000 1 3 2 0.91629080 0 7.99999860 3.92000010 1 1 1 0.40546510 0 1.99999990 3.92000010 0 0 1 0.40546510 0 0.00000000 3.35999990 0 0 1 0.40546510 0 0.99999990 1.78000000 1 0 1 0.40546510 0 21.00000000 3.54000000 1 1 1 0.40546510 0 9.99999900 3.92000010 0 0 2 0.91629080 0 7.99999860 2.31999990 0 0 3 1.25276290 0 33.99999240 1.67999990 1 0 1 0.40546510 0 13.99999710 3.08999990 0 0 2 0.91629080 0 6.00000050 2.57999990 1 1 0 -0.69314720


0 13.99999710 3.40000010 0 0 6 1.87180220 0 12.00000000 2.86999990 0 0 3 1.25276290 0 17.99999810 4.61999990 0 0 4 1.50407740 0 3.00000000 2.96000000 1 3 0 -0.69314720 0 6.00000050 1.86000000 1 2 2 0.91629080 0 1.99999990 1.22000000 1 1 0 -0.69314720 0 10.99999710 2.51000000 1 2 6 1.87180220 0 10.99999710 2.51000000 1 0 8 2.14006610 0 4.99999810 3.69000010 1 0 2 0.91629080 0 7.99999860 2.96000000 1 0 3 1.25276290 0 3.99999900 1.78000000 1 0 1 0.40546510 0 0.99999990 1.22000000 1 1 1 0.40546510 0 7.99999860 2.85999990 1 0 0 -0.69314720 0 19.00000190 3.69000010 0 0 7 2.01490310 0 1.99999990 2.11999990 0 0 0 -0.69314720 0 9.99999900 2.52000000 1 1 2 0.91629080 0 3.99999900 2.31999990 1 0 1 0.40546510 0 3.00000000 4.61999990 1 0 2 0.91629080 0 1.99999990 3.54000000 1 2 4 1.50407740 0 0.99999990 2.50000000 1 0 0 -0.69314720 0 4.99999810 1.67999990 0 0 0 -0.69314720 0 1.99999990 3.40000010 1 1 1 0.40546510 0 4.99999810 3.92000010 0 0 0 -0.69314720 0 52.99998090 4.54000000 1 1 5 1.70474800 0 54.99998860 4.54000000 0 0 2 0.91629080 0 0.00000000 2.50000000 0 0 0 -0.69314720 0 10.99999710 4.54000000 1 0 2 0.91629080 0 25.00000000 3.54000000 0 0 3 1.25276290 0 4.99999810 1.52000000 1 0 2 0.91629080 0 1.99999990 3.92000010 1 2 0 -0.69314720 0 7.99999860 4.61999990 1 0 2 0.91629080 0 0.00000000 3.92000010 1 0 3 1.25276290 0 4.99999810 2.31999990 1 2 0 -0.69314720 0 7.99999860 2.96000000 1 2 2 0.91629080 0 6.99999950 2.85999990 1 2 1 0.40546510 0 13.99999710 1.95000000 1 1 3 1.25276290 0 1.99999990 3.92000010 1 2 1 0.40546510 0 4.99999810 2.86999990 0 0 1 0.40546510 0 24.00000190 3.69000010 1 0 3 1.25276290 0 3.00000000 3.69000010 1 0 0 -0.69314720 0 3.99999900 2.39000010 0 0 2 0.91629080 0 3.00000000 1.95000000 1 2 3 1.25276290 0 10.99999710 3.35999990 0 0 5 1.70474800 0 3.99999900 2.39000010 1 1 2 0.91629080 0 26.00000000 3.69000010 0 0 2 0.91629080 0 3.99999900 2.96000000 1 1 5 1.70474800 0 1.99999990 3.21000000 1 0 0 -0.69314720


0 0.00000000 2.11999990 1 2 0 -0.69314720 0 52.99998090 4.54000000 1 1 2 0.91629080 0 3.99999900 2.31999990 1 0 3 1.25276290 0 6.00000050 2.54000000 1 1 3 1.25276290 0 1.99999990 2.85999990 1 1 1 0.40546510 0 13.99999710 3.47000000 1 0 3 1.25276290 0 15.00000100 2.86999990 0 0 4 1.50407740 0 3.99999900 2.31999990 1 0 0 -0.69314720 0 15.00000100 1.86000000 1 2 4 1.50407740 0 3.99999900 1.95000000 1 0 2 0.91629080 0 1.99999990 2.31999990 1 2 0 -0.69314720 0 19.99999620 4.25000000 1 2 1 0.40546510 0 3.99999900 1.97000000 0 0 6 1.87180220 0 41.99999620 1.86000000 1 0 19 2.97041440 0 7.99999860 3.69000010 1 1 0 -0.69314720 0 3.00000000 4.54000000 1 1 0 -0.69314720 0 9.00000000 3.54000000 1 0 4 1.50407740 0 9.99999900 4.54000000 1 1 1 0.40546510 0 6.99999950 2.85999990 1 2 11 2.44234700 0 25.00000000 3.35999990 1 0 0 -0.69314720 0 3.00000000 2.85999990 0 0 0 -0.69314720 0 3.99999900 2.96000000 1 2 0 -0.69314720 0 22.00000000 2.55999990 1 2 1 0.40546510 0 7.99999860 1.63000000 1 0 2 0.91629080 0 13.99999710 2.96000000 0 0 0 -0.69314720 0 0.00000000 2.96000000 1 0 1 0.40546510 0 7.99999860 1.63000000 1 1 1 0.40546510 0 0.00000000 2.96000000 0 0 0 -0.69314720 0 21.00000000 2.96000000 1 2 2 0.91629080 0 6.99999950 2.96000000 1 0 1 0.40546510 0 30.99998860 4.54000000 1 2 3 1.25276290 0 1.99999990 4.54000000 1 2 2 0.91629080 0 9.99999900 2.15000010 0 0 1 0.40546510 0 6.00000050 4.54000000 1 1 2 0.91629080 0 12.00000000 2.21000000 1 2 2 0.91629080 0 0.99999990 2.21000000 1 1 0 -0.69314720 0 29.00000000 4.54000000 0 0 2 0.91629080 0 9.99999900 2.21000000 1 1 3 1.25276290 0 6.00000050 2.21000000 1 0 0 -0.69314720 0 36.99999240 4.54000000 1 0 3 1.25276290 0 4.99999810 4.54000000 0 0 4 1.50407740 1 9.00000000 2.11999990 0 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 2.11999990 1 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 2.11999990 1 0 2 0.91629080 1 3.00000000 2.11999990 1 0 3 1.25276290 1 9.00000000 2.11999990 1 1 1 0.40546510 1 10.99999710 2.39000010 0 0 3 1.25276290


1 4.99999810 2.57999990 0 0 2 0.91629080 1 6.99999950 3.19000010 1 0 4 1.50407740 1 4.99999810 3.75000000 0 0 0 -0.69314720 1 3.00000000 3.58999990 0 0 1 0.40546510 1 1.99999990 2.57999990 0 0 2 0.91629080 1 0.00000000 3.75000000 0 0 3 1.25276290 1 4.99999810 3.75000000 1 0 0 -0.69314720 1 0.99999990 3.75000000 0 0 0 -0.69314720 1 3.99999900 1.22000000 1 2 2 0.91629080 1 13.99999710 3.75000000 0 0 0 -0.69314720 1 6.99999950 3.75000000 1 0 0 -0.69314720 1 26.00000000 3.75000000 0 0 0 -0.69314720 1 7.99999860 3.75000000 0 0 2 0.91629080 1 3.00000000 3.75000000 0 0 4 1.50407740 1 6.00000050 3.75000000 0 0 0 -0.69314720 1 21.00000000 3.75000000 0 0 1 0.40546510 1 7.99999860 3.75000000 1 0 2 0.91629080 1 3.99999900 3.75000000 0 0 0 -0.69314720 1 6.99999950 3.75000000 1 1 1 0.40546510 1 0.00000000 3.75000000 1 0 2 0.91629080 1 0.00000000 2.54000000 1 1 0 -0.69314720 1 0.99999990 2.54000000 1 0 0 -0.69314720 1 3.99999900 2.76000000 0 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 4.13999990 0 0 0 -0.69314720 1 3.99999900 0.92000000 0 0 1 0.40546510 1 0.00000000 1.00500000 0 0 0 -0.69314720 1 6.00000050 3.08999990 0 0 2 0.91629080 1 3.00000000 3.08999990 1 1 2 0.91629080 1 0.00000000 1.79000000 0 0 0 -0.69314720 1 3.00000000 1.40000000 0 0 1 0.40546510 1 3.00000000 1.40000000 0 0 4 1.50407740 1 0.00000000 1.40000000 1 0 2 0.91629080 1 0.00000000 1.40000000 0 0 2 0.91629080 1 13.99999710 1.40000000 0 0 0 -0.69314720 1 12.00000000 1.40000000 0 0 1 0.40546510 1 1.99999990 1.40000000 0 0 1 0.40546510 1 6.00000050 2.00000000 0 0 1 0.40546510 1 10.99999710 4.34000020 1 0 2 0.91629080 1 6.00000050 4.34000020 1 0 4 1.50407740 1 0.00000000 1.75000000 0 0 0 -0.69314720 1 36.00000000 2.09999990 1 0 6 1.87180220 1 7.99999860 2.09999990 0 0 1 0.40546510 1 1.99999990 2.09999990 0 0 0 -0.69314720 1 10.99999710 3.58999990 1 0 2 0.91629080 1 10.99999710 3.58999990 1 2 2 0.91629080 1 17.99999810 3.58999990 0 0 0 -0.69314720 1 3.99999900 3.58999990 0 0 0 -0.69314720


1 17.99999810 3.58999990 1 0 10 2.35137530 1 7.99999860 3.58999990 0 0 1 0.40546510 1 19.00000190 3.41000010 1 0 3 1.25276290 1 3.99999900 3.41000010 1 0 4 1.50407740 1 4.99999810 3.41000010 1 2 0 -0.69314720 1 6.99999950 3.40000010 0 0 1 0.40546510 1 3.99999900 3.40000010 1 1 2 0.91629080 1 4.99999810 3.40000010 1 0 4 1.50407740 1 13.99999710 3.40000010 1 0 1 0.40546510 1 3.99999900 3.40000010 1 0 0 -0.69314720 1 3.99999900 2.52000000 0 0 3 1.25276290 1 0.00000000 2.52000000 0 0 1 0.40546510 1 15.00000100 3.69000010 1 1 2 0.91629080 1 0.99999990 3.69000010 1 0 1 0.40546510 1 3.00000000 3.69000010 1 1 0 -0.69314720 1 17.99999810 3.69000010 0 0 1 0.40546510 1 15.00000100 2.86999990 0 0 0 -0.69314720 1 4.99999810 2.86999990 1 0 1 0.40546510 1 17.99999810 2.86999990 1 0 1 0.40546510 1 9.00000000 2.86999990 0 0 2 0.91629080 1 6.00000050 2.86999990 0 0 4 1.50407740 1 15.00000100 2.86999990 1 0 1 0.40546510 1 3.99999900 3.35999990 0 0 2 0.91629080 1 1.99999990 3.35999990 1 2 0 -0.69314720 1 3.00000000 3.35999990 0 0 2 0.91629080 1 6.99999950 3.35999990 0 0 0 -0.69314720 1 15.99999810 4.54000000 1 0 4 1.50407740 1 48.00000000 4.54000000 1 2 2 0.91629080 1 15.00000100 4.54000000 1 0 5 1.70474800 1 36.99999240 4.54000000 0 0 1 0.40546510 1 9.99999900 4.54000000 1 0 2 0.91629080 1 13.00000000 4.54000000 0 0 2 0.91629080 1 6.00000050 4.54000000 1 2 0 -0.69314720 1 13.00000000 0.75500000 0 0 0 -0.69314720 1 6.99999950 4.54000000 1 1 2 0.91629080 1 9.00000000 4.54000000 1 0 2 0.91629080 1 4.99999810 4.54000000 0 0 2 0.91629080 1 15.00000100 4.54000000 0 0 6 1.87180220 1 3.00000000 4.54000000 0 0 3 1.25276290 1 13.99999710 4.54000000 0 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 1.28000000 1 0 1 0.40546510 1 3.99999900 1.28000000 1 0 4 1.50407740 1 3.99999900 1.28000000 1 0 0 -0.69314720 1 0.00000000 2.50000000 1 1 0 -0.69314720 1 47.00000760 3.84999990 1 2 2 0.91629080 1 29.00000000 3.84999990 1 0 1 0.40546510 1 0.99999990 3.84999990 1 1 5 1.70474800


1 17.99999810 3.84999990 0 0 1 0.40546510 1 13.00000000 2.05000000 0 0 1 0.40546510 1 17.00000000 2.05000000 0 0 1 0.40546510 1 1.99999990 2.05000000 0 0 2 0.91629080 1 3.99999900 1.78000000 1 0 4 1.50407740 1 0.99999990 1.17999990 1 0 1 0.40546510 1 3.00000000 1.52000000 1 0 0 -0.69314720 1 9.00000000 1.48000000 1 0 2 0.91629080 1 12.00000000 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 1 17.00000000 4.29000000 0 0 1 0.40546510 1 4.99999810 4.29000000 0 0 3 1.25276290 1 1.99999990 3.08999990 1 0 2 0.91629080 1 0.00000000 3.08999990 0 0 2 0.91629080 1 3.00000000 3.61999990 0 0 5 1.70474800 1 6.99999950 3.61999990 0 0 0 -0.69314720 1 7.99999860 3.61999990 0 0 0 -0.69314720 1 0.00000000 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 1 6.00000050 2.60999990 1 1 1 0.40546510 1 6.99999950 2.60999990 1 0 1 0.40546510 1 9.00000000 2.09999990 0 0 0 -0.69314720 1 7.99999860 2.96000000 1 0 2 0.91629080 1 9.99999900 2.39000010 0 0 0 -0.69314720 1 3.00000000 1.95000000 1 0 1 0.40546510 1 13.99999710 3.41000010 0 0 2 0.91629080 1 0.99999990 4.29000000 0 0 2 0.91629080 1 10.99999710 3.58999990 0 0 2 0.91629080 1 9.99999900 4.61999990 0 0 1 0.40546510 1 6.00000050 2.14000010 0 0 1 0.40546510 1 10.99999710 2.85999990 0 0 0 -0.69314720 1 4.99999810 3.47000000 0 0 2 0.91629080 1 13.99999710 4.61999990 1 1 3 1.25276290 1 9.00000000 3.19000010 1 3 1 0.40546510 1 0.99999990 2.51000000 0 0 1 0.40546510 1 0.00000000 2.11999990 0 0 0 -0.69314720 1 3.00000000 3.19000010 0 0 0 -0.69314720 1 3.99999900 1.74000000 1 1 2 0.91629080 1 0.00000000 1.25000000 1 0 0 -0.69314720 1 6.99999950 3.69000010 1 0 0 -0.69314720 1 4.99999810 3.21000000 0 0 0 -0.69314720 1 15.00000100 4.61999990 1 1 0 -0.69314720 1 24.00000190 2.85999990 1 0 5 1.70474800 1 9.00000000 2.39000010 1 1 1 0.40546510 1 0.00000000 1.17999990 1 0 3 1.25276290 1 6.99999950 3.35999990 0 0 2 0.91629080 1 7.99999860 1.97000000 0 0 2 0.91629080 1 22.00000000 1.64000000 1 0 1 0.40546510 1 6.99999950 3.92000010 1 0 2 0.91629080


1 6.00000050 3.31999990 0 0 6 1.87180220 1 6.00000050 2.57999990 0 0 5 1.70474800 1 22.99999620 4.54000000 0 0 2 0.91629080 1 1.99999990 2.39000010 1 0 0 -0.69314720 1 9.00000000 3.58999990 0 0 4 1.50407740 1 6.99999950 3.69000010 0 0 2 0.91629080 1 9.99999900 3.19000010 0 0 2 0.91629080 1 3.99999900 2.31999990 0 0 2 0.91629080 1 10.99999710 3.47000000 1 1 2 0.91629080 1 3.99999900 3.69000010 0 0 2 0.91629080 1 4.99999810 2.31999990 1 1 3 1.25276290 1 10.99999710 3.19000010 0 0 1 0.40546510 1 19.00000190 4.54000000 0 0 1 0.40546510 1 3.00000000 3.35999990 1 1 0 -0.69314720 1 4.99999810 2.57999990 1 0 2 0.91629080 1 6.99999950 3.21000000 1 1 2 0.91629080 1 3.00000000 1.40000000 0 0 1 0.40546510 1 9.99999900 2.50000000 0 0 4 1.50407740 1 0.00000000 3.19000010 1 2 0 -0.69314720 1 3.00000000 3.35999990 0 0 0 -0.69314720 1 9.00000000 3.15000010 0 0 6 1.87180220 1 6.99999950 1.45000000 1 0 2 0.91629080 1 6.99999950 2.85999990 1 2 1 0.40546510 1 48.99999240 4.61999990 1 1 3 1.25276290 1 1.99999990 3.69000010 1 0 0 -0.69314720 1 19.00000190 2.96000000 1 0 1 0.40546510 1 12.00000000 3.08999990 1 1 1 0.40546510 1 0.99999990 3.08999990 0 0 0 -0.69314720 1 12.00000000 4.61999990 0 0 2 0.91629080 1 13.00000000 2.85999990 1 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 3.21000000 0 0 0 -0.69314720 1 3.00000000 2.82999990 1 0 2 0.91629080 1 22.00000000 4.29000000 0 0 1 0.40546510 1 35.00000760 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 1 0.99999990 3.08999990 1 0 2 0.91629080 1 3.99999900 3.69000010 0 0 0 -0.69314720 1 0.99999990 1.79000000 1 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 3.35999990 1 1 0 -0.69314720 1 13.99999710 2.57999990 1 0 4 1.50407740 1 24.00000190 3.75000000 0 0 1 0.40546510 1 4.99999810 3.19000010 0 0 2 0.91629080 1 0.99999990 2.09999990 0 0 0 -0.69314720 1 7.99999860 3.58999990 1 1 0 -0.69314720 1 0.99999990 3.92000010 0 0 0 -0.69314720 1 24.00000190 3.31999990 1 1 1 0.40546510 1 1.99999990 2.00000000 0 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 3.47000000 1 0 0 -0.69314720


1 13.99999710 3.21000000 1 0 4 1.50407740 1 4.99999810 2.05000000 0 0 3 1.25276290 1 0.99999990 2.52000000 0 0 0 -0.69314720 1 6.99999950 3.15000010 1 0 0 -0.69314720 1 38.00000380 1.86000000 1 2 6 1.87180220 1 3.00000000 2.85999990 0 0 2 0.91629080 1 3.99999900 4.29000000 1 1 4 1.50407740 1 0.00000000 1.25500000 1 2 0 -0.69314720 1 19.00000190 3.21000000 1 0 5 1.70474800 1 4.99999810 2.31999990 1 1 1 0.40546510 1 3.00000000 3.19000010 0 0 4 1.50407740 1 1.99999990 3.19000010 1 0 1 0.40546510 1 10.99999710 3.35999990 1 0 3 1.25276290 1 13.99999710 3.54000000 1 1 1 0.40546510 1 6.00000050 1.86000000 1 0 0 -0.69314720 1 13.00000000 1.50500000 0 0 0 -0.69314720 1 6.99999950 2.39000010 1 0 1 0.40546510 1 10.99999710 4.29000000 1 1 2 0.91629080 1 9.00000000 2.00000000 1 1 0 -0.69314720 1 3.99999900 3.92000010 0 0 1 0.40546510 1 6.00000050 4.29000000 1 0 2 0.91629080 1 6.00000050 3.35999990 0 0 1 0.40546510 1 13.99999710 4.61999990 1 0 3 1.25276290 1 6.00000050 2.00000000 0 0 1 0.40546510 1 4.99999810 3.58999990 1 0 2 0.91629080 1 6.00000050 2.86999990 0 0 1 0.40546510 1 3.99999900 2.96000000 0 0 0 -0.69314720 1 10.99999710 3.47000000 1 0 0 -0.69314720 1 7.99999860 3.19000010 1 0 4 1.50407740 1 3.00000000 2.85999990 1 1 0 -0.69314720 1 15.99999810 2.52000000 1 0 2 0.91629080 1 6.00000050 4.29000000 0 0 1 0.40546510 1 0.00000000 1.25500000 0 0 1 0.40546510 1 1.99999990 1.83000000 1 0 0 -0.69314720 1 12.00000000 4.29000000 0 0 3 1.25276290 1 7.99999860 2.96000000 1 0 0 -0.69314720 1 0.99999990 2.31999990 1 0 1 0.40546510 1 10.99999710 1.22000000 1 1 0 -0.69314720 1 10.99999710 4.29000000 1 0 1 0.40546510 1 1.99999990 4.25000000 0 0 1 0.40546510 1 36.00000000 2.55000000 0 0 2 0.91629080 1 10.99999710 1.95000000 1 0 1 0.40546510 1 1.99999990 3.69000010 0 0 0 -0.69314720 1 25.00000000 4.29000000 0 0 1 0.40546510 1 4.99999810 3.19000010 1 0 2 0.91629080 1 12.00000000 3.54000000 1 1 4 1.50407740 1 4.99999810 3.54000000 1 0 4 1.50407740


1 7.99999860 3.54000000 1 1 0 -0.69314720 1 0.99999990 1.86000000 1 1 3 1.25276290 1 3.00000000 4.61999990 0 0 4 1.50407740 1 15.99999810 4.61999990 1 0 1 0.40546510 1 9.99999900 4.61999990 1 0 3 1.25276290 1 13.00000000 4.54000000 1 0 1 0.40546510 1 0.99999990 3.47000000 1 0 0 -0.69314720 1 15.99999810 2.85999990 0 0 0 -0.69314720 1 6.99999950 2.00000000 1 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 2.00000000 0 0 0 -0.69314720 1 3.00000000 2.60999990 1 0 0 -0.69314720 1 6.00000050 2.05000000 0 0 0 -0.69314720 1 6.00000050 2.05000000 0 0 0 -0.69314720 1 4.99999810 3.54000000 0 0 0 -0.69314720 1 0.00000000 0.92000000 1 0 2 0.91629080 1 0.00000000 1.79000000 1 0 0 -0.69314720 1 6.00000050 2.00000000 1 0 0 -0.69314720 1 7.99999860 3.15000010 0 0 4 1.50407740 1 15.99999810 2.26000000 1 0 5 1.70474800 1 3.99999900 2.26000000 0 0 1 0.40546510 1 0.99999990 4.29000000 1 0 6 1.87180220 1 21.00000000 4.29000000 1 0 1 0.40546510 1 9.00000000 4.54000000 0 0 1 0.40546510 1 3.00000000 3.35999990 1 1 0 -0.69314720 1 1.99999990 2.52000000 0 0 0 -0.69314720 1 9.99999900 4.29000000 0 0 3 1.25276290 1 9.00000000 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 1 12.00000000 4.54000000 0 0 2 0.91629080 1 0.00000000 2.50000000 0 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 2.76000000 0 0 1 0.40546510 1 0.00000000 2.55000000 1 1 0 -0.69314720 1 0.00000000 4.61999990 1 0 0 -0.69314720 1 6.00000050 1.63000000 0 0 2 0.91629080 1 3.00000000 3.47000000 1 0 1 0.40546510 1 30.99998860 3.41000010 1 0 2 0.91629080 1 0.99999990 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 1 6.99999950 2.96000000 1 0 0 -0.69314720 1 0.00000000 4.61999990 1 0 5 1.70474800 1 12.00000000 3.58999990 1 0 0 -0.69314720 1 12.00000000 3.69000010 1 0 3 1.25276290 1 1.99999990 4.54000000 1 0 1 0.40546510 1 10.99999710 3.33999990 0 0 4 1.50407740 1 1.99999990 2.51000000 1 1 4 1.50407740 1 3.99999900 3.15000010 1 0 3 1.25276290 1 3.00000000 3.19000010 1 0 1 0.40546510 1 17.99999810 3.19000010 0 0 1 0.40546510 1 1.99999990 3.84999990 0 0 1 0.40546510


1 3.99999900 3.33999990 1 1 2 0.91629080 1 15.00000100 4.29000000 0 0 2 0.91629080 1 3.99999900 4.29000000 0 0 2 0.91629080 1 21.00000000 4.29000000 0 0 2 0.91629080 1 3.99999900 4.29000000 1 1 0 -0.69314720 1 0.00000000 2.96000000 1 0 0 -0.69314720 1 0.99999990 1.78000000 1 0 0 -0.69314720 1 17.00000000 3.54000000 1 2 1 0.40546510 1 3.00000000 3.69000010 1 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 3.35999990 0 0 3 1.25276290 1 1.99999990 3.54000000 1 0 0 -0.69314720 1 0.99999990 3.54000000 1 1 0 -0.69314720 1 3.00000000 1.22000000 1 1 3 1.25276290 1 3.99999900 3.35999990 0 0 1 0.40546510 1 1.99999990 2.21000000 0 0 1 0.40546510 1 3.99999900 2.25000000 0 0 1 0.40546510 1 17.00000000 4.61999990 1 1 2 0.91629080 1 4.99999810 3.58999990 1 0 1 0.40546510 1 0.99999990 4.29000000 1 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 2.11999990 0 0 2 0.91629080 1 3.00000000 2.26000000 0 0 2 0.91629080 1 3.00000000 2.26000000 1 0 4 1.50407740 1 4.99999810 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 1 3.00000000 3.58999990 1 1 3 1.25276290 1 13.00000000 4.29000000 1 2 1 0.40546510 1 1.99999990 2.00000000 0 0 1 0.40546510 1 0.00000000 1.97000000 1 2 0 -0.69314720 1 7.99999860 3.92000010 1 0 0 -0.69314720 1 39.00000000 2.85999990 0 0 4 1.50407740 1 26.00000000 2.82999990 0 0 2 0.91629080 1 3.00000000 3.35999990 1 1 3 1.25276290 1 22.99999620 2.55999990 0 0 4 1.50407740 1 7.99999860 1.63000000 0 0 1 0.40546510 1 22.00000000 4.61999990 0 0 3 1.25276290 1 4.99999810 4.61999990 0 0 1 0.40546510 1 21.00000000 4.29000000 1 0 3 1.25276290 1 6.00000050 4.29000000 1 1 0 -0.69314720 1 3.99999900 4.29000000 1 1 2 0.91629080 1 24.00000190 4.29000000 1 0 6 1.87180220 1 6.00000050 4.29000000 1 0 1 0.40546510 1 33.99999240 3.35999990 0 0 1 0.40546510 1 0.00000000 3.21000000 0 0 2 0.91629080 1 9.99999900 2.00000000 0 0 1 0.40546510 1 1.99999990 3.21000000 1 2 2 0.91629080 1 3.00000000 2.57999990 1 2 2 0.91629080 1 3.00000000 2.57999990 1 0 0 -0.69314720 1 0.99999990 2.82999990 0 0 0 -0.69314720


1 6.00000050 3.19000010 0 0 1 0.40546510 1 3.00000000 3.47000000 0 0 1 0.40546510 1 22.99999620 4.61999990 1 0 2 0.91629080 1 13.00000000 4.25000000 1 0 4 1.50407740 1 4.99999810 1.86000000 1 0 2 0.91629080 1 9.00000000 4.29000000 1 1 0 -0.69314720 1 9.00000000 3.35999990 0 0 0 -0.69314720 1 9.99999900 1.80000000 1 0 2 0.91629080 1 0.00000000 1.65500000 0 0 1 0.40546510 1 6.00000050 2.85999990 0 0 0 -0.69314720 1 13.99999710 4.61999990 0 0 2 0.91629080 1 3.00000000 4.29000000 0 0 0 -0.69314720 1 4.99999810 2.35999990 1 0 4 1.50407740 1 10.99999710 1.80999990 1 0 1 0.40546510 1 32.00001140 3.58999990 1 0 1 0.40546510 1 9.99999900 1.76000000 0 0 0 -0.69314720 1 4.99999810 2.00000000 1 0 1 0.40546510 1 13.99999710 3.58999990 0 0 5 1.70474800 1 6.00000050 2.26000000 1 0 3 1.25276290 1 3.99999900 2.26000000 0 0 1 0.40546510 1 3.99999900 1.76000000 1 1 1 0.40546510 1 0.99999990 3.58999990 1 0 1 0.40546510 1 0.99999990 3.58999990 1 0 0 -0.69314720 1 4.99999810 2.82999990 1 1 1 0.40546510 1 1.99999990 2.57999990 0 0 1 0.40546510 1 17.99999810 4.61999990 1 0 1 0.40546510 1 15.00000100 2.31999990 0 0 1 0.40546510 1 0.00000000 2.39000010 1 0 0 -0.69314720 1 22.00000000 2.96000000 1 0 3 1.25276290 1 10.99999710 2.11999990 0 0 0 -0.69314720 1 17.99999810 4.61999990 1 0 1 0.40546510 1 3.00000000 2.25000000 1 0 1 0.40546510 1 7.99999860 1.76000000 1 0 1 0.40546510 1 12.00000000 4.54000000 0 0 6 1.87180220 1 9.99999900 3.69000010 1 1 2 0.91629080 1 1.99999990 1.25000000 0 0 0 -0.69314720 1 4.99999810 1.25000000 1 0 1 0.40546510 1 3.99999900 3.19000010 1 0 0 -0.69314720 1 0.00000000 2.57999990 1 2 0 -0.69314720 1 6.99999950 2.00000000 1 1 2 0.91629080 1 0.99999990 2.76000000 0 0 0 -0.69314720 1 3.99999900 2.54000000 0 0 2 0.91629080 1 0.00000000 3.19000010 0 0 0 -0.69314720 1 9.00000000 3.08999990 1 2 1 0.40546510 1 3.99999900 3.19000010 0 0 2 0.91629080 1 0.00000000 3.08999990 0 0 0 -0.69314720 1 7.99999860 2.26000000 0 0 2 0.91629080


1 9.00000000 2.26000000 1 1 1 0.40546510 1 7.99999860 3.35999990 1 0 2 0.91629080 1 9.00000000 3.15000010 1 0 1 0.40546510 1 3.99999900 4.54000000 1 0 0 -0.69314720 1 0.00000000 3.58999990 1 0 2 0.91629080 1 3.00000000 3.47000000 1 0 1 0.40546510 1 1.99999990 2.85999990 1 1 1 0.40546510 1 6.00000050 2.26000000 1 0 0 -0.69314720 1 3.99999900 3.47000000 1 1 2 0.91629080 1 0.00000000 2.76000000 1 0 0 -0.69314720 1 1.99999990 3.58999990 1 2 0 -0.69314720 1 13.00000000 3.75000000 0 0 5 1.70474800 1 1.99999990 2.57999990 1 2 1 0.40546510 1 1.99999990 3.58999990 1 1 2 0.91629080 1 15.99999810 1.89000000 1 2 3 1.25276290 1 9.00000000 3.15000010 0 0 7 2.01490310 1 12.00000000 2.86999990 0 0 5 1.70474800 1 0.99999990 2.11999990 1 2 0 -0.69314720 1 3.99999900 4.61999990 1 0 1 0.40546510 1 0.00000000 2.39000010 0 0 0 -0.69314720 1 10.99999710 2.11999990 0 0 0 -0.69314720 1 4.99999810 1.80999990 1 0 0 -0.69314720 1 7.99999860 2.31999990 0 0 4 1.50407740 1 15.00000100 2.39000010 0 0 0 -0.69314720 1 6.00000050 3.75000000 1 0 3 1.25276290 1 0.00000000 2.00000000 0 0 0 -0.69314720 1 13.99999710 3.58999990 1 1 0 -0.69314720 1 4.99999810 4.29000000 0 0 2 0.91629080 1 0.00000000 2.57999990 1 0 0 -0.69314720 1 4.99999810 4.61999990 1 0 0 -0.69314720 1 3.00000000 1.50500000 0 0 0 -0.69314720 1 3.99999900 3.75000000 1 0 2 0.91629080 1 3.99999900 3.75000000 1 2 0 -0.69314720 1 0.00000000 1.75000000 1 0 1 0.40546510 1 0.00000000 2.11999990 1 0 1 0.40546510 1 4.99999810 3.75000000 0 0 2 0.91629080 1 0.00000000 0.75500000 0 0 0 -0.69314720 1 6.99999950 2.25000000 0 0 1 0.40546510 1 3.00000000 3.19000010 0 0 1 0.40546510 ;

출력 데이터셋(LONG97DATA)은 Work 라이브러리에 저장됩니다.


MROZ 데이터셋

Mroz 데이터셋을 생성하려면 다음 코드를 프로그램 탭에 입력합니다.

data mroz; input inlf nwifeinc educ exper expersq age kidslt6 kidsge6 lwage; datalines; 1 10.91006 12 14 196 32 1 0 1.210154 1 19.49998 12 5 25 30 0 2 0.3285121 1 12.03991 12 15 225 35 1 3 1.514138 1 6.799996 12 6 36 34 0 3 0.0921233 1 20.10006 14 7 49 31 1 2 1.524272 1 9.859054 12 33 1089 54 0 0 1.55648 1 9.152048 16 11 121 37 0 2 2.12026 1 10.90004 12 35 1225 54 0 0 2.059634 1 17.305 12 24 576 48 0 2 0.7543364 1 12.925 12 21 441 39 0 2 1.544899 1 24.29995 12 15 225 33 0 1 1.401922 1 19.70007 11 14 196 42 0 1 1.524272 1 15.00001 12 0 0 30 1 2 0.7339532 1 14.6 12 14 196 43 0 2 0.8183691 1 24.63091 10 6 36 43 0 1 1.302831 1 17.53103 11 9 81 35 0 3 0.2980284 1 14.09998 12 20 400 43 0 2 1.16761 1 15.839 12 6 36 39 0 5 1.643839 1 14.1 12 23 529 45 0 0 0.6931472 1 10.29996 12 9 81 35 0 4 2.021932 1 22.65498 16 5 25 42 0 2 1.254248 1 8.090048 12 11 121 30 0 0 1.272958 1 17.479 13 18 324 48 0 0 1.178655 1 9.56 12 15 225 45 0 0 1.178655 1 8.274953 12 4 16 31 1 1 0.7675587 1 27.34999 17 21 441 43 0 2 1.331812 1 16 12 31 961 59 0 0 1.386294 1 16.99998 12 9 81 32 0 3 1.55327 1 15.10006 17 7 49 31 1 0 1.981815 1 15.69998 12 7 49 42 0 0 1.76936 1 5.11896 11 32 1024 50 0 0 0.4308079 1 16.75001 16 11 121 59 0 0 0.8997548 1 13.59993 13 16 256 36 0 2 1.76663 1 17.10005 12 14 196 51 0 1 1.272958 1 16.73405 16 27 729 45 0 3 1.336789 1 14.19698 11 0 0 42 0 1 0.9017048


1 10.31999 12 17 289 46 0 0 0.8651237 1 11.3841 10 28 784 46 0 1 1.511847 1 14.59408 14 24 576 51 0 0 1.726029 1 17.50044 17 11 121 30 0 0 2.683142 1 15.51 12 1 1 30 1 2 0.9852943 1 21.99998 12 14 196 57 0 0 1.365939 1 22.5 16 6 36 31 1 2 0.9450337 1 19.994 12 10 100 48 0 2 1.512376 1 14.13 12 6 36 30 0 3 0.6931472 1 5.000013 12 4 16 34 0 2 1.244788 1 21.1549 16 10 100 48 0 2 0.7011649 1 7.141946 12 22 484 45 0 0 1.519863 1 16.65007 12 16 256 51 0 0 0.8209686 1 6.352 12 6 36 30 0 2 0.9698315 1 27.31395 12 12 144 46 0 1 0.8285082 1 14.5 12 32 1024 58 0 0 0.0943096 1 16.25799 12 15 225 37 0 8 0.1625439 1 9.5 8 17 289 52 0 0 0.4700036 1 7.999956 10 34 1156 52 0 0 0.6292484 1 12.50003 16 9 81 31 0 0 1.39716 1 14.00003 14 37 1369 55 0 0 2.265444 1 20.80007 17 10 100 34 0 0 2.084541 1 19.38511 14 35 1225 55 0 0 1.525839 1 12.38699 12 6 36 39 0 2 0.7621601 1 28.5 14 19 361 40 0 3 1.481605 1 15.04991 12 10 100 43 0 4 1.262826 1 10.49998 8 11 121 48 0 0 0.9996756 1 11.81 12 15 225 47 0 0 1.832582 1 6.950073 12 12 144 41 0 4 2.479308 1 12.41997 8 12 144 36 0 0 1.279015 1 17.4 17 14 196 46 0 2 1.937936 1 15.5 12 11 121 34 0 0 1.070453 1 21.21704 12 9 81 41 0 3 1.123923 1 18 12 24 576 51 0 1 1.321756 1 11.89992 12 12 144 33 0 0 1.745 1 26.75196 12 13 169 52 0 0 1.301744 1 12.14996 9 29 841 58 0 0 1.641866 1 10.19999 10 11 121 34 2 4 2.10702 1 8.120015 12 13 169 31 0 1 1.467068 1 10.65996 12 19 361 48 0 1 1.605811 1 18.10001 12 2 4 32 0 2 -1.029739 1 8.599986 17 24 576 49 0 0 1.087686 1 13.665 15 9 81 32 2 2 0 1 32.34996 12 6 36 58 0 0 0.9382087 1 12.08501 6 22 484 50 0 0 -0.1505904 1 12.15 14 30 900 60 0 0 0 1 17.69502 12 10 100 50 0 1 1.073671

MROZ 데이터셋 267

1 24.7 14 6 36 56 0 0 1.265848 1 2.133992 9 29 841 51 0 0 0.486369 1 20.95005 17 29 841 54 0 1 2.12026 1 10.50008 13 36 1296 59 0 0 1.129853 1 10.55 9 19 361 46 0 2 0.9932518 1 45.75 15 8 64 46 0 1 1.658628 1 13.63204 12 13 169 39 1 3 0.3474122 1 18.23894 12 16 256 44 0 2 1.568324 1 17.09 12 11 121 33 2 0 0.5108456 1 30.2349 12 15 225 33 1 2 0.1148454 1 28.7 12 6 36 48 0 2 -0.6931472 1 19.63 12 13 169 31 0 4 -0.3364523 1 12.82494 12 22 484 45 0 1 1.028226 1 23.8 12 24 576 45 0 1 1.580689 1 26.30003 13 2 4 32 0 2 0.5558946 1 20.69991 12 6 36 47 0 0 0.9014207 1 26 13 2 4 34 0 2 0.8843046 1 10.87702 12 2 4 37 0 1 0.4282046 1 25.61206 12 14 196 36 0 1 1.058415 1 20.98899 12 9 81 47 1 2 0.8783396 1 70.74993 16 11 121 48 0 1 1.654908 1 17.05 12 9 81 42 0 2 1.321756 1 21 13 6 36 33 0 3 0.3285121 1 8.12 11 19 361 46 0 0 1.386294 1 20.88599 12 26 676 47 0 3 1.172885 1 17.66892 12 19 361 44 0 1 1.224187 1 25.20003 12 3 9 36 0 4 0.2876571 1 14.24501 17 7 49 31 2 0 2.230262 1 14.3 14 28 784 55 0 0 1.504077 1 23.70001 16 13 169 45 0 1 1.531152 1 46 17 9 81 47 0 0 1.375158 1 42.9999 12 15 225 46 0 3 1.760269 1 14.749 11 20 400 49 0 0 -0.6931472 1 16.15005 12 29 841 49 0 0 1.406489 1 17.774 12 9 81 45 0 2 1.791759 1 91 17 1 1 38 1 3 1.299292 1 22.29993 10 8 64 47 0 0 1.351004 1 34.60001 13 19 361 54 0 3 1.016281 1 9.620002 11 23 529 41 0 0 1.075344 1 10.89995 12 3 9 43 0 2 1.478965 1 14.49994 16 13 169 31 1 1 1.689487 1 22.00002 17 8 64 47 0 0 2.288598 1 17.90008 12 17 289 35 0 2 -1.822631 1 23.67506 16 4 16 45 0 3 -0.9607652 1 11.79996 12 15 225 33 1 0 1.290994 1 16.14195 16 11 121 54 0 1 0.8648711 1 18.39997 8 7 49 35 0 4 1.540452


1 15.49995 12 0 0 31 1 2 0.6162121 1 17.324 12 0 0 55 0 0 1.648659 1 19.205 12 10 100 34 0 2 1.193498 1 21.30006 13 8 64 38 0 1 2.143976 1 23.56 11 2 4 45 0 1 0.7244036 1 20.85 12 4 16 47 0 1 0.9416075 1 26.15 12 6 36 39 0 2 0.7827594 1 17 14 18 324 36 1 0 1.832582 1 20.72 12 3 9 33 1 2 1.203963 1 17.00009 12 22 484 50 0 0 1.491645 1 16 12 33 1089 58 0 0 1.892133 1 19.50005 17 28 784 49 0 0 2.130895 1 12 14 23 529 41 0 2 1.480604 1 13.73191 12 27 729 51 0 1 0.8943313 1 27.19999 9 11 121 53 0 0 0.2025325 1 5.315 12 6 36 36 1 2 0.4855078 1 16 12 11 121 46 0 2 1.098612 1 27.87198 12 14 196 36 0 2 1.55327 1 40.00001 14 17 289 53 0 1 0.121598 1 15.90003 16 17 289 40 0 3 2.001804 1 27.49997 17 14 196 42 0 2 1.495037 1 17.02005 15 11 121 33 1 1 0.9052298 1 22.39494 12 7 49 43 0 3 0.6325476 1 11.1 16 8 64 31 1 0 1.386294 1 32.70001 17 6 36 47 0 0 2.102914 1 27.79996 17 8 64 54 0 0 1.959644 1 2.199994 12 4 16 33 1 3 0.5108456 1 19.72095 16 25 625 43 0 0 1.236924 1 9.999988 13 24 576 46 0 1 1.443313 1 13.19997 12 11 121 35 0 3 1.021659 1 12.70897 11 19 361 37 0 3 0.6361535 1 27.30005 16 9 81 37 0 2 1.616453 1 21.2 14 19 361 34 0 3 0.2231435 1 14.4 16 14 196 43 1 0 1.049807 1 20.57596 12 22 484 46 0 0 1.415052 1 12.49999 9 6 36 35 0 3 0.5753766 1 17.50022 17 23 529 46 0 0 2.606682 1 44.00004 14 15 225 46 0 0 1.517915 1 13.11895 12 6 36 43 0 2 0.7550416 1 14.00006 12 11 121 30 0 0 1.094972 1 9.645086 11 2 4 41 0 2 0.9421144 1 17.39705 12 22 484 54 0 1 1.724943 1 7.799889 12 10 100 31 0 1 1.031546 1 13.13398 10 14 196 44 0 0 0.4743691 1 25.6 12 12 144 32 0 1 0.8109302 1 13.90003 5 9 81 47 0 0 0.7092666 1 19.29794 17 13 169 46 0 1 1.710549


1 9.200016 11 18 324 37 0 0 0.4602689 1 37.99999 12 8 64 51 0 2 1.331812 1 44 12 11 121 49 0 1 1.098612 1 21.37202 14 9 81 36 0 4 2.157999 1 23.66802 11 9 81 39 0 1 1.437581 1 9 12 14 196 48 0 2 1.544899 1 25.19995 14 9 81 38 0 2 1.410597 1 21.22 12 2 4 40 0 2 3.218876 1 33.96991 10 12 144 39 1 5 0.9681619 1 17.07 16 15 225 37 0 0 1.791759 1 6.016024 13 11 121 49 0 1 1.68873 1 17.10001 12 7 49 33 0 3 -0.409172 1 8.237 12 9 81 30 0 0 0.2231435 1 13.30008 12 19 361 54 0 0 0.8221558 1 16.00002 11 11 121 39 0 4 1.241702 1 12.53999 12 8 64 43 0 3 1.427124 1 18.00004 9 13 169 31 0 3 1.497097 1 31.2 13 4 16 33 0 3 0.5596158 1 20.74991 12 7 49 40 0 3 1.300028 1 11.09992 12 19 361 36 0 1 1.88443 1 20.68 12 14 196 51 0 0 0.9555114 1 18.00001 13 14 196 44 0 1 1.582087 1 32.43007 16 3 9 42 0 3 1.755614 1 32.90003 12 9 81 40 0 1 1.513103 1 24.10001 16 7 49 34 1 1 2.251892 1 17.80039 17 7 49 30 0 0 2.364432 1 20.50002 12 14 196 54 0 0 0.1053505 1 10.4999 12 29 841 51 0 0 1.399729 1 10.43703 9 19 361 44 0 2 0.9884625 1 18.19499 12 14 196 43 0 1 1.090647 1 12.84508 12 16 256 34 0 1 1.154614 1 13.8 13 10 100 45 0 0 1.266948 1 22.2 12 12 144 39 0 0 2.885192 1 6.699941 12 24 576 50 0 0 1.22888 1 6.250016 12 6 36 52 0 0 1.203963 1 15.60001 12 9 81 41 0 2 1.35738 1 3.30001 10 14 196 59 0 0 0.8377236 1 3.670978 12 26 676 52 0 0 0.5369611 1 7.789997 16 7 49 46 0 0 0.7487238 1 18.27199 12 4 16 41 1 5 2.295873 1 10.95398 11 15 225 33 0 2 1.107803 1 13.49999 12 23 529 45 0 0 0.6208453 1 11.20001 10 1 1 36 1 2 -2.054164 1 20.99991 12 29 841 48 0 1 1.892012 1 25.7 12 9 81 47 0 1 1.729725 1 8.932994 12 6 36 45 0 0 0.4693784 1 19.15998 12 11 121 37 0 2 0.9808417


1 26.58999 16 17 289 46 0 4 2.069492 1 22.40001 17 6 36 43 0 3 1.675188 1 20.633 12 7 49 42 0 2 1.386294 1 28.20001 17 2 4 34 1 2 1.799215 1 28.8 12 24 576 52 0 0 1.832582 1 8.999997 12 4 16 37 0 3 1.090647 1 11.39994 12 11 121 37 0 1 1.443124 1 10.40001 8 25 625 52 0 0 1.25036 1 19.08006 12 11 121 30 1 0 1.602313 1 9.46604 13 2 4 31 0 1 1.018559 1 6.50006 12 19 361 38 0 1 1.297053 1 29.11701 12 7 49 43 0 3 1.685194 1 19.10302 8 2 4 49 0 1 -0.4209849 1 16.34997 12 20 400 55 0 0 1.562095 1 32.02502 17 10 100 38 0 2 2.146528 1 16.70006 17 19 361 52 0 0 2.347463 1 4.811038 12 17 289 48 0 0 0.9698315 1 24.62601 13 12 144 32 0 2 1.924146 1 17.40001 12 11 121 32 0 1 1.626728 1 13.02504 12 6 36 38 0 2 -0.0392607 1 19.00698 12 10 100 46 0 3 1.460149 1 14.03 12 4 16 40 0 3 1.955394 1 14.89991 9 2 4 31 0 4 0.9263599 1 25.00006 10 13 169 43 0 1 2.066192 1 10.70007 12 21 441 51 0 0 1.422843 1 24.25 16 9 81 30 1 0 2.101032 1 39.13997 13 4 16 52 0 0 2.261461 1 7.199973 8 2 4 30 1 5 0.7013138 1 31.811 16 19 361 51 0 0 2.031013 1 10.00005 13 4 16 31 0 2 1.162369 1 20.66 12 9 81 34 0 4 0.4700036 1 13.49998 11 14 196 49 0 0 1.410597 1 25.38 13 6 36 35 1 3 0.3930551 1 18.27498 12 24 576 53 1 0 1.290994 1 39.213 12 1 1 32 0 3 0 1 10.49994 10 13 169 38 0 3 0.9571255 1 34.857 12 3 9 54 0 0 0.5596158 1 28.502 17 10 100 47 0 1 1.568616 1 12.99996 15 16 256 45 0 1 1.710188 1 41.39991 16 9 81 47 0 1 1.410597 1 14.78 10 19 361 59 0 0 0.2231435 1 15.05 11 4 16 32 0 1 0.5108456 1 29.69998 12 10 100 45 0 1 1.332392 1 16.16502 12 5 25 40 0 4 0.8601859 1 25.20516 14 7 49 47 0 2 2.32278 1 14.2 16 3 9 36 1 2 1.919595 1 18.15897 14 38 1444 56 0 0 1.976107


1 28.98106 8 16 256 41 0 1 0.8954347 1 13.392 7 13 169 48 0 3 0.1812376 1 9.17502 12 1 1 36 1 2 0.4953058 1 27.03985 12 7 49 41 0 0 0.5777924 1 13.14995 14 15 225 41 0 0 1.078818 1 16.40007 12 10 100 36 0 3 1.603199 1 21.29999 12 2 4 37 0 3 0.6208453 1 17.20102 12 19 361 38 0 0 2.083894 1 8.560026 14 25 625 43 0 2 1.379169 1 6.49084 16 25 625 54 0 0 1.112384 1 12.49997 12 7 49 38 0 1 1.067122 1 27.00002 12 15 225 30 1 0 1.118807 1 53.50005 12 11 121 49 0 0 1.588541 1 52.49995 13 25 625 45 0 1 1.390311 1 38.39998 13 19 361 51 0 0 1.714806 1 13.89194 10 4 16 34 0 0 0.2010615 1 3.899993 12 14 196 34 0 2 0.987271 1 34.2 12 19 361 41 0 1 0.9835007 1 19.70008 12 18 324 49 0 1 2.233171 1 18.49995 12 14 196 32 0 0 1.143618 1 10.99998 14 11 121 32 0 0 -0.6113829 1 43.30001 17 4 16 32 0 2 2.153052 1 18.76001 10 29 841 47 0 0 1.299837 1 4.800096 9 21 441 39 0 1 0.8409204 1 21.5 12 24 576 49 0 0 1.058484 1 28.03994 12 19 361 37 0 3 1.152658 1 26 16 31 961 59 0 0 1.293576 1 27 12 28 784 50 0 0 1.832582 1 17.79969 17 15 225 32 0 1 2.32718 1 17.40195 12 27 729 46 0 0 1.166146 1 19.30999 17 13 169 43 0 2 2.034993 1 9.99998 11 4 16 37 0 3 0.6792511 1 11.17998 16 10 100 32 0 2 1.547137 1 18.85696 11 8 64 39 0 1 0.7530186 1 12.30002 13 4 16 34 0 2 0.8472836 1 13.67712 11 18 324 39 0 1 0.871126 1 9.559997 8 3 9 45 0 3 0.2282505 1 24.49998 11 11 121 50 0 0 0.0896578 1 23.15 12 8 64 40 0 1 1.321756 1 15.59088 10 10 100 30 0 1 1.196102 1 14.42092 17 33 1089 57 0 0 1.636119 1 17.45491 12 19 361 39 0 1 1.892012 1 9.800019 12 35 1225 53 0 0 1.518309 1 17.57446 17 21 441 48 0 1 2.472159 1 16.555 14 7 49 46 0 1 1.321756 1 13.29497 12 18 324 47 0 0 1.473641 1 11.844 12 4 16 43 0 1 1.369479


1 46.64506 12 12 144 47 0 0 1.203963 1 14.69999 12 16 256 47 0 1 1.198729 1 26.09008 12 14 196 47 0 0 1.27021 1 9.9 12 3 9 46 0 0 0.4700036 1 9.048026 9 1 1 34 0 4 0.7999817 1 30.75006 10 27 729 48 0 0 1.565946 1 8.49994 12 12 144 30 0 1 1.758978 1 22.24999 12 6 36 51 0 1 0.8580258 1 42.91 12 9 81 52 0 5 0.6931472 1 33.3 12 2 4 37 0 2 0.6418539 1 13.8199 12 6 36 32 0 2 1.63374 1 23.60001 17 9 81 36 0 2 1.703748 1 13.00007 12 16 256 35 0 2 1.844004 1 20.74994 17 22 484 45 0 0 1.966119 1 6.3 12 26 676 56 0 0 0.8649974 1 7.788925 10 11 121 40 0 2 0.9333052 1 10.47004 12 11 121 45 1 2 0.7792332 1 12 12 15 225 32 0 2 0.9555114 1 16.97992 12 13 169 45 0 0 1.316247 1 17.9 12 6 36 40 0 2 1.475906 1 15.53994 12 20 400 38 0 1 1.491397 1 9.883986 12 17 289 49 0 4 1.45575 1 28.59995 16 8 64 47 0 1 0.5108456 1 17.66001 13 13 169 52 0 0 1.180438 1 25.99992 13 15 225 34 0 1 1.688489 1 13.60201 12 14 196 44 0 2 0.7907275 1 15.8 16 14 196 36 0 3 1.401799 1 41.09999 17 6 36 50 0 0 -0.433556 1 10.77504 12 24 576 45 0 0 1.683172 1 9.000047 14 10 100 44 0 2 -1.766677 1 24.39899 12 2 4 57 0 2 3.155595 1 37.30009 17 9 81 35 0 0 2.259521 1 27.99995 12 23 529 46 0 0 1.306926 1 13.7 14 12 144 30 2 1 0.7984977 1 17.20994 12 8 64 42 0 3 0.5590442 1 14.00001 12 16 256 34 0 1 0.1479026 1 35.75502 17 10 100 45 0 2 1.944495 1 23.5 16 7 49 35 1 2 1.378338 1 31.99993 16 19 361 40 0 0 3.064745 1 17.15 12 2 4 32 0 1 -0.7419173 1 20.25002 9 9 81 54 0 0 0.7657004 1 5.485985 12 14 196 38 0 3 0.619393 1 25.07504 12 9 81 43 0 3 1.465452 1 18.21995 16 16 256 54 0 0 2.18926 1 26 14 7 49 39 0 3 1.021659 1 34.50007 12 6 36 37 0 1 0.9770095 1 12.4 12 22 484 46 0 2 0.9162908


1 10.78685 11 9 81 56 0 0 2.905096 1 16.32301 12 9 81 41 0 3 -0.1996712 1 30.5 16 14 196 45 0 1 0.6931472 1 51.29963 17 17 289 44 0 1 2.733393 1 33.04997 17 12 144 50 0 1 1.868335 1 34.75001 14 13 169 37 0 5 2.12026 1 16.40004 12 8 64 44 0 1 1.515193 1 19.70007 14 10 100 32 0 2 0.9146093 1 6.600003 12 16 256 34 1 1 1.499556 1 9.020008 10 1 1 32 0 2 0.8030772 1 10.40001 12 6 36 37 0 3 0.7280316 1 14.51999 13 4 16 44 0 1 0.51641 1 17.2 16 8 64 34 0 2 1.226448 1 43 12 4 16 33 1 3 0.9162908 1 13.87196 7 15 225 43 0 3 1.376471 1 -0.0290575 16 7 49 35 0 2 1.828975 1 16.76994 14 14 196 43 0 1 1.368283 1 7.8 12 16 256 34 0 0 1.064711 1 14.50006 10 15 225 36 0 3 1.406489 1 7.9 12 23 529 41 0 2 1.047319 1 79.80001 16 19 361 41 0 0 1.948093 1 7.17597 10 4 16 35 0 3 1.078001 1 17.50698 12 12 144 32 1 3 0.6539385 1 20.6 14 12 144 30 0 0 1.927892 1 18.55992 12 25 625 43 0 0 1.361028 1 9.3 6 14 196 54 0 0 0.6931472 1 5.120008 15 14 196 35 0 2 1.604687 1 14.50004 12 11 121 50 0 0 0.1839036 1 19.8 17 7 49 34 1 1 3.113515 1 18.29995 14 18 324 52 0 0 1.926829 1 33.99994 13 4 16 35 0 3 1.270126 1 11.62794 6 37 1369 55 0 0 0.6826927 1 11.80005 16 13 169 35 0 0 1.68107 1 39.09998 14 14 196 49 0 1 0.556296 1 18.43007 15 17 289 38 2 2 1.62822 1 21 14 5 25 42 0 2 0.9162908 1 59 8 2 4 48 0 1 1.341558 1 25.3 14 0 0 51 0 0 0 1 23.24899 12 3 9 43 0 2 1.122231 1 24.92809 12 21 441 43 0 1 0.5401708 1 14.78199 12 20 400 38 0 1 1.391506 1 18.90003 12 19 361 44 0 1 1.697174 1 21 12 4 16 36 1 3 3.218876 1 10.00001 12 19 361 38 0 0 0.8711678 1 29.30997 8 11 121 47 0 0 1.16733 1 13.14003 12 14 196 34 0 2 1.216988 1 25.08999 17 8 64 40 1 2 0.5753766


1 14.59993 12 13 169 31 0 1 1.151616 1 1.200001 12 24 576 46 0 0 0.9942513 1 32 14 1 1 36 0 3 0.5263249 1 16.11997 13 1 1 39 1 2 -1.543182 1 26.50002 17 3 9 36 0 2 1.912043 1 12.75006 8 4 16 37 0 4 0.5542873 1 12.9 12 21 441 39 0 4 0.9162908 1 10.69998 11 10 100 36 1 3 1.500939 1 14.43403 12 13 169 49 0 2 0.9446838 1 23.709 12 9 81 45 1 1 1.241269 1 15.1 17 14 196 32 2 0 1.564984 1 18.19998 10 2 4 36 0 5 0.8380265 1 22.64106 12 21 441 40 0 1 1.668857 1 21.64008 13 22 484 43 0 2 1.769429 1 23.99998 12 14 196 33 0 1 1.226448 1 16.00002 12 7 49 30 0 1 1.406489 0 21.025 12 2 4 49 0 1 . 0 23.6 16 5 25 30 2 0 . 0 22.8 12 12 144 30 1 0 . 0 35.91 12 1 1 41 0 4 . 0 21.7 12 12 144 45 0 1 . 0 21.823 12 4 16 43 0 5 . 0 31 13 9 81 42 0 1 . 0 15.3 12 9 81 60 0 0 . 0 12.925 12 6 36 57 0 0 . 0 15.83 10 5 25 38 0 2 . 0 30.2 12 5 25 56 0 0 . 0 16.6 12 8 64 32 0 3 . 0 11 7 2 4 49 0 1 . 0 15 12 6 36 55 0 0 . 0 20.528 9 0 0 36 1 1 . 0 13.126 12 3 9 44 0 3 . 0 15.55 10 7 49 44 0 1 . 0 18.01 14 3 9 35 1 2 . 0 18.874 14 10 100 44 2 3 . 0 24.8 12 3 9 45 0 1 . 0 17.5 12 2 4 34 1 0 . 0 16.15 17 12 144 30 2 0 . 0 15.189 8 15 225 39 0 1 . 0 6 12 5 25 36 0 2 . 0 37.25 17 4 16 38 0 2 . 0 27.76 12 10 100 53 0 0 . 0 9.09 12 1 1 36 0 2 . 0 14.5 12 8 64 32 1 1 . 0 19.7 9 20 400 51 0 3 . 0 16.788 11 4 16 38 0 0 . 0 18.52 12 7 49 33 2 0 .


0 20.95 12 10 100 54 0 0 . 0 7.574 9 3 9 38 0 3 . 0 10.027 11 5 25 30 2 2 . 0 5 12 10 100 34 2 3 . 0 7.04 9 0 0 34 0 1 . 0 40.8 12 3 9 50 0 2 . 0 16.05 17 10 100 30 2 0 . 0 33.1 12 2 4 38 0 2 . 0 33.856 14 10 100 54 0 0 . 0 20.5 12 4 16 30 1 2 . 0 28.6 12 0 0 55 0 0 . 0 18.75 10 10 100 51 0 1 . 0 20.3 12 5 25 44 0 1 . 0 13.42 12 0 0 53 0 0 . 0 18.4 10 0 0 42 0 2 . 0 16.682 12 19 361 38 0 2 . 0 32.685 13 2 4 38 1 3 . 0 7.05 12 12 144 41 1 4 . 0 10.867 8 5 25 35 0 3 . 0 18.22 12 5 25 33 1 2 . 0 26.613 13 5 25 48 0 0 . 0 25 12 10 100 47 0 0 . 0 15.7 12 0 0 34 0 5 . 0 40.25 13 4 16 33 2 1 . 0 73.6 13 3 9 31 3 1 . 0 10.592 8 2 4 58 0 0 . 0 8 12 1 1 49 0 0 . 0 13.4 8 0 0 55 0 1 . 0 23.7 14 1 1 44 0 0 . 0 18.9 9 1 1 44 0 0 . 0 48.3 16 6 36 36 0 3 . 0 24.47 12 12 144 38 0 3 . 0 28.63 16 6 36 37 0 3 . 0 25.32 12 9 81 47 0 0 . 0 13.53 12 14 196 47 0 3 . 0 14.8 12 13 169 32 1 1 . 0 17.4 12 8 64 43 1 2 . 0 15.98 11 0 0 42 1 4 . 0 16.576 12 1 1 56 0 0 . 0 21.85 13 3 9 38 0 5 . 0 14.6 12 13 169 52 0 2 . 0 21.6 12 3 9 50 0 0 . 0 24 16 8 64 33 0 0 . 0 20.883 16 8 64 44 0 2 . 0 19.5 12 18 324 41 0 1 . 0 42.8 12 2 4 45 0 1 . 0 41.5 14 3 9 53 0 0 .


0 18.965 14 5 25 53 0 0 . 0 16.1 12 2 4 42 0 1 . 0 14.7 13 10 100 32 2 0 . 0 18.8 12 30 900 56 0 0 . 0 14.75 11 1 1 37 1 3 . 0 21 12 5 25 40 1 2 . 0 35.4 15 8 64 54 0 3 . 0 10.7 7 0 0 53 0 0 . 0 24.5 12 4 16 48 0 1 . 0 17.045 12 2 4 36 1 2 . 0 18.8 12 30 900 57 0 0 . 0 14 12 25 625 51 0 0 . 0 18.214 13 3 9 33 0 4 . 0 20.177 12 20 400 52 0 0 . 0 8.3 10 20 400 56 0 0 . 0 14.2 12 0 0 36 1 2 . 0 21.768 14 15 225 36 1 0 . 0 29.553 12 10 100 46 0 1 . 0 4.35 10 4 16 31 0 3 . 0 24 11 3 9 52 0 0 . 0 18.3 12 10 100 46 0 2 . 0 17.2 12 9 81 35 2 0 . 0 16.476 12 7 49 59 0 0 . 0 13.4 8 12 144 36 0 1 . 0 44.988 7 0 0 51 1 3 . 0 18.2 16 16 256 31 1 0 . 0 28 14 4 16 31 0 2 . 0 11.55 12 7 49 32 1 1 . 0 28.45 16 7 49 35 1 2 . 0 15.096 12 14 196 40 0 3 . 0 8.009 10 2 4 33 1 2 . 0 10.04 7 20 400 54 0 0 . 0 16.7 12 5 25 36 1 1 . 0 8.4 10 10 100 50 0 1 . 0 13 8 20 400 54 0 0 . 0 17.97 11 10 100 48 0 1 . 0 18.45 15 8 64 41 0 4 . 0 31 12 11 121 50 0 4 . 0 24.135 12 3 9 46 0 2 . 0 31.7 13 6 36 42 0 1 . 0 10.19 9 4 16 31 1 2 . 0 21.574 12 4 16 53 0 0 . 0 26.68 12 9 81 51 0 1 . 0 17.7 12 10 100 47 0 1 . 0 29.4 12 3 9 50 0 1 . 0 22.159 6 2 4 37 0 1 . 0 35 12 2 4 30 2 2 .


0 8.63 12 0 0 49 0 0 . 0 17.08 12 8 64 52 0 2 . 0 32.5 12 6 36 47 0 2 . 0 16 12 15 225 49 0 0 . 0 18.85 12 15 225 44 0 4 . 0 17.5 8 9 81 53 0 0 . 0 19.392 12 8 64 30 1 0 . 0 14.45 12 18 324 54 0 2 . 0 21.8 7 3 9 47 1 1 . 0 7.7 15 10 100 56 0 0 . 0 31.8 12 6 36 49 0 1 . 0 17.258 6 20 400 48 0 0 . 0 13.399 12 8 64 49 0 1 . 0 16.073 12 3 9 56 0 1 . 0 23.26 12 4 16 46 0 0 . 0 37.3 12 13 169 45 0 2 . 0 11 12 4 16 32 0 2 . 0 13.075 12 17 289 43 1 1 . 0 13.7 12 4 16 34 1 1 . 0 25.1 12 0 0 30 1 1 . 0 18.6 17 15 225 38 2 0 . 0 29 16 11 121 33 1 1 . 0 19.237 12 23 529 52 0 0 . 0 19.855 11 1 1 43 0 3 . 0 9.45 12 5 25 33 1 1 . 0 30 10 1 1 45 0 0 . 0 15 10 5 25 36 2 1 . 0 24.701 12 3 9 34 1 1 . 0 15.9 14 3 9 37 0 2 . 0 16.24 10 19 361 46 0 1 . 0 21.1 12 20 400 47 0 0 . 0 23 16 5 25 31 2 1 . 0 6.34 5 0 0 57 0 0 . 0 42.25 12 3 9 30 1 1 . 0 14.694 12 3 9 30 0 0 . 0 21.417 12 7 49 44 0 3 . 0 20.2 13 7 49 53 0 0 . 0 12.09 8 1 1 51 0 0 . 0 24.76 12 13 169 39 1 3 . 0 23 8 0 0 52 0 0 . 0 19.365 8 0 0 46 0 4 . 0 5.55 12 12 144 47 0 5 . 0 68.035 8 0 0 52 0 2 . 0 29.3 12 5 25 45 0 2 . 0 18.5 11 45 2025 60 0 0 . 0 22.582 13 10 100 41 0 2 . 0 21.5 8 2 4 39 0 3 .


0 28.07 12 3 9 49 0 1 . 0 50.3 15 1 1 32 1 1 . 0 23.5 12 5 25 33 1 3 . 0 15.5 10 10 100 36 0 4 . 0 13.44 13 4 16 37 3 3 . 0 8.1 12 7 49 30 1 2 . 0 9.8 11 9 81 44 1 1 . 0 20.3 12 5 25 48 0 1 . 0 15 11 4 16 40 0 4 . 0 56.1 13 11 121 47 0 0 . 0 22.846 12 9 81 36 0 2 . 0 22.225 11 4 16 40 0 2 . 0 17.635 12 2 4 46 0 1 . 0 18.5 12 23 529 52 0 0 . 0 13.39 12 3 9 44 0 1 . 0 15.15 10 15 225 45 0 1 . 0 16.2 7 8 64 30 2 1 . 0 33.92 12 3 9 40 1 3 . 0 14 12 25 625 43 0 1 . 0 16.736 12 2 4 49 0 2 . 0 30.65 12 0 0 46 1 4 . 0 12.4 11 19 361 52 0 0 . 0 19.022 12 3 9 31 1 1 . 0 11.203 10 7 49 42 1 1 . 0 19.876 11 1 1 33 0 3 . 0 57 16 9 81 57 0 0 . 0 18.29 10 3 9 49 0 0 . 0 20.22 14 8 64 45 0 1 . 0 22.15 11 0 0 56 0 0 . 0 30.623 12 5 25 41 1 3 . 0 9.38 5 20 400 56 0 0 . 0 22 10 3 9 48 0 1 . 0 23.675 16 12 144 52 0 2 . 0 33.671 12 5 25 51 0 0 . 0 12.367 11 1 1 35 0 3 . 0 21.95 12 0 0 45 0 0 . 0 32 12 7 49 54 0 0 . 0 22.61 12 13 169 54 0 2 . 0 12.092 12 3 9 31 1 0 . 0 3.777 6 0 0 53 0 3 . 0 36 14 2 4 35 2 2 . 0 26.9 12 0 0 36 1 3 . 0 32.242 12 2 4 59 0 0 . 0 35.02 16 1 1 54 0 0 . 0 37.6 12 10 100 37 1 1 . 0 1.5 12 10 100 44 0 0 . 0 96 17 1 1 34 1 2 .


0 18.15 12 3 9 49 0 0 . 0 15.5 12 32 1024 49 0 0 . 0 14 9 0 0 60 0 0 . 0 14.756 12 7 49 51 0 0 . 0 22 12 5 25 30 1 1 . 0 24.466 12 2 4 47 0 2 . 0 24.4 12 5 25 36 0 4 . 0 24 12 3 9 35 1 3 . 0 15.5 12 25 625 58 0 0 . 0 30.8 14 0 0 41 1 3 . 0 10.66 10 3 9 51 0 1 . 0 13.35 12 10 100 47 0 0 . 0 10.09 9 10 100 45 1 2 . 0 55.6 14 7 49 60 0 0 . 0 25.7 16 5 25 30 1 1 . 0 29 11 15 225 55 0 0 . 0 7.286 12 1 1 32 1 2 . 0 37.752 12 5 25 36 0 2 . 0 13.072 12 9 81 55 0 0 . 0 7.044 12 18 324 47 0 0 . 0 18.2 12 1 1 47 0 1 . 0 27 11 0 0 37 0 1 . 0 30.3 12 6 36 50 0 2 . 0 12 12 1 1 30 0 3 . 0 31.5 17 2 4 48 0 1 . 0 27.092 10 15 225 43 0 2 . 0 20.968 11 25 625 48 1 0 . 0 27 14 1 1 41 1 2 . 0 11.225 12 0 0 50 0 0 . 0 37.7 8 0 0 58 0 0 . 0 28.2 13 0 0 38 0 5 . 0 34 12 8 64 37 0 1 . 0 63.2 16 22 484 50 0 0 . 0 7.5 8 5 25 42 0 4 . 0 17.41 9 10 100 37 1 3 . 0 51 16 1 1 41 0 2 . 0 12.916 12 1 1 31 0 2 . 0 21.9 12 6 36 51 0 0 . 0 17.64 12 4 16 36 1 2 . 0 20 15 6 36 54 0 0 . 0 15 12 0 0 49 0 0 . 0 14.06 9 1 1 48 1 1 . 0 15.825 9 3 9 42 0 2 . 0 16.51 12 15 225 41 1 2 . 0 13 16 33 1089 55 0 0 . 0 10 9 2 4 42 0 0 . 0 22 15 1 1 32 0 1 .


0 29.8 12 10 100 43 0 2 . 0 15 12 0 0 33 1 3 . 0 22.3 15 14 196 48 0 1 . 0 14.55 12 15 225 43 0 2 . 0 19.73 17 15 225 47 1 3 . 0 35 12 10 100 54 0 0 . 0 21.014 12 6 36 51 0 1 . 0 10.876 10 18 324 51 0 1 . 0 27.85 13 15 225 43 1 1 . 0 9.56 12 30 900 53 0 0 . 0 30.3 11 15 225 34 1 1 . 0 7.72 8 10 100 31 1 1 . 0 10.55 12 0 0 56 0 0 . 0 24.106 16 0 0 42 0 1 . 0 22.995 12 4 16 32 0 2 . 0 6 12 0 0 35 1 3 . 0 24.35 12 3 9 30 1 1 . 0 7.608 10 20 400 51 0 0 . 0 28.2 12 3 9 47 0 3 . 0 16.15 12 1 1 54 0 1 . 0 51.2 15 5 25 31 3 0 . 0 12.646 10 7 49 47 0 0 . 0 19 14 6 36 47 0 3 . 0 19 12 2 4 40 0 3 . 0 14.4 8 0 0 48 0 0 . 0 7.232 8 10 100 34 0 7 . 0 21.943 12 6 36 38 0 3 . 0 47.5 12 4 16 32 1 3 . 0 28.9 16 8 64 48 0 1 . 0 12.4 12 18 324 41 0 2 . 0 6.531 5 7 49 49 0 2 . 0 22.422 8 15 225 59 0 0 . 0 22.2 13 7 49 58 0 0 . 0 77 12 8 64 41 0 3 . 0 88 12 8 64 45 0 2 . 0 26.04 14 3 9 30 1 1 . 0 63.5 12 10 100 41 0 1 . 0 12.1 12 9 81 30 2 0 . 0 17.505 12 24 576 53 0 1 . 0 18 12 12 144 31 0 0 . 0 28.069 14 2 4 43 0 2 . 0 14 12 6 36 31 1 1 . 0 8.117 12 18 324 51 0 0 . 0 11.895 9 17 289 43 0 0 . 0 45.25 14 7 49 31 1 2 . 0 31.106 11 6 36 48 0 0 . 0 4 12 10 100 31 1 1 .


0 40.5 12 5 25 44 0 1 . 0 21.62 11 7 49 48 0 1 . 0 23.426 12 11 121 53 0 1 . 0 26 10 14 196 42 0 3 . 0 7.84 12 5 25 39 2 6 . 0 6.8 10 2 4 32 1 2 . 0 5.33 12 4 16 36 0 2 . 0 28.2 13 5 25 40 0 2 . 0 10 12 14 196 31 2 3 . 0 9.952 12 4 16 43 0 0 . 0 24.984 12 15 225 60 0 0 . 0 28.363 9 12 144 39 0 3 . ;

출력 데이터셋(MROZ)은 Work 라이브러리에 저장됩니다.


색인

H

Heckman 선택 모델 93High-Performance 작업


t

t 검정

쌍체 표본 206이표본 212일표본 201

X

XML 템플릿 54

ㄱ

개수 패널 데이터 회귀 작업 88, 97

결측값 166그래프

막대 116막대-선 121선 129원 133

히스토그램 126

ㄷ

데이터

결측값 바꾸기 166순위화 67전치 84정렬 78정보 58확률표집 168

데이터 구간화 150데이터 리스트 작업 62데이터 전치 84데이터 특성 58

ㄹ

로짓 회귀 108

ㅁ

막대 그래프 116수평 143

막대-선 그래프 121

283

ㅂ

분포분석 181비모수적 일원분산분석 223빈도 테이블 187

ㅅ

사용자 정의 작업 54산점도 136상관분석 155, 191선 그래프 129선형 회귀 102, 229선형모델

일반화 158시계열 도표 139

ㅇ

요약 통계량 175원 그래프 133일원분산분석 217

비모수적 223일원빈도분석 187

ㅈ

작업

Heckman 선택 모델 93개수 패널 데이터 회귀 88, 97결측값 바꾸기 166데이터 구간화 150데이터 리스트 62

데이터 순위화 67데이터 전치 84데이터 정렬 78데이터 특성화 58막대 그래프 116막대-선 그래프 121분포분석 181비모수적 일원분산분석 223산점도 136상관분석 155, 191생성 54선 그래프 129선형 패널 데이터 회귀 102선형 회귀 229수평 막대 그래프 143시계열 도표 139실행 49쌍체 표본 t 검정 206요약 통계량 175원 그래프 133이표본 t 검정 212일반화선형모델 158일원분산분석 217일원빈도분석 187일표본 t 검정 201정보 49테이블 분석 196테이블 속성 81편집 53프로빗/로짓 회귀 108확률표본 73확률표집 168히스토그램 126

284 색인

ㅋ

코드

주석 추가 55출력형식 지정 55

ㅌ

테이블

속성 81테이블 분석 196

ㅍ

패널 데이터

개수 패널 데이터 회귀 작업

88, 97프로빗 회귀 108

ㅎ

확률표집 73, 168회귀

선형 102히스토그램 126

색인 285

286 색인

Date post:	19-Jul-2020
Category:	Documents
Upload:	others
View:	1 times
Download:	0 times

SAS® Studio 3 · 2014-07-15 · SAS Studio는 웹 브라우저를 통해 액세스할 수 있는...

Documents