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proc print data=clinic.admit label;
var sex age height weight actlevel;
label actlevel='Activity Level'; run;
ods html close;
위 program을 수행하면 proc의 결과가 browser와 OUTPUT window에 나타난다.
HTML output을 생성하기 전에 Listing destination을 close 시키면 결과가 HTML output 에만
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proc print data=ex9_3;
format region f_region. type f_type.;
run;
proc freq data=ex9_3;
weight count;
tables region*type / chisq all;
run;
1.가설
2.유의수준
3.검정통계량=14.9288
4.기각역 :
5.결과해석 : sas 프로그램 실행 결과의 유의확률은 0.0049로 유의수준=0.05 > 유의확률=0
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qrt(income);
round0=round(sq_income,0.01);
run;
2번째 위의 자료를 남녀별로 분류하여 출력하는 sas프로그램 작성
data ex6_2;
set ex3_2;
sq_income=sqrt(income);
round0=round(sq_income,0.01);
run;
proc sort data=ex6_2;
by gender;
run;
proc print data=ex6_2 label;
by gender;
run;
문제 6.3
data ex6
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proc gchart data=save.ds;
vbar age / discrete type=cpct;
run;
문제7.2
[예.7-1-1.sas]에서 생성한 영구 데이터셋 save.ds의 q2m 변수에 대하여 다음 수평막대도표가 출력되도록 sas 프로그램을 작성하여라.
title \'HBAR / MIDPOINTS REF\';
proc gchart data=save.ds;
hbar q2m / midpoints
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proc print data=exe810 label;
run;
1.가설 ,
2.유의수준
3.검정통계량=2.10819
4.기각역:1.64
5.결과해석 : sas 프로그램 실행 결과로부터 검정통계량 값은 2.10819이며, 대응되는 유의확률이 0.017507로 유의수준 0.05보다 작으므로 유의수준 5%에서 귀무가설이
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