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M 46 M 105 M 47 M 65 M 67 M 43 M 45 M 108 M 53 M 68
F 90 F 65 F 63 F 82 F 83 F 53 F 29 F 70 F 36 F 67
F 63 F 78 F 56 F 39 F 78 F 81 F 71 F 62 F 50 F 97
;
run;
proc print;
run;
3.7
<데이터문>
data ex3_7;
input region $ y;
cards;
A 23 A 18 A 18 A 19 A 22 A 20 A 24 A 17 A 25 A 19
B 24 B 17 B 25 B
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sas 프로그램 실행 결과의 유의확률은 0.22222로 유의수준=0.05 < 유의확률=0.22222로 기각역에 속하지 않으므로 유의수준 5%에서 귀무가설을 기각할 수 없다. 따라서 약 A와 약 B의 부작용 비율은 같다고 할 수 있다.
data ex8_11;
p1=11; n1=50;
p2=8; n2=50;
p
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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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습지도\';
label q2m=\'학급경영\';
label q3m=\'업무수행\';
format gender f_gender. age f_age. residence f_residence. ;
title \'VBAR / DISCRETE TYPE options\';
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
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sas 프로그램 실행 결과의 유의확률은 0.0049로 유의수준=0.05 > 유의확률=0.0049로 기각역에 속하므로 유의수준 5%에서 귀무가설을 기각할 수 있다. 따라서 범죄의 종류와 발생지역 사이에 관계가 있다고 할 수 있다.
sas의 cinv()함수를 이용하여
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