2016年SAS大赛初赛试题

更新时间:2024-06-10 08:29:01 阅读量: 综合文库 文档下载

说明:文章内容仅供预览,部分内容可能不全。下载后的文档,内容与下面显示的完全一致。下载之前请确认下面内容是否您想要的,是否完整无缺。

Sas数据分析大赛试题

注意:建立逻辑库test保存所有原始数据集,每道题要将代码和运行结果保存在word文档中。 1、(20分)a600605所给数据中包含上证股票600605,1995-2001年的行情信息。其数据信息如下所示。

[题目要求]

1) 使用Data步计来计算a600605这支股票在1995-1998年的市场收益,即该股票的月收益

率(个股月收益率=[(本月收盘价-上月收盘价)/上月收盘价]×100%),过程中不要使用dif和lag函数。其中date的格式设置为‘1995-01’的形式,并删除1995年1月的观测数据。

2) 编写graph,绘制a600605这支股票的收益率曲线,横坐标标签改为“日期”,纵坐标标

签改为“月收益率”

2、(30分)数据集credit_old中存放的是用于构建客户信用模型的数据,其中Target为被解释变量,其他变量为解释变量。由于字符变量不能用于后续的统计分析工作,因此需要将credit_model中的字符变量重编码为数值变量。由于分析时并不关心每个水平的具体编码是什么,因此按照从1到K(K为该变量水平数)编码即可,比如Res变量一共用3个水平,分别是U、R、S,编码为1、2、3即可。但是需要使用宏进行自动处理。

[题目要求]

1) 将TEST库下的credit_old数据集复制到work逻辑库下,并重命名为credit_new。(5分) 2) 使用数据字典读取credit_new数据集下所有解释变量中的字符变量的个数和名称。(10

分)

3) 编写宏,为每一个字符变量重新编码,以“变量名_cd”的命名方式保存新的编码,并

添加到原credit_new数据集的后面,效果如下:(15分)

3、(25分)数据集BASE来源于一个全国性的社会学调查的一部分,采集了受访者对于一些社会问题的感受。

变量 标签 变量 Q8 Q22 Q3F 标签 您认为您的收入水平在整个社会中处于何种位置? 就目前社会环境来说,您认为凭个人努力可以获得良好发展的希望有多大? 贫富差距扩大 age10 年龄组 weight 权数 所有的数据除了weight之外,全部是等级数据,分值越高意味着评价越正面。以weight为权数,根据数据集当中的变量,结合宏语言,编写宏程序完成下面的问题。 1)对于各个变量进行描述性分析

2)对四个变量,进行两两的列联表分析,生成的列联表保存,进行分卡方检验和其他分类数据相关系数的计算。

3)对于2中形成列联表,对于每个格子计算频数占总频数的比例,然后检验任意两个格子间的比例差异是否显著(两比例是否相等检验),

z?(p1?p2) p1(1?p1)p2(1?p2)?n1n2要求计算出检验的P值。(注意:此检验sas没有直接提供,需要用宏语言自己完成)

4)以年龄为条件,同其他三个变量中的任意两个,进行三维列联表分析,进行整体cmh检验,并将生成的列联表保存。 5)(可选)将4中生成的列联表,同样计算每个格子频数占总频数的比例,检验任意两个格子中的比例差异是否显著。 4、(25分)数据集coal中保存的是1980-2010年我国煤炭消费量和1980-2015年gdp的相关数据,根据数据的相关结构,结合宏语言,建立宏程序,完成下列题目。

1)利用ARIMA模型预测未来我国煤炭消费,要完成数据探索、模型识别、参数估计检验、模型优化的全部过程,最好要将建模过程写成宏程序调用。

2)利用指数平滑模型,对于我国煤炭消费量进行预测,同样完成模型识别、参数估计、优化,同时将参数估计结果保存,最好将建模过程写成宏程序调用。

3)以我国gdp为说明变量,煤炭消费量为因变量,建立带自回归误差的回归模型(autoreg过程),对煤炭消费量进行预测。尝试不同的滞后阶数,建立模型,降低自相关程度,最后选择最优模型。

本文来源:https://www.bwwdw.com/article/4db6.html

Top