La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

Analisi Bivariata Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°4.

Presentazioni simili


Presentazione sul tema: "Analisi Bivariata Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°4."— Transcript della presentazione:

1 Analisi Bivariata Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°4

2 PROC FREQ - Descrizione La PROC FREQ permette di calcolare le distribuzioni di frequenza univariate per variabili qualitative e quantitative discrete creare tabelle di contingenza a due o più dimensioni per variabili qualitative e quantitative discrete calcolare indici di dipendenza relativi a tabelle di contingenza

3 PROC FREQ – Sintassi generale proc freq data= dataset option(s); tables variabile1 * variabile2 /option(s); run; Distribuzione di frequenza bivariata OPTIONS: noprint non mostra i risultati nella finestra di output /missing considera anche i missing nel calcolo delle frequenze

4 PROC FREQ - Esempio Variabili qualitative: sesso e operatore telefonico proc freq data=corso.telefonia; table sesso * operatore; run;

5 Output PROC FREQ - Esempio Frequency Percent Row Pct Col Pct Total M F WindVodafoneTim3 Totaloperatoresesso Table of sesso by operatore Frequenze congiunte assolute e relative Distribuzioni marginali: frequenze marginali assolute e relative Frequenze subordinate

6 Output PROC FREQ - Esempio Frequency Percent Row Pct Col Pct Total M F WindVodafoneTim3 Totaloperatoresesso Table of sesso by operatore freq. marginale assoluta= freq. marginale relativa=( )/236*100 freq. subordinate: % di riga=5/136*100 % di col=5/12*100 freq. congiunta relativa =(7/236)*100

7 PROC FREQ - Descrizione La PROC FREQ permette di calcolare le distribuzioni di frequenza univariate per variabili qualitative e quantitative discrete creare tabelle di contingenza a due o più dimensioni per variabili qualitative e quantitative discrete calcolare indici di dipendenza relativi a tabelle di contingenza

8 PROC FREQ – Sintassi generale proc freq data= dataset option(s); tables variabile1 * variabile2 /option(s); run; Calcolo dellindice chi-quadro OPTIONS: noprint non mostra i risultati nella finestra di output /missing considera anche i missing nel calcolo delle frequenze /chisq calcola lindice chi-quadro e altre misure di associazione basate sul chi-quadro

9 PROC FREQ - Esempio Associazione tra variabili qualitative: sesso e operatore telefonico proc freq data=corso.telefonia; table sesso * operatore /chisq; run;

10 Output PROC FREQ - Esempio 1/2 Tabella di contingenza: Frequency Percent Row Pct Col Pct Table of sesso by operatore sessooperatoreTotal 3TimVodafoneWind F M Total

11 Output PROC FREQ - Esempio 2/2 Misure di associazione: Chi-quadrato assume valore nullo se i due fenomeni sono indipendenti. Indice di Cramer V è basato sul χ², assume valori compresi tra 0 e 1. E uguale a 0 nel caso di indipendenza statistica Cramer's V Contingency Coefficient Phi Coefficient Mantel-Haenszel Chi-Square Likelihood Ratio Chi-Square Chi-Square ProbValueDFStatistic

12 PROC CORR - Descrizione La PROC CORR permette di calcolare la correlazione tra due o più variabili quantitative

13 PROC CORR – Sintassi generale proc corr data= dataset; var variabile1; with variabile2; run; Correlazione tra due variabili

14 PROC CORR - Esempio Correlazione tra il numero medio di ore di utilizzo del telefono cellulare e del fisso al giorno. proc corr data=corso.telefonia; var cell_h; with fisso_h; run;

15 Output PROC CORR - Esempio Coefficiente di correlazione lineare ρ(X,Y): è un indice relativo, assume valori compresi tra -1 e 1. Se ρ >0 (ρ <0) la relazione tra X e Y è lineare positiva (negativa), se ρ =0 non cè relazione lineare.

16 PROC CORR – Sintassi generale proc corr data= dataset; var variabile1; with variabile2 variabile3 variabile4; run; Correlazione tra più variabili

17 PROC CORR - Esempio Correlazione tra la durata media delle chiamate effettuate e: durata media delle chiamate ricevute, numero medio di ore di utilizzo del telefono cellulare al giorno, numero medio di ore di utilizzo del telefono fisso al giorno. proc corr data=corso.telefonia; var durata_chiamate_e; with durata_chiamate_r cell_h fisso_h; run;

18 Output PROC CORR - Esempio


Scaricare ppt "Analisi Bivariata Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°4."

Presentazioni simili


Annunci Google