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Distribuzioni di Frequenza & Esercizi Distribuzioni di Frequenza & Esercizi Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°2.

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Presentazione sul tema: "Distribuzioni di Frequenza & Esercizi Distribuzioni di Frequenza & Esercizi Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°2."— Transcript della presentazione:

1 Distribuzioni di Frequenza & Esercizi Distribuzioni di Frequenza & Esercizi Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Esercitazione n°2

2 Lavoro di Gruppo: Inviare, entro il 15/10/2014, a gmagistrelli@liuc.it e gdeppieri@liuc.it:gmagistrelli@liuc.it gdeppieri@liuc.it –nome, cognome e numero di matricola dei partecipanti (min 3 – max 4 componenti per gruppo) –nome del gruppo –titolo/argomento del lavoro di gruppo

3 Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Obiettivi di questa esercitazione: Proc FREQ 3 Proc CONTENTS 1 Proc SORT 2 SAS INSIGHT 4

4 PROC step: Output 1/2 In Sas i risultati di un’analisi vengono visualizzati nella finestra ‘Output’. Visualizzazione di default, output temporaneo. Visualizzazione di Html, file che può essere salvato in una directory a scelta.

5 PROC step: Output 2/2

6 PROC CONTENTS – Sintassi generale Procedura che consente di visualizzare informazioni relative alle variabili contenute nel dataset (nome, tipo, lunghezza…) proc contents data = dataset; run;

7 PROC CONTENTS: Esempio proc contents data=corso.telefonia; run;

8 PROC CONTENTS: Esempio

9 Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Obiettivi di questa esercitazione: Proc FREQ 3 Proc CONTENTS 1 Proc SORT 2 SAS INSIGHT 4

10 PROC SORT – Sintassi generale Procedura che consente di ordinare le osservazioni di un dataset secondo il contenuto di una variabile proc sort data = dataset; by [descending] variabile; run; Se viene specificata l’opzione DESCENDING, le osservazioni sono ordinate per valori decrescenti della variabile, altrimenti per valori crescenti.

11 PROC SORT: Esempio proc sort data=corso.telefonia; by marca; run;

12 PROC SORT: Esempio proc sort data=corso.telefonia; by marca; run;

13 Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Obiettivi di questa esercitazione: Proc FREQ 3 Proc CONTENTS 1 Proc SORT 2 SAS INSIGHT 4

14 La PROC FREQ permette di calcolare le distribuzioni di frequenza univariate per variabili qualitative e quantitative discrete proc freq data= dataset; tables variabile /options; run; OPTIONS: /missing considera anche i missing nel calcolo delle frequenze PROC FREQ – Sintassi generale 1/2

15 PROC FREQ: Esempio 1 proc freq data=corso.telefonia; tables operatore; run; Variabile qualitativa: operatore telefonico

16 operatoreFrequencyPercentCumulative FrequencyPercent Tim5523.315523.31 Tre125.086728.39 Vodafone15465.2522193.64 Wind156.36236100 Frequenza assoluta: consiste nell’associare a ciascuna categoria, o modalità, il numero di volte in cui compare nei dati Frequenza relativa: rapporto tra la frequenza assoluta ed il numero complessivo delle osservazioni effettuate Frequenze cumulate Output PROC FREQ

17 PROC FREQ: Esempio 2 proc freq data=corso.telefonia; tables fisso_g; run; Variabile quantitativa discreta: numero medio giorni utilizzo alla settimana telefono fisso

18 Output PROC FREQ fisso_g FrequencyPercentCumulative Frequency Cumulative Percent 02711.442711.44 0.593.813615.25 1104.244619.49 2198.056527.54 3218.908636.44 4145.9310042.37 5198.0511950.42 693.8112854.24 710845.76236100.00 Fare attenzione al numero di modalità della variabile

19 PROC FREQ: Esempio 3 proc freq data=corso.telefonia; tables motivo_utilizzo_2 / missing; run; Variabile qualitativa: secondo motivo di utilizzo mezzi di comunicazione OPZIONE missing: considera anche i missing nel calcolo delle frequenze

20 Output PROC FREQ 100.002368.4720Studio 91.5321654.24128Piacere/Tempo libero 37.29889.3222Partner 27.976616.9540Famigliari 11.02260.852Altro 10.172410.1724 Cumulative Percent Cumulative Frequency PercentFrequencymotivo_utilizzo_2 MISSING motivo_utilizzo_2FrequencyPercentCumulative Frequency Cumulative Percent Altro20.942 Famigliari4018.874219.81 Partner2210.386430.19 Piacere/Tempo libero12860.3819290.57 Studio209.43212100.00 Frequency Missing = 24

21 PROC FREQ – Sintassi generale 2/2 Distribuzione di frequenza univariata con variabile di classificazione proc freq data = dataset; by variabile_1; tables variabile_2 / options; run; NOTA BENE : è necessario ordinare il dataset secondo la variabile di classificazione PRIMA di eseguire la PROC FREQ!

22 PROC FREQ: Esempio 4 proc sort data=corso.telefonia; by sesso; run; proc freq data=corso.telefonia; by sesso; tables operatore; run; Distribuzione di frequenza univariata con variabile di classificazione PROC SORT: ordinare le osservazioni in base alla variabile di by

23 Output PROC FREQ sesso=F operatoreFrequencyPercentCumulative Frequency Cumulative Percent Tim2727.002727.00 Tre77.003434.00 Vodafone6363.009797.00 Wind33.00100100.00 sesso=M operatoreFrequencyPercentCumulative Frequency Cumulative Percent Tim2820.592820.59 Tre53.683324.26 Vodafone9166.9112491.18 Wind128.82136100.00

24 Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Obiettivi di questa esercitazione: Proc FREQ 3 Proc CONTENTS 1 Proc SORT 2 SAS INSIGHT 4

25 SAS INSIGHT: Histogram/Bar chart (1/2)

26 SAS INSIGHT: Histogram/Bar chart (2/2)

27 Esercizi Esercizi

28 Dataset Il dataset DENTI contiene dati sul consumo di dentifricio (di marca A e di marca B). Le variabili sono:

29 Esercizi 1.Allocare la libreria CORSO (che punta alla cartella che contiene il file DENTI.XLS) 2.Importare in formato SAS la tabella Excel DENTI.XLS e chiamarla DENTI_NEW 3.Visualizzare le caratteristiche delle variabili. Quante osservazioni contiene il dataset? Quante variabili contiene il dataset? Di che tipo è la variabile REGIONE? Svolgere i seguenti esercizi utilizzando il dataset DENTI:

30 4.Calcolare la distribuzione della variabile AREA 5.Si può affermare che l’insieme degli intervistati è costituito principalmente da donne? 6. Verificare se i clienti abituali della marca B si distribuiscono in modo differente nelle diverse aree geografiche 7.Verificare se ci sono missing nella variabile ETACLASS 8.Calcolare la distribuzione condizionata della variabile ALTOCON utilizzando come variabile di classificazione prima SESSO e poi AREA Esercizi


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