UNIVARIATEプロシジャ

ある光ファイバコード製造会社がコードの破壊強度を調べています。次のステートメントはCordという名前のデータセットを作成し、ポンド毎平方インチ(psi)単位で測定した50件の破壊強度を格納します。

data Cord;
   label Strength="Breaking Strength (psi)";
   input Strength @@;
datalines;
6.94 6.97 7.11 6.95 7.12 6.70 7.13 7.34 6.90 6.83
7.06 6.89 7.28 6.93 7.05 7.00 7.04 7.21 7.08 7.01
7.05 7.11 7.03 6.98 7.04 7.08 6.87 6.81 7.11 6.74
6.95 7.05 6.98 6.94 7.06 7.12 7.19 7.12 7.01 6.84
6.91 6.89 7.23 6.98 6.93 6.83 6.99 7.00 6.97 7.01
;

CDFPLOTステートメントを使用して6つの理論分布(ベータ、指数、ガンマ、対数正規、正規、Weibull)のいずれかを当てはめ、それらをCDFプロットに重ねて表示することができます。次のステートメントはNORMALオプションを使用して、当てはめた正規分布関数を破壊強度のCDFプロットに重ねて表示します。

title 'Cumulative Distribution Function of Breaking Strength';
ods graphics on;
proc univariate data=Cord noprint;
   cdf Strength / normal odstitle = title;
   inset normal(mu sigma);
run;

NORMALオプションは、当てはめた曲線を要求しています。INSETステートメントは、当てはめた曲線のパラメータである標本平均および標準偏差を含むインセットを要求しています。 INSETステートメントの詳細は、INSETステートメントを参照してください。結果として生成されるプロットが出力4.35.1に示されています。

プロットはオブザベーションが6.9および7.1に集中している対称分布を示しています。出力4.35.1で経験分布関数と正規分布関数が一致していることは、破壊強度の分布に正規分布モデルが適していることの証明になります。