UNIVARIATEプロシジャ

データセットの変数の分布を活用することは、データ分析、データウェアハウジングおよびデータマイニングの重要な予備的ステップです。UNIVARIATEプロシジャでは、ヒストグラムやノンパラメトリックな密度推定などのテーブルおよびグラフ表示を使用して、分布の主要な特徴を見つけ、外れ値および極値オブザベーションを識別し、データ変換が必要かどうかを調べ、分布を比較することができます。

データの分布をモデル化して分布の前提を検証することは、統計分析の基本的なステップです。UNIVARIATEプロシジャを使用して、パラメトリック法の分布(ベータ、指数、ガンマ、Gumbel、逆ガウス、対数正規、正規、一般化パレート、べき関数、レイリー、Johnson 、Johnson 、Weibull)を当てはめ、これらのモデルから確率とパーセント点を計算できます。仮説検定と、確率プロットやQ-Qプロットなどのグラフ表示を使用して、適合度を評価できます。また、UNIVARIATEプロシジャを使用して、その他の種類の統計分析の分散の前提を検証することもできます。標準の前提が満たされない場合、UNIVARIATEプロシジャを使用して、ノンパラメトリックな検定を実行し、位置と尺度のロバスト推定量を計算できます。

データの分布を要約すると、多くの場合、効果的な統計レポートやプレゼンテーションを作成するのに役立ちます。UNIVARIATEプロシジャを使用し、平均やパーセント点などの要約統計量テーブルと、ヒストグラムや比較ヒストグラムなどのグラフ表示を作成して、解釈しやすいレポートにすることができます。