作者：有福有德

來源：計(jì)量與統(tǒng)計(jì)

SAS軟件系統(tǒng)計(jì)出身，相應(yīng)的圍繞這個(gè)主題的圖形輸出功能與統(tǒng)計(jì)本身一樣很全，我們可以借助原始數(shù)據(jù)繪制自己需要的圖形，也可以在統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，將常用的統(tǒng)計(jì)量保持下來，繪制需求的圖形。SAS/base有效地整合了這些方面，至少作為普通用戶的我來說，使用起來像一款軟件，而沒有不同模塊間帶來的差異之感。

另外，SAS軟件幾乎在每一個(gè)統(tǒng)計(jì)過程里都提供了ODS輸出系統(tǒng)，這就更方便統(tǒng)計(jì)結(jié)果的可視化輸出，這只需要設(shè)置plots=all，就可以看見所有可能的輸出。

一些常見的統(tǒng)計(jì)輸出圖形，總體視之，些許會(huì)幫助用戶更好的了解統(tǒng)計(jì)模型，下面介紹一下不太常見的圖形，其他圖形的功能將不再詳述。

第一行第一個(gè)的這個(gè)線圖，是在聚類分析的輸出，cluster聚類分析，提供判斷多少聚類數(shù)是最優(yōu)的，分別提供CCC、偽F和偽t方三個(gè)指標(biāo)作為判斷依據(jù)。

一般來說CCC、偽F需越大越好，偽t的讀法有點(diǎn)特別，但大致也是在找一個(gè)拐點(diǎn)。另外一個(gè)功能是提供異常信息，這與CCC的指標(biāo)有關(guān)。

第一行最后一個(gè)，cook距離值，用于偵察異常值的信息，這個(gè)圖在reg的ODS輸出系統(tǒng)中很常見，不過這個(gè)指標(biāo)一般不作為最終判斷異常信息的結(jié)論，而是與其他指標(biāo)一起使用（學(xué)生化殘差、杠桿值等），然后再綜合判斷異常信息。

第一行第二個(gè)圖：多重檢驗(yàn)圖，這個(gè)圖在glm過程中可見，這個(gè)圖表面上看很復(fù)雜，其實(shí)很簡(jiǎn)單，橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)都是離散變量對(duì)應(yīng)的均值，不同離散變量的不同取值依據(jù)在圖中標(biāo)識(shí)出了，通過這些信息可以找到不同取值間的對(duì)應(yīng)的交叉點(diǎn)，紅、藍(lán)色分別表示是否顯著。

第二行第三個(gè)圖：交互效應(yīng)圖，在glm過程中可見，顯然這個(gè)圖可以很直觀的觀察到兩個(gè)離散變量間的交互狀況（有一點(diǎn)，但不明顯），主要是交叉的地方很微弱。另外，如果是連續(xù)變量的話，往往也會(huì)將連續(xù)變量離散化后（像上圖一樣），在繪制這個(gè)圖，以便更直觀的顯示交互關(guān)系。

第一行第一個(gè)圖：多維偏好圖，可以在prinqual中實(shí)現(xiàn)，用于表示哪些消費(fèi)者對(duì)哪些產(chǎn)品更加喜愛，或偏好。

該圖讀法基本與主成分圖、對(duì)應(yīng)分析（雙標(biāo)）圖、典型相關(guān)圖相同，它們均歸屬于多變量過程之中；SAS軟件中的這個(gè)過程還提供其他功能，如變量轉(zhuǎn)換的一系列方法，像最優(yōu)尺度變換的序列方法、非最優(yōu)尺度變換的序列方法等等，這其中就包括了我常見的對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換、box-cox轉(zhuǎn)換等方法，尤其最優(yōu)尺度的變換方法中，可以延伸出一個(gè)功能，就是分類主成分分析的方法。

第一行第一個(gè)，ROC圖，這個(gè)可以在logistic過程中完成（當(dāng)然可以自己寫），當(dāng)然一般在logistic過程這中會(huì)比較容易一些，可以實(shí)現(xiàn)不同變量面積間的比較，而且可以輸出單個(gè)和組合圖形的結(jié)果。

第一行第二個(gè)，殘差-殘差，這個(gè)圖形沒有專門的繪制過程，需要大家自己繪，繪制兩組殘差的散點(diǎn)圖。當(dāng)用戶需要比較不同模型擬合同一組數(shù)據(jù)時(shí)，這個(gè)圖形會(huì)提供很多有用的信息，例如散點(diǎn)的線性關(guān)系、局部非線性這兩個(gè)視角。

第一個(gè)圖：貝葉斯圖形，在SAS很多過程里均有提供，也可以使用MCMC過程，這個(gè)過程是專門用于這類分析的。

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