포스팅 목차
o SDF
생존함수(survival function)를 계산한다.
| Category: | 확률함수 |
문 법
SDF(distribution, quantile, parameter-1, ..., parameter-k) |
Arguments
distribution
는 분포를 지정.
| Distribution | Argument |
| Bernoulli | BERNOULLI |
| Beta | BETA |
| Binomial | BINOMIAL |
| Cauchy | CAUCHY |
| Chi-Square | CHISQUARE |
| Conway-Maxwell-Poisson | CONMAXPOI |
| Exponential | EXPONENTIAL |
| F | F |
| Gamma | GAMMA |
| Generalized Poisson | GENPOISSON |
| Geometric | GEOMETRIC |
| Hypergeometric | HYPERGEOMETRIC |
| Laplace | LAPLACE |
| Logistic | LOGISTIC |
| Lognormal | LOGNORMAL |
| Negative binomial | NEGBINOMIAL |
| Normal | NORMAL|GAUSS |
| Normal mixture | NORMALMIX |
| Pareto | PARETO |
| Poisson | POISSON |
| T | T |
| Tweedie | TWEEDIE |
| Uniform | UNIFORM |
| Wald (inverse Gaussian) | WALD|IGAUSS |
| Weibull | WEIBULL |
상세 내용
SDF 함수는 다양한 연속 및 이산 분포에서 생존 함수(upper tail, 오른쪽 꼬리)를 계산합니다. Conway-Maxwell-Poisson 분포(Com-poisson)에 대한 SDF 함수의 형식은 다음과 같습니다.
SDF('CONMAXPOI',y,λ,ν)
y는 데이터 개수를 나타내는 음수가 아닌 정수. λ는 푸아송 분포의 평균과 유사. ν는 분산 매개 변수(dispersion parameter)
관련 함수
| 함수명 | 함수내용 |
| CDF | 누적분포함수(cumulative probability distribution)를 계산한다. |
| LOGCDF | 왼쪽 누적 분포 함수의 로그값을 계산한다. |
| LOGPDF | 확률밀도함수(probability density(mass) function)의 로그값을 계산한다. |
| LOGSDF | 생존함수의 로그값을 계산한다. |
| 확률밀도함수를 계산한다. | |
| SDF | 생존함수(survival function)를 계산한다. |
예 제
| SAS Statements |
data _null_;
y = sdf('BERN',0,.25);
put y;
run;
| Results |
0.25
| SAS 함수(SAS Function) 리스트 링크 |
| 엑셀(EXCEL)과 SAS 함수(SAS Function) 비교 리스트 링크 |
| SAS 데이터 스텝 구문 리스트(SAS Data Step Statement) |
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