Hmisc wtd.var和SAS proc之间的区别平均生成的加权变化

当我尝试计算加权方差时，得到R和SAS的不同结果。有谁知道什么可能会导致这种差异？Hmisc wtd.var和SAS proc之间的区别平均生成的加权变化

我创建的重量和价值的载体和我然后使用 Hmisc库计算加权方差wtd.var功能：

library(Hmisc) 
wt <- c(5, 5, 4, 1) 
x <- c(3.7,3.3,3.5,2.8) 
wtd.var(x,weights=wt)

我得到的答案：

[1] 0.0612381

但如果我尝试在SAS中重现这些结果，我得到了一个完全不同的结果：

data test; 
    input wt x; 
cards; 
5 3.7 
5 3.3 
4 3.5 
1 2.8 
; 
run; 
proc means data=test var; 
var x; 
weight wt; 
run;

答案结果

0.2857778

来源

2014-01-09 Martin

要求SAS发布其代码。'Hmisc :: wtd.var'随时可用。 –

SAS使得几乎所有的统计计算都可用（不是以代码形式存在于java/C++中，而是以数学形式），包括方差计算（如答案）。问他们的源代码是非常愚蠢的，除非你要问微软的Windows 7的源代码，并期望他们说是的？ – Joe

您可能在计算方差方面有差异。 SAS给你一个选项，VARDEF，这可能对此有所帮助。

proc means data=test var vardef=WDF; 
var x; 
weight wt; 
run;

对您的数据集的这种差异会产生类似于r的差异。两者都是“正确的”，这取决于你选择如何计算加权方差。（在我的商店，我们计算它第三种方式，当然...）

从 PROC MEANS documentation

完全文本：

VARDEF =除数指定的方差和标准差的计算中使用的除数。下表显示了除数和相关除数的可能值。

Possible Values for VARDEF= 
Value   Divisor      Formula for Divisor 
DF    degrees of freedom   n - 1 
N    number of observations  n 
WDF    sum of weights minus one ([Sigma]iwi) - 1 
WEIGHT | WGT  sum of weights    [Sigma]iwi

的过程计算方差作为CSS/Divisor，其中CSS 是正方形的校正后的总和，等于总和（（XI-Xbar的）^ 2）。当你分析变量的权重时，CSS等于总和（Wi *（Xi-Xwbar）^ 2），其中Xwbar是加权平均值。

默认值：DF要求：要计算平均值的标准误，平均值的置信限或学生t检验使用VARDEF =的默认值。

提示：当您使用WEIGHT语句和 VARDEF = DF，方差是西格玛^ 2，其中方差的第i个观察是西格玛^ 2 /无线的估计，并wi是用于所述重量ith观察。该方法得出单位重量观测值的方差估计值。

提示：当您使用 WEIGHT语句和VARDEF = WGT，计算出的方差是渐近（对于大的n）西格玛^ 2/wbar，其中 wbar是平均重量的估计值。该方法对平均重量的观察结果的方差产生渐近估计。

来源

2014-01-09 19:55:44 Joe

谢谢。我的根本问题（而不是我给出的玩具示例）中的另一个问题是我使用频率权重而不是分析权重。我没有意识到SAS有一个单独的命令。所以使用vardef = WDF或用freq wt2替换weight wt纠正了我的问题。 – Martin

Hmisc wtd.var和SAS proc之间的区别平均生成的加权变化

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