SAS基本操作讲解
实验1 SAS基本操作
随着图形界面、用户友好等程序思想的发展，SAS陆续提供了一些不需编程就能进行数据管理、分析、报表、绘图的菜单操作功能，其中做得比较出色的有INSIGHT模块和Analyst 模块。对于常用的一些统计分析方法，SAS系统中的如下三种方法可以达到同样的目的：
● INSIGHT（“交互式数据分析”）
● Analyst（“分析家”）
●直接编程
一般来说，INSIGHT模块在数据探索方面比较有特色，最为直观，便于步步深入；“分析家”可提供自动形成的程序，而且在属性数据分析和功效函数计算方面较INSIGHT强；编程方式是功能最强的，尤其是一些特殊或深入的分析功能只能用编程实现，但相对来说，编程较难熟练掌握。
在SAS系统中建立的众多SAS文件，可按不同需要将其归入若干个SAS逻辑库，以便对SAS文件进行访问和管理。利用SAS系统功能直接建立数据集的方法很多，都需要将数据现场录入，费时费力。较为简便的方法是，利用Excel录入数据，并作简单处理，然后将Excel数据表导入到SAS数据集中。另外，也可以先将数据整理为文本文件（*.txt文件），再将文本文件导入为SAS数据集。在对数据进行深入分析之前往往要利用INSIGHT或“分析家”对数据进行必要预处理。
1.1 实验目的
通过实验熟悉SAS操作界面，掌握逻辑库的建立、数据集的导入与导出，掌握SAS的两个最为重要的模块：INSIGHT和“分析家”中对数据的预处理方法。
1.2 实验内容
一、建立逻辑库
二、数据集的导入与导出
三、在INSIGHT中对数据的预处理
四、在“分析家”中对数据的预处理
1.3 实验指导
首先建立存放数据的文件夹，如：“D:\SAS_SHIYAN”，其中再建两个文件夹：“原始数据”（用以存放本课程有关实验的Excel数据表及其他数据文件）和“SAS数据集”（用以存放本课程学习中生成的SAS数据集）。
一、建立逻辑库
【实验1-1】创建逻辑库“Mylib ”。
图1-1 Explorer 窗口
依次执行如下操作：
(1) 启动SAS ，并激活Explorer 窗口，如图1-1所示。
(2) 在SAS 应用工作空间中，单击工具按钮，或是右键单击,
从菜单中选择“New ”，打开“New Library ”对话框。
(3) 在“Name ”框中输入新库名称，如：Mylib （图1-2左）。
(4) 用鼠标单击路径（Path ）框右端的“Browse…”按钮。
(5) 在打开的“Select ”对话框中选择文件夹“D:\SAS_SHIYAN\ SAS
数据集”，如图1-2右所示。
(6) 单击“Ok ”按钮，返回“New Library ”对话框，单击“OK ”
按钮，完成新建逻辑库“Mylib ”。
(7) 用鼠标双击，或单击即可看见新建的逻辑库“Mylib ”。
图1-2 建立新逻辑库 二、数据的导入与导出
1. Excel 数据表的导入
【实验1-2】将Excel 数据表导入为SAS 数据集。
首先建立Excel 数据表sy1_2.xls ，如图1-3所示。
依次执行下述操作： (1) 在SAS 应用工作空间中，选择菜单“File ”→“Import
Data…”，打开导入向导“Import Wizard ”，第一步：选择
导入类型（Select import type ），默认的类型为Excel 数据表，如图1-4左所示。单击“Next
”
图1-3 Excel 数据表sy1_2.xls
按钮，进入下一步。
(2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在“打开”对话框中选择所需要的Excel文件，返回。单击“Option”按钮，选择所需的工作表，按“OK”按钮返回，如图1-4右所示。单击“Next”按钮，进入下一步。
图1-4 导入向导一、二步
(3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称，如图1-5左所示。单击“Next”按钮，进入下一步。
图1-5 导入向导三、四步
(4) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，若单击“Next”按钮，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，本例不做选择，直接单击“Finish”按钮（图1-5右），完成导入过程。
在Explorer窗口中，双击逻辑库“Mylib”中的文件“sy1_2”，即可看到新导入的数据集，如图1-6左所示。
图1-6 数据集Mylib.sy1_2
导入数据后，原Excel数据表第一行的中文栏目名成为SAS数据集中变量的标签（Label）名，变量名为默认的名称：_COL n。
VIEWTABLE 的第一行显示变量的标签，选择主菜单项“View ”→“Column Names ”，显示变量名称如图1-6右所示。
2. 文本数据的导入
【实验1-3】将文本文件导入为SAS 数据集。
首先建立文本文件sy1_3.txt ，如图1-7所示。其中数
据分隔符为制表符。依次执行下述操作：
(1) 在SAS 应用工作空间中，选择菜单“File ”→
“Import Data…”，打开导入向导“Import Wizard ”，第一
步：选择导入类型（Select import type ）。在下拉列表中
选择数据类型“Tab Delimited File (*.txt)”，如图1-8左所
示。单击“Next ”按钮，进入下一步。 (2) 在第二步的“Select file ”对话框中，单击“Browse ”
按钮，在“打开”对话框中选择所需要的文本文件，返回，如图1-8右所示。
图1-7 文本文件
sy1_3.txt
图1-8 导入向导一、二步 单击“Options ”按钮，在打开的“SAS Import ：”对话框
中确认“Get variable name from fist row ”处于选中状态（默认）
（否则，原文本文件的第一行将成为SAS 数据集中的第一个
观测），如图1-9所示。单击“OK ”，返回，再单击“Next ”
按钮，进入下一步。
图1-9 “SAS Import ”对话框 (3) 在第三步的“Select library and member ”对话框中，
选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称，本例选
临时库“Work ”，数据集名为sy1_3。单击“Next ”按钮，进
入下一步。
(4) 在第四步的“Create SAS Statements ”对话
框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，
本例不做选择，直接单击“Finish ”按钮，完成导入
过程。
图1-10 数据集Work.sy1_3 在Explorer 窗口中，双击逻辑库“Work ”中的
文件“sy1_3”，即可看到新导入的数据集，如图1-10
所示。
3. 数据集的导出
【实验1-4】将SAS 数据集导出为Excel 工作表。
依次执行下述操作：
(1) 在SAS 应用工作空间中，选择菜单
“File ”→“Export Data…”，打开导出向导
“Export Wizard ”，第一步：选择逻辑库及成员
（Select library and member ）。在“library ”下
拉列表中选择逻辑库，在“member ”下拉列表
中选择数据集，如图1-11所示，单击“Next ”
按钮，进入下一步。
图1-11 导出向导一步 (2) 在第二步的“Select export type ”对话框中，默认的类型为Excel 工作表，如图1-12
左所示，单击“Next ”按钮，进入下一步。
(3) 在第三步的“Select file ”对话框中，
输入或通过选择给出输出文件的路径和文件名，如图1-12右所示，单击“Next ”按钮，进入下一步。
(4) 在第四步的“Create SAS Statements ”对话框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，本例不做选择，直接单击“Finish ”按钮，完成导出过程。
图1-12 导出向导二、三步 三、在INSIGHT 中对数据的预处理
在SAS 菜单中选择“Solution （解决方案）”→“Analysis （分析）”→“Interactive Data Analysis （交互式数据分析）”，打开“SAS/INSIGHT Open ”对话框。如图1-13左所示。
在“SAS/INSIGHT Open ”对话框的左边选择逻辑库“SASUSER ”，右边选择数据集“CLASS ”，单击“Open （打开）”按钮，打开数据窗口。如图1-13右所示。
注意：如果没有找到数据集SASUSER.CLASS ，按如下步骤可以生成此数据集及其他示例数据集：选择菜单“Solutions ”→“Analysis ”→“Analyst ”，进入Analyst ，然后选择其中
的菜单“Tools”→“Sample Data”，在出现的对话框中选中所有数据集，单击“OK”按钮即可生成示例数据集。
图1-13 打开数据集
1. 对数据集排序
【实验1-5】在INSIGHT中对数据集排序。
在INSIGHT中，打开数据集SASUSER.CLASS后，单击数据窗口左上角处的三角按钮，打开数据窗菜单，选择“Sort”，在打开的“Sort”对话框（图1-14左）中，选则排序的变量，单击“Y”按钮，将变量选定，然后按“OK”按钮即可。可同时根据多个变量进行排序，默认是升序排序，可选中右列表框中的排序变量，单击Asc/Des切换到降序。
例如：按name进行升序排列，按age进行降序排列，如图1-14右所示。
图1-14 对数据集排序
说明：若先用鼠标在数据集窗口选中欲排序的变量，则选择“Sort”菜单项后，将立即对该列排序，而不再打开“Sort”对话框。
2. 创建新的变量
【实验1-6】在数据集中添加新的变量。
在数据集中有两种方式添加新的变量。
●直接插入变量：单击数据窗口左上角处的三角按钮，打开数据窗菜单，选择“New Variables”，在打开的“New Variables”对话框中，输入插入变量的个数（图1-15左），然后，单击“OK”按钮，即可在数据集中插入一个新的变量A（图1-15右）。
新插入变量A的观测值是缺失的，输入数据后回车，即可填入数据。
图1-15 插入新变量 ● 由原变量计算得到新变量：选择主菜单“Edit ”→“Variables ”→“Other ”，打开“Edit Variables ”对话框，如图1-16左所示，确定新变量与原变量之间的关系式，可由原变量计算得到新的变量。如：
(1) 选中变量weight ，单击“Y ”，选中变量height ，单击“X ”。
(2) 在“Transformation ”列表框中选择运算：Y / X 。
图1-16 增加新变量 (3) 在“Name ”栏中可修改变量名（默认为：
D_weight ）。
(4) 在“Label ”栏中注明：体重身高比。
(5) 最后单击“OK ”按钮，数据集中即可增加新变
量列，如图1-16右所示。
3. 修改变量名及属性
【实验1-7】在数据集中修改变量名及属性。 单击数据窗口左上角处的三角按钮，打开数据窗菜单，选择“Define Variables ”，在打开的“Define Variables ”
对话框中，选中欲修改的变量（图1-17），可以修改变量名、标签、变量类型以及测量水平等。
图1-17 修改变量名及属性
4. 建立数据集的子集
【实验1-8】查找观测，并建立子数据集。
下述方法可以找出所有男生的观测，并建立子数据集：
(1) 选择主菜单“Edit ”→“Observations ”→“Find ”，打开
“Find Observations ”对话框。
图1-18 选择观测
(2) 在变量名称列表中选择sex ，在Value （值）列表中选择
M ，单击“OK ”按钮，如图1-18所示；数据窗口中所有男生的
观测被选中，如图1-19左所示。
(3) 单击数据窗口左上角处的三角按钮，打开菜单，选择
“Extract ”，生成新数据集，如图1-19右所示。
(4) 若要保存数据集，选择菜单“File ”→“Save ”→“Data ”，
在打开的“Save Data ”对话框中选择保存的逻辑库名，并输入数
据集名，单击“OK ”按钮即可。
图1-19 建立数据集的子集 四、在“分析家”中对数据的预处理
选择主菜单“Solutions （解决方案）”→“Analysis （分析）”→“Analyst （分析家）”打开“Analyst ：(new project)”窗口。
选择主菜单“File （文件）”→“Open By SAS Name ”，打开“Select A Member ”对话框，选择数据集Sasuser.Class ，单击“OK ”后，打开的数据集就作为项目的一个成员，如图1-20所示。
选择主菜单“Edit （编辑）”→“Mode （模式）”，→“Edit （编辑）”，将“Browse ”模式改为“Edit ”模式。注意：在“Edit （编辑）”模式下才可以对数据进行各种处理。
图1-20 Select A Member （选择成员） 1. 对数据集排序
【实验1-9】在“分析家”中对数据集排
序。
图1-21 “Sort （排序）”对话框 对数据集排序的方法如下：
(1) 在编辑模式下，选择菜单“Data （数
据）”→“Sort （排序）”，打开“Sort （排序）”
对话框。
(2) 选中欲排序的变量名，单击“Sort By ”
按钮，将排序变量选入右框，可选多个变量。
(3) 在右列表框中，选中排序变量，单击
“Ascend/Descend ”按钮可以在升序或降序之
间切换。图1-21所示为按name 进行升序（A ）
排列。
2. 创建新的变量
【实验1-10】在“分析家”中对数据集添加新的变量。
在编辑模式下，对数据集有两种方式添加新的变量。
● 直接插入变量：选择菜单“Edit （编
辑）”→“Insert Columns （插入列）”→
“Character ”或“Numeric ”，——指定插
入变量的类型——即可在数据集中插入一
个新的变量。
图1-22 “Compute （计算）”对话框 ● 由原变量计算得到新变量：
选择菜单“Data （数据）”→“Transform
（变换）”→“Compute （计算）”，打开
“Compute （计算）
”对话框；在对话框中确定变量关系式，如：加入一个名为new
的数值型变量，等于(height + weight)/age ，
如图1-22所示。
单击“OK”按钮后，数据集中增加了一个新变量：new。
3. 在数据集中增加新观测
【实验1-11】在“分析家”中对数据集添加新的观测。
在编辑模式下，选择菜单“Edit（编辑）”→“Add Rows（增加行）”，在数据集最后增加一条空观测。填入数据后，存盘即可。
4. 创建数据集的子集
【实验1-12】在“分析家”中创建数据集的子集。
(1) 打开一个数据集后，在编辑模式下，选择菜单“Data（数据）”→“Filter（过滤）”→“Subset Data（子集数据）…”，打开“Subset”对话框；在列表中选择变量，如选中变量“age”，在弹出的“Operators（算子）”列表中选择算子（比如GE表示“大于等于”），如图1-23左所示。
图1-23 “Subset”对话框
(2) 用鼠标单击列表框中的“
(3) 单击“OK”按钮，即可生成子集，如图1-24所示。
图1-24 生成所有age大于等于13的观测
若要保存新生成的子集，可以选择菜单“File （文件）”→“Save As By SAS Name （另存为SAS 文件）”，取名后单击“Save ”即可。若想恢复数据集的所有观测，可以选择菜单“Data （数据）”→“Filter （过滤）”→“None （无）”，即可解除“过滤”。
5. 由数据集随机抽样
【实验1-13】在“分析家”中对数据集随机抽样。
在编辑模式下，选择菜单“Data （数据）”→“Random Sample （随机抽样）”，在打开的“Random Sample ”对话框中，可设定样本的容量（Rows ）或抽取的比例（Ratio ）以及种子（Seed ）。例如，图1-25左所示即为创建一个容量为10的样本时的设置。
单击“OK ”按钮，即可生成所需样本，如图1-25右所示。
图1-25 随机抽样 若要保存生成的样本，可以选择菜单“File （文件）”→“Save As By SAS Name （另存为SAS ）”。
6. 增加已知分布的随机变量
【实验1-14】在“分析家”中对数据集增加已知
分布的随机变量。
图1-26 增加随机变量
在编辑模式下，选择“Data （数据）”→“Random
Variates （随机变量）”，在下级菜单中选择一个分布，
如“Normal(正态分布)”，在弹出的对话框中填入变
量名和正态分布的两个参数Mean （均值）和Standard
deviation （标准差），如图1-26所示，单击“OK ”，
即可增加一个随机变量。 1.4 上机演练
【练习1-1】在INSIGHT 中对数据集SASUSER.CLASS 进行预处理.
(1) 对数据集排序；
(2) 在数据窗口中移动列；
(3) 修改标签名；
(4) 创建新的变量；
(5) 建立数据集的子集。
【练习1-2】在“分析家”中对数据集SASUSER.CLASS进行预处理.
(1) 改变数据集的编辑方式；
(2) 对数据集排序；
(3) 创建新的变量；
(4) 追加和删除数据集中的观测；
(5) 建立数据集的子集；
(7) 由数据集随机抽样。
1.5 实验报告
请按练习内容写出包括如下内容的实验报告：
一、实验目的；
二、实验内容及结果；
三、实验中存在的问题及解决方法；
四、实验体会(结论、评价、感想与建议等)
《SAS数据分析范例》(SAS数据集)
《SAS数据分析范例》数据集 目录 表1 sas.bd1 (3) 表2 sas.bd3 (4) 表3 sas.bd4 (5) 表4 sas.belts (6) 表5 sas.c1d2 (7) 表6 sas.c7d31 (8) 表7 sas.dead0 (9) 表8 sas.dqgy (10) 表9 sas.dqjyjf (11) 表10 sas.dqnlmy3 (12) 表11 sas.dqnlmy (13) 表12 sas.dqrjsr (14) 表13 sas.dqrk (15) 表14 sas.gjxuexiao0 (16) 表15 sas.gnsczzgc (17) 表16 sas.gnsczzs (18) 表17 sas.gr08n01 (19) 表18 sas.iris (20) 表19 sas.jmcxck0 (21) 表20 sas.jmjt052 (22) 表21 sas.jmjt053 (23) 表22 sas.jmjt054 (24) 表23 sas.jmjt055 (25) 表24 sas.jmxfsps (26) 表25 sas.jmxfspzs0 (27) 表26 sas.jmxfzss (28) 表27 sas.jmxfzst (29) 表28 sas.kscj2 (30) 表29 sas.modeclu4 (31) 表30 sas.ms8d1 (32) 表31 sas.nlmyzzs (33) 表32 sas.plates (34) 表33 sas.poverty (35) 表34 sas.rjnycpcl0 (36) 表35 sas.rjsrs (37) 表36 sas.sanmao (38) 表37 sas.sczz1 (39) 表38 sas.sczz06s (40) 表39 sas.sczz (41) 表40 sas.sczzgc1 (42)
SAS数据的描述性统计分析答案
实验一数据的描述性统计分析 一、选择题 1、以下（ B ）语句对变量进行分组，在使用前需按分组变量进行排序？ 以下（ C ）语句可对变量进行分类，在使用前不必按分类变量进行排序？ 用（ A ）语句可以选择输入数据集的一个行子集来进行分析？ （A）WHERE语句（B）BY语句（C）CLASS语句（D）FREQ语句2、排序过程步中必须用什么语句对变量进行排序？（ A ） （A）BY语句（B）CLASS语句（C）WHERE语句 3、如果要对数据集中的数据进行正态性检验，需要使用哪个过程？（ B ）（A）MEANS （B）UNIV ARIATE （C）FREQ 4、用UNIV ARIATE过程进行数据分析，要求此过程输出茎叶图、正态概率图等，应在语句中加上什么选项？（plot ） 5、用UNIV ARIATE过程进行数据分析，在输出结果中哪个统计量是对样本均值 为零的T检验的概率值？( A ) （A）T: Mean (B)Prob>|S| (C)Sgn Rank (D)Prob>|T| 二、假设某校100名女生的血清总蛋白含量（g/L）服从均值为75，标准差为3的正态分布，试产生样本数据，并利用SAS软件解决下面问题： 1、计算样本均值、方差、标准差、极差、四分位极差、变异系数、偏度、峰度； 2、画出直方图（垂直条形图）； 3、画出茎叶图、盒形图和正态概率图； 4、试进行正态性检验。 Data N; DO i=1to100; x=75+3*normal(12345); output; end; proc print; run; proc univariate data=N; var x; run; proc gchart data=N; block x; run; proc univariate data=N plot; var x;
SAS数据分析与统计
一、数据集的建立 1.导入Excel数据表的步骤如下： 1) 在SAS应用工作空间中，选择菜单“文件”→“导入数据”，打开导 入向导“Import Wizard”第一步：选择导入类型（Select import type）。 2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在 “打开”对话框中选择所需要的Excel文件，返回。然后，单击“Option” 按钮，选择所需的工作表。（注意Excel文件要是2003的！！） 3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。 4 ) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，完成导入过程。 2.用INSIGHT创建数据集 1）启动SAS INSIGHT模块，在“SAS INSIGHT：Open”对话框的”逻辑库“列表框中，选定库逻辑名 2）单击“新建”按钮，在行列交汇处的数据区输入数据值 （注意列名型变量和区间型变量，这在后面方差分析相关性分析等都要注意！！） 3）数据集的保存: ?“文件”→“保存”→“数据”； ?选择保存的逻辑库名，并输入数据集名； ?单击“确定”按钮。即可保存新建的数据集。 3.用VIEWTABLE窗口建立数据集 1）打开VIEWTABLE窗口 2）单击表头顶端单元格，输入变量名 3）在变量名下方单元格中输入数据
4）变量类型的定义：右击变量名/column attributes… 4.用编程方法建立数据集 DATA 语句； /*DATA步的开始，给出数据集名*/ Input 语句；/*描述输入的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/ （用于DATA步的其它语句） Cards； /*数据行的开始*/ [数据行] ； /*数据块的结束*/ RUN; /*提交并执行*/ 例子：data=数据集名字; input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这一列是文字！！ 比如名字，性别，科目等等) cards; rebeccah 424 112 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是carol 450 112 数据集最后要加一个分号！！） louise 409 110 gina 474 110 mimi 410 106 alice 411 106 brenda 414 106 brenda 414 105 david 438 141 betty 464 141 holly 466 140 ; proc print data=; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！） run;
数据分析SAS报告
90-08年人民消费能力分析 一、问题提出 改革开放以来中国经济飞速发展，GDP连续超过德国、日本，现以成为世界上第二大经济体，人民生活水平不断提高，但受金融危机的影响，近几年来物价持续上涨，本月CPI创历史新高，人民的消费能力是否随着GDP的增加而增加呢？本文以中国经济年鉴中的“人民消费支出构成”的数据为依据利用统计软件SAS 进行了相关分析。数据如下 食品衣着居住家庭设备用品及服务交通通讯文教娱乐用品及服务医疗保健其他商品及服务 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 二、问题分析 1、通过对消费种类进行主成分分析判断人民的消费情况。 2、对主成分标准化后在分析各年的消费能力排名。 三、解决问题 3.1 SAS程序： data examp4_4; input id x1-x8; cards; 1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900 ; run; proc corr cov nosimple data=examp4_4; var x1-x8; run; proc princomp data=examp4_4 out=bb; var x1-x8; run; data score1; /*以下程序是对各年按第一主成分得分进行排名并打印结果*/ set bb; keep id prin1;
SAS系统和数据分析SAS系统简介
SAS系统简介 一、SAS系统 1.SAS系统的功能 SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据呈现 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 2.SAS系统的支持技术 在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者： ●数据仓库技术(Data Warehouse) 数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。 数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。利用数据仓库技术对这些历史数据进行分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门做出更加合理的决策。 当今世界充满了剧烈竞争，正确及时的决策是企业生存和发展的最重要环节。现在，愈来愈多的企业认识到，企业要想在竞争中取胜，获得更大的收益，至关重要的是，必须利用计算机和网络技术、数据仓
SAS系统和数据分析三维图形
第二十二课三维图形 SAS系统除了可以绘制二维平面图形外，还可以绘制三维立体图形。使用PROC G3D过程能对在PLOT或SCATTER语句中指定的变量值绘制三维图形。PROC G3D过程产生的三维图形分为两种：三维曲面图和三维散布图。三维曲面图是通过在PLOT语句中指定三个图形变量来产生，三维散布图是在SCATTER语句中必需指定三个图形变量才能产生，同样还可以对三维散布图进行大小、形状、颜色的修改。 一、PROC G3D过程说明 PROC G3D过程产生三维高分辨率立体图形，一般由下列语句控制： Proc G3D DATA=数据集; PLOT Y*X=Z ; SCATTER Y*X=Z ; TITLE n‘字符串’; FOOTNOTE n‘字符串’; By 变量列表; Run ; 在PROC G3D过程中至少要有一条PLOT或SCATTER语句，如果两条语句同时存在，将在一页中产生一个三维曲面图，下一页中产生一个三维散布图。语句中的Y*X=Z指定三个图形变量X、Y、Z，三维空间中的图形点由三个变量的值共同决定，X和Y为水平变量，Z 为垂直变量。PLOT语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点相互连成曲面，而SCA TTER语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点用符号表示或画出图形点向XY 平面的垂直线（采用NEEDLE选项）。一个PROC G3D过程中可以有多条SCA TTER语句。 1.PLOT语句的选项 用在PLOT语句中的选项按功能可以分为三类：外观选项、轴选项和描述性选项。主要选项如下： ●ROTATE=角度列表——指定三维图形Z轴的一个或多个旋转角度，缺省值为70 度。如果有多个旋转角度，将画出对应多个不同旋转角度的三维图形。 ●TILT=角度列表——指定三维图形Y轴的一个或多个倾斜角度，缺省值为70度。 如果有多个倾斜角度，将画出对应多个不同倾斜角度的三维图形。 ●GRID——在所有坐标轴的每一个刻度线上画出网格线。 ●SIDE——在三维曲面图形中画出侧面墙。 ●XTICKNUM=n YTICKNUM=n ZTICKNUM=n——指定X、Y、Z坐标轴上的刻 度线数目n，缺省值为4。
SAS系统和数据分析PROC步中的通用语句
第十六课用在PROC步中的通用语句 当我们用DATA步创建好SAS数据集后，可以用SAS的一些PROC过程步来进一步的分析和处理它们。在DATA步中用户可以使用SAS的语句来编写自己的程序，以便能通过读入、处理和描述数据，创建符合自己特殊要求的SAS数据集。而后由一组组PROC步组成的程序进行后续分析和处理。 一、PROC程序的主要作用 ●读出已创建好的SAS数据集 ●用数据集中的数据计算统计量 ●将统计的结果按一定形式输出 在SAS系统中，计算统计量时，对于许多常用的和标准的统计计算方法，并不需要用户自己编写这些复杂的程序，而是通过过程的名字来调用一个已经为用户编写好的程序。用户通常只要编写调用统计过程前的准备处理程序和输出统计结果后的分析和管理程序。只有用户自己非常特殊的统计计算方法才需要用户自己编写相应的计算程序。 二、PROC过程语句 PROC语句用在PROC步的开始，并通过过程名来规定我们所要使用的SAS过程，对于更进一步的分析，用户还可以在PROC语句中使用一些任选项，或者附加其他语句及它们的任选项（如BY语句）来对PROC步规定用户所需要分析的更多细节。PROC语句的格式为： PROC 过程名<选项>; 过程名规定用户想使用的SAS过程的名字。例如，我们在前面常使用的打印过程名PRINT，对数值变量计算简单描述统计量的过程名MEANS。 选项规定这个过程的一个或几个选项。不同的过程规定的选项是不同的，因此，只有知道具体的过程才能确定具体的选项是什么。但是，在各个不同过程中使用选项时，下面三种选项的使用格式是共同的： ●Keyword ●Keyword=数值 ●Keyword=数据集 Keyword是关键字，第一种选项格式是某个具体过程进一步要求某个关键字；第二种选项格式是某个具体过程要求某个关键字的值，值可能是数值或字符串；第三种选项格式是某个具体过程要求输入或输出数据集。例如： PROC Print Data=class ; 过程Print，作用为打印输出数据集中的数据。选项为Data=class，关键字是Data，进一步说明要打印输出的数据集名为class。如果省略这个选项，将用最近产生的SAS数据集。
--SAS系统和数据分析SAS数据库
第四课SAS数据库 一、SAS数据库（SAS data library）的成员 一个目录里的所有SAS文件都是一个SAS数据库（SAS data library）的成员。一个目录可以包含外部文件（非SAS文件）以及SAS文件，但只有这些SAS文件才是SAS数据库的成员。 SAS数据库是一个逻辑概念，没有物理实体。图4.1描述了SAS数据库、SAS文件和SAS 文件的元素之间的关系。注意，这个库对应于主机操作系统的一个目录，而SAS文件对应于目录内的一个文件。 图4.1 在SAS数据库中的成员类型 例如，我们前面定义的Study永久库就是一个SAS数据库，对应的目录为d:\sasdata\mydir，在此目录内有SAS数据集文件： ●Class.sd2（包含两种成员类型DATA和VIEW） ●索引文件Class.si2 其他SAS文件如用BASE SAS软件的存储程序功能产生的成员类型为： ●PROGRAM程序文件 SAS的目录是具有成员类型为： ●CATALOG的SAS文件 此文件用来存储许多称为目录条目（catalog entries）的不同类型的信息，用于SAS系统识别它的结构。典型地，像BASE SAS软件，如果存储目录条目信息对于处理是必要的话，就自动地存储SAS目录条目，而在其他SAS软件中，用户必须在各个过程中规定这个目录条目，用下面完整的四级名字形式来识别：libref.catalog.entry-name.entry-type（库标记.目录名.条目名.条目类型）。SAS系统有一些特性帮助你管理目录中的条目，一是CATALOG过程，它是BASE SAS软件中的一个过程；另一个是显示管理的CATALOG窗口。 SAS访问描述器是一个允许用户创建SAS/ACCESS视图的工具，访问描述器的成员类型为： ●ACCESS的一些文件 我们可以用SAS/ACCESS软件里的ACCESS过程创建它们。访问描述器描述存储在SAS 系统外部的数据，如一些公开的数据库管理系统（DBMS）中的数据，每个访问描述器保存我们想要访问的有关DBMS文件的必要信息，如它的名字、列名和列类型等。
SAS系统和数据分析PROC TRANSPOSE转置数据集
第十三课PROC TRANSPOSE转置数据 集 一、转置数据集的概念 在对数据库的操作中，有时需要把数据库的行和列进行交换，也可称转置。SAS系统中TRANSPOSE过程能完成对SAS数据集的转置，即把观测（行）变为变量（列），变量变为观测。该过程从读入的一个数据集中创建一个新的数据集。新数据集中包含三类变量： ●一是由输入数据集中的观测转置后创建的新变量，又称转置变量，如_NAME_、 COL1、COL2、COL3…… ●二是从输入数据集中拷贝过来的变量，使用COPY语句定义这个变量，新数据集 中COPY过来的变量与输入数据集中的变量具有相同的名字和值 ●三是为了识别新数据集中每条观测的来源用ID语句定义的变量值作为新数据集创 建的新变量 二、使用PROC TRANSPOSE过程转置数据集 1.用于TRANSPOSE过程的常用语句 Proc Transpose
图13.1 由CLASS转置生成的新数据集NEWCLASS 3.设定新数据集中的转置变量名 新数据集中的转置变量名是可以由用户自己设定的。 ●通过PROC TRANSPOSE语句的选项NAME=COURSE，修改了省缺的新变量名 _NAME_为COURSE ●还可以通过选项PREFIX=NO，修改了省缺的新变量名COL1、COL2、COL3、 COL4、COL5为NO1、NO2、NO3、NO4、NO5 ●如果新变量名COL1、COL2、COL3、COL4、COL5想用输入数据集CLASS中 NAME变量中的对应值来替代，使用ID命令定义NAME即可。这样命名新变量的优点是通过新变量名就可以很容易地识别原数据集中的观察行 修改程序如下： Proc Transpose Data=CLASS Out=NEWCLASS Name=COURSE ; Var TEST1 TEST2 TEST3 ; Id Name ; Run ; 转置生成的新数据集NEWCLASS的结果如图13.2所示。
SAS系统和数据分析非线性回归分析
SAS系统和数据分析非线性回归分析
电子商务系列 第三十四课非线性回归分析 现实世界中严格的线性模型并不多见，它们或多或少都带有某种程度的近似；在不少情况下，非线性模型可能更加符合实际。由于人们在传统上常把“非线性”视为畏途，非线性回归的应用在国内还不够普及。事实上，在计算机与统计软件十分发达的令天，非线性回归的基本统计分析已经与线性回归一样切实可行。在常见的软件包中（诸如SAS、SPSS等等），人们已经可以像线性回归一样，方便的对非线性回归进行统计分析。因此，在国内回归分析方法的应用中，已经到了“更上一层楼”，线性回归与非线性回归同时并重的时候。 对变量间非线性相关问题的曲线拟合，处理的方法主要有： 首先决定非线性模型的函数类型，对于其中可线性化问题则通过变量变换将 其线性化，从而归结为前面的多元线性 回归问题来解决。
电子商务系列 ● 若实际问题的曲线类型不易确定时，由 于任意曲线皆可由多项式来逼近，故常可用多项式回归来拟合曲线。 ● 若变量间非线性关系式已知（多数未 知），且难以用变量变换法将其线性化，则进行数值迭代的非线性回归分析。 一、 可变换成线性的非线性回归 在实际问题中一些非线性回归模型可通过变量变换的方法化为线性回归问题。例如，对非线性回归模型 ()t i t i t i t ix b ix a y εα+++=∑=210sin cos (34.1) 即可作变换： t t t t t t t t x x x x x x x x 2sin ,2cos ,sin ,cos 4321==== 将其化为多元线性回归模型。一般地，若非线性模型的表达式为： ()()()t m m t t t x g b x g b x g b b y ++++= 22110 (34.2) 则可作变量变换： ()()()t m mt t t t t x g x x g x x g x ===*2*21*1,,, (34.3) 将其化为线性回归模型的表达式，从而用前面线性模型的方法来解决，其中式(34.3)中的
SAS系统和数据分析SAS数据集
第三课SAS数据集 一、SAS数据集的结构 SAS数据集是关系型的，它通常分为两部分： ●描述部分——包含了一些关于数据属性的信息 ●数据部分——包括数据值 SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中，如图3－1所示。 ●表的列称之为变量（Variable），变量类似于其他文件类型的域或字段（Field） ●表的行称之为观察（Observation），观察相当于记录（Record） 变量1 变量2 变量3 变量4 Name Test1 Test2 Test3 观察1 Xiaoer 90 86 88 观察2 Zhangsan 100 98 89 观察3 Lisi 79 76 70 观察4 Wangwu 68 71 64 观察5 Zhaoliu 100 89 99 图3.1 一个SAS数据文件 二、SAS数据集形式 SAS系统中共有两种类型的数据集： ●SAS 数据文件（SAS data files） ●SAS 数据视窗（SAS data views） SAS 数据文件不仅包括描述部分,而且包括数据部分。SAS 数据视窗只有描述部分，没有数据部分，只包含了与其他数据文件或者其他软件数据的映射关系，能使SAS的所有过程可访问到，实际上并不包含SAS 数据视窗内的数据值。 自始至终，在SAS语言中，“SAS数据集”与这两种形式中之一有关。在下面的例子中，PRINT过程用相同方法处理数据集aaa.abc，而忽略它的形式： PROC PRINT DATA=aaa.abc 三、SAS数据集的名字 SAS数据集名字包括三个部分，格式如下： Libref.data-set-name.membertype ●Libref（库标记）──这是SAS数据库的逻辑名字 ●data-set-name（数据集名字）──这是SAS数据集的名字 ●membertype（成员类型）──SAS数据集名字的这一部分用户使用时不必给出。 SAS 数据文件的成员类型是DATA；SAS数据视窗的成员类型是VIEW
《SAS系统和数据分析》
第一课SAS系统简介 一.SAS系统 1什么是SAS系统 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。所谓软件系统就是一组在一起作业的计算机程序。 SAS系统是一种组合软件系统。基本部分是Base SAS软件 2SAS系统的功能 SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据显示 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 3SAS系统的主要模块 SAS系统包含了众多的不同的模块，可完成不同的任务，主要模块有： ●SAS/BASE（基础）——初步的统计分析 ●SAS/STAT（统计）——广泛的统计分析 ●SAS/QC（质量控制）——质量管理方面的专门分析计算 ●SAS/OR（规划）——运筹决策方面的专门分析计算 ●SAS/ETS（预测）——计量经济的时间序列方面的专门分析计算 ●SAS/IML（距阵运算）——提供了交互矩阵语言 ●SAS/GRAPH（图形）——提供了许多产生图形的过程并支持众多的图形设备 ●SAS/ACCESS（外部数据库接口）——提供了与大多数流行数据库管理系统的方便接 口并自身也能进行数据管理 ●SAS/ASSIST（面向任务的通用菜单驱动界面）——方便用户以菜单方式进行操作 ●SAS/FSP（数据处理交互式菜单系统） ●SAS/AF（面向对象编程的应用开发工具）
SAS系统和数据分析SAS系统简介
第一课SAS系统简介 一、SAS系统 1.SAS系统的功能 SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能： ●数据访问 ●数据管理 ●数据分析 ●数据呈现 它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。目前已被许多国家和地区的机构所采用。SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。 2.SAS系统的支持技术 在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者： ●数据仓库技术(Data Warehouse) 数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。 数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。随着时间的推移，这些系统中积累了大量的历史数据，其中蕴含了许多重要的信息。利用数据仓库技术对这些历史数据进行分析和综合处理，可以找到那些对企业发展至关重要的业务信息，从而帮助有关主管和业务部门做出更加合理的决策。 当今世界充满了剧烈竞争，正确及时的决策是企业生存和发展的最重要环节。现在，愈来愈多的企业认识到，企业要想在竞争中取胜，获得更大的收益，至关重要的是，必须利用计算机和网络技术、数据仓
SAS系统和数据分析显示管理系统
第二课显示管理系统 一、显示管理系统窗口 1.显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口: ●PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写SAS程序的文本 编缉器 ●LOG窗口：显示有关程序运行的信息 ●OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出 2.显示管理系统的常用窗口 ●KEYS 查看及改变功能键的设置 ●LIBNAME 查看已经存在的SAS数据库 ●DIR 查看某个SAS数据库的内容 ●VAR 查看SAS数据集的有关信息 ●OPTIONS 查看及改变SAS的系统设置 假设我们准备自定义F12功能键为OPTIONS命令，打开KEYS窗口后在F12的右边的空白区键入OPTIONS，完毕之后在命令框中键入END命令退出KEYS窗口。 二、显示管理系统命令 1.显示管理系统命令的发布 有四种命令的发布方式都可达到相同结果。 ●在命令框中直接键入命令 ●按功能键 ●使用下拉式菜单 ●使用工具栏 例如，我们要增加一个OUTPUT窗口，相应地四种操作如下： ●命令框中直接键入OUTPUT和Enter ●功能键F7 ●Window/Output ●Options / Edit tools ①Add按钮选择Tool，新增了一个空白按钮 ②Command命令框中输入：OUTPUT；Help Text命令框中输入：Add new button create by DZX；Tip Text命令框中输入：Output。
③再单击Browse命令挑选一个合适的按钮。 ④单击Move Dn按钮将OUTPUT按钮移动到最后Help按钮之后。 ⑤单击Add按钮选择Separator，使Help按钮和新增OUTPUT命令按钮 之间有一个空白的分组间隙。 ⑥单击Save按钮。 2.文本编辑行命令 文本编辑行命令的主要作用是为在PROGRAM EDITOR窗口方便和高效地输入和修改SAS程序提供一组编辑命令。文本编辑行命令可归为两个子类： ●命令行命令——在命令框中输入NUMS命令 ●行命令——在行号上键入执行指定功能的字母来完成编辑功能 例如，我们在PROGRAM EDITOR窗口中的第一行到第三行输入假设的数据和程序：“Data and program line one ”，“Data and program line two”，“Data and program line three”。 若想在第1行与第2行之间插入空行： ●在第1行的行号前键入i(或I，或i1、I1) ●若想保存和调入程序： ●在命令框中键入：FILE "D:\SAS\ABC02.SAS" ●先把光标定位到指定某行，再在命令框中键入：INCLUDE "D:\SAS\ABC02.SAS" 三、SAS系统的几组重要命令 1.向SAS系统寻求帮助命令 ●F1键和F2键提供信息相当于简明的SAS使用手册 2.显示管理系统命令框常用命令 类型命令描述 显示管理命令BYE 退出SAS CLEAR [window-name] 清除指定的窗口中的内容 END 退出当前窗口 FILE "filename" 存储到指定文件 HELP 帮助 INCLUDE "filename" 引入指定文件 KEYS 进入KEYS窗口 LIBNAME 确认SAS数据库的内容 LOG 进入LOG窗口 NUMS 打开和关闭文本编辑器的数字区OPTIONS 进入OPTIONS窗口 OUTPUT 进入OUTPUT窗口
Sas数据分析
数学111 110087 张林 SAS数据分析 衡量一个地区经济发展的基本情况，可以采用如下所列的8项经济指标。表中X1为GDP；X5为货物周转量；X2为居民消费水平；X6为居民消费价格指数；X3为固定资产投资；X7为上品零售价格指数；X4为职工平均工资；X8为工业总产值。 SAS编程如下：
data text1; input X1-X8; cards; X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1394.89 2505 519.01 8144 373.9 117.3 112.6 843.43 920.11 2720 345.46 6501 342.8 115.2 110.6 582.51 2849.52 1258 704.87 4839 2033.3 115.2 115.8 1234.85 1092.48 1250 290.9 4721 717.3 116.9 115.6 697.25 832.88 1387 250.23 4134 781.7 117.5 116.8 419.39 2793.37 2397 387.99 4911 1371.1 116.1 114 1840.55 1129.2 1872 320.45 4430 497.4 115.2 114.2 762.47 2014.53 2334 435.73 4145 824.8 116.1 114.3 1240.37 2462.57 5354 996.48 9279 207.1 118.7 113 1642.95 5155.25 1926 1434.95 5943 1025.5 115.8 114.3 2026.64 3524.79 2249 1006.39 6619 754.4 116.6 113.5 916.59 2003.58 1254 474 4609 908.3 114.8 112.7 824.14 2160.52 2320 553.97 5857 609.3 115.2 114.4 433.67 1205.11 1182 282.84 4211 411.7 116.9 115.9 571.84 5002.34 1527 1229.55 5145 1196.6 117.6 114.2 2207.69 3002.74 1034 670.35 4344 1574.4 116.5 114.9 1367.92 2391.42 1527 571.86 4685 849 120 116.6 1200.72 2195.7 1408 422.61 4797 1011.8 119 115.5 843.83 5381.72 2699 1639.83 8250 656.5 114 111.6 1396.35 1606.15 1314 382.59 5105 556 118.4 116.4 554.97 364.17 1814 198.35 5340 232.1 113.5 111.3 64.33 3534 1261 822.54 4645 902.3 118.5 117 1431.81 630.07 942 150.84 4475 301.1 121.4 117.2 324.72 1206.68 1261 334 5149 310.4 121.3 118.1 716.65 55.98 1110 17.87 7382 4.2 117.3 114.9 5.57 1000.03 1208 300.27 4396 500.9 119 117 600.98 553.35 1007 114.81 5493 507 119.8 116.5 468.79 165.31 1445 47.76 5753 61.6 118 116.3 105.8 169.75 1355 61.98 5079 121.8 117.1 115.3 114.4 834.57 1469 376.95 5348 339 119.7 116.7 428.76 ; run; ; proc varclus data=text1 centroid maxc=3; var X1-X8; run;
--SAS系统和数据分析多元线性回归分析
第三十二课 多元线性回归分析 一、 多元回归模型表示法 通常，回归模型包括k 个变量，即一个因变量和k 个自变量（包括常数项）。由于具有N 个方程来概括回归模型： N t X X X Y t kt k t t t ,,2,1,22110 (32.1) 模型的相应矩阵方程表示为： 错误!未定义书签。 (32.2) 式中; N k kN N k k N X X X X X X X Y Y Y Y 2110121211121,,111, (32.3) 其中,Y 为因变量观察的N 列向量，X 为自变量观察的N × (k +1) 矩阵， 为末知参数的(k +1) ) 列向量， 为误差观察的N 列向量。 在矩阵X 表达式中，每一个元素X ij 都有两个下标，第一个下标表示相应的列（变量），第二个下标表示相应的行（观察）。矩阵X 的每一列表示相应的给定变量的N 次观察的向量， 与截矩有关的所有观察值都等于1。 经典的线性回归模型的假设可以阐述如下： ● 模型形式由(32.1)给定； ● 矩阵X 的元素都是确定的，X 的秩为(k+1)，且k 小于观察数N ； ● 为正态分布，E ( )=0 和 I E 2 ，式中I 为N×N 单位矩阵。 根据X 的秩为(k+1) 的假定，可以保证不会出现共线性。如果出现完全共线性，矩阵X 的一列将为其余列的线性组合，而X 的秩将小于(k+1) )，关于误差的假设是最有用的假设，因为用它可以保证最小二乘法估计过程的统计性质。除了正态性外，我们还假定每一个误差项的平均值为0，方差为常数， 以及协方差为 0 。假若我们按Y 的分布来表示第三个假设，则可写成下式： ),(~2I X N Y (32.4) 二、 最小二乘法估计 我们的目的是求出一个参数向量使得残差平方和最小，即：
SAS数据分析完整笔记
SAS数据分析完整笔记。[收藏] 2013-08-11ice数据分析数据分析 1. SAS INSIGHT启动： 方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis 方法2：在命令栏内输入insight 方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮； Proc insight； Run； 1.1 一维数据分析 用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。 直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart 盒形图：Analysis→Box plot 马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y） 1.2 二维数据分析 散点图：Analysis→Scattery plot(Y X） 曲线图：Analysis→Line plot（ Y X） 1.3 三维数据分析 旋转图：Analysis→Rotationg Plot 曲面图：Analysis→Rotationg Plot设置 Fit Surface 等高线图：Analysis→Countor plot 1.4 分布分析 包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。 1.4. 1 Analysis→Distribution（Y） 第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。 1.4.2 添加密度估计 A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计； Curves→Parametric Density
B：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据；Curves→Kernel Density 1.4.3 分布检验 Curves→CDF confidence band Curves→Test for Distribution 1.5 曲线拟合 Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系 1.6 多变量回归 Analysis→Fit（Y X） 1.7 方差分析 Analysis→Fit（Y X） 1.8 相关系数计算 Analysis→Multivariate 1.9 主成分分析 Analysis→Multivariate 2.SAS ANALYST启动： 方法1：Solution→Analysis→Analyst 方法2：在命令栏内输入analyst 2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group 2.2 随机抽样：Data→Random Sample 2.3 生成报表：Report→Tables 2.4 变量计算：Date→Transform 2.5 绘制统计图 2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal 2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart 2.5.3 直方图：Graph→Histogram 2.5.4 概率图：Graph→Probality plot 2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot
SAS数据分析
SAS数据分析 通过一学期的学习，我基本掌握了SAS的基本编程，学会了用SAS对一些相关数据的分析，并写出实验报告，还能简单的读取一些SAS数据和文件了解一些背景问题。 SAS是一个综合的统计分析系统，它由多个功能模块组合而成。本学期我们主要学习了7章内容，分别介绍了对SAS数据集的操作，包括如何建立和管理SAS数据集，以及如何在数据集中更改变量的属性，还有数据集的拆分、合并、转置、筛选等操作。数据整理时今次那个统计分析的必要前提，也是熟练使用SAS系统的一项基本技能。本学期还介绍了各种常用的统计方法，包括探索性分析、假设检验、方差分析、非参数检验、回归分析、聚类分析、判别分析、因子分析、时间序列分析等多个专题。每个专题集邮相关理论的简单讲解，也配有使用的案例操作，理论与实践结合能够使学生快速获得使用SAS解决实际问题的能力；每章最后都给出了几个习题，以便学生进行练习而提高应用水平。最后还有一些基本的SAS 中的命令，经过老师的悉心指导以及上机实验，我们已经基本能够较为熟练的操作该软件了，接下来我将就一个实例，用我所学的聚类分析来展示下我学习的成果。 个省、市、自治区经济发展的基本情况
地区X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 北京1394.89 2505 519.01 8144 373.9 117.3 112.6 843.43 天津920.11 2720 345.46 6501 342.8 115.2 110.6 582.51 河北 2849.52 1258 704.87 4839 2033.3 115.2 115.8 1234.85 山西1092.48 1250 290.9 4721 717.3 116.9 115.6 697.25 内蒙 832.88 1387 250.23 4134 781.7 117.5 116.8 419.39 辽宁2793.37 2397 387.99 4911 1371.1 116.1 114 840.55 吉林1129.2 1872 320.45 4430 497.4 115.2 114.2 762.47 黑龙江2014.53 2334 435.73 4145 824.8 116.1 114.3 1240.37 上海2462.57 5354 996.48 9279 207.1 118.7 113 1642.95 江苏 5155.25 1926 1434.95 5943 1025.5 115.8 114.3 2026.64 浙江3524.79 2249 1006.39 6619 754.4 116.6 113.5 916.59 安徽 2003.58 1254 474 4609 908.3 114.8 112.7 824.14 福建 2160.52 2320 553.97 5857 609.3 115.2 114.4 433.67 江西 1205.11 1182 282.84 4211 411.7 116.9 115.9 571.84 山东 5002.34 1527 1229.55 5145 1196.6 117.6 114.2 2207.69 河南 3002.74 1034 670.35 4344 1574.4 116.5 114.9 1367.92 湖北 2391.42 1527 571.86 4685 849 120 116.6 1200.72 湖南 2195.7 1408 422.61 4797 1011.8 119 115.5 843.83 广东 5381.72 2699 1639.83 8250 656.5 114 111.6 1396.35 广西 1606.15 1314 382.59 5105 556 118.4 116.4 554.97 海南 364.17 1814 198.35 5340 232.1 113.5 111.3 64.33 四川 3534 1261 822.54 4645 902.3 118.5 117 1431.81 贵州 630.07 942 150.84 4475 301.1 121.4 117.2 324.72 云南 1206.68 1261 334 5149 310.4 121.3 118.1 716.65 西藏 55.98 1110 17.87 7382 4.2 117.3 114.9 5.57 陕西 1000.03 1208 300.27 4396 500.9 119 117 600.98 甘肃 553.35 1007 114.81 5493 507 119.8 116.5 468.79 青海 165.31 1445 47.76 5753 61.6 118 116.3 105.8 宁夏 169.75 1355 61.98 5079 121.8 117.1 115.3 114.4 新疆834.57 1469 376.95 5348 339 119.7 116.7 428.76 衡量一个地区经济发展的基本情况，可以采用如下所列的8项经济指标。表中X1为GDP；X5为货物周转量；X2为居民消费水平；X6为居民消费价格指数；X3为固定资产投资；X7为上品零售价格指数；X4为职工平均工资；X8为工业总产值。 SAS编程如下： data text1; input X1-X8; cards; X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 1394.89 2505 519.01 8144 373.9 117.3 112.6 843.43 920.11 2720 345.46 6501 342.8 115.2 110.6 582.51 2849.52 1258 704.87 4839 2033.3 115.2 115.8 1234.85 1092.48 1250 290.9 4721 717.3 116.9 115 .6 697.25 832.88 1387 250.23 4134 781.7 117.5 116.8 419.39 2793.37 2397 387.99 4911 1371.1 1