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SAS数据分析应用实例及相关程序DOC

SAS数据分析应用实例及相关程序

正态性检验及T检验

【例1】已知玉米单交种群105的平均穗重为300g。喷药后，随机抽取9个果穗，其穗重分别为：308，305，311，298，315，300，321，294，320g。问喷药后与喷药前的果穗平均重量之间的差别是否具有统计学意义？

2.配对T检验

【例2】对血小板活化模型大鼠以ASA进行实验性治疗，以血浆TXB2（ng/L）为指标，其结果如表2-1，试进行统计分析。

表2-1 2的变化（ng/L）

3. 秩和检验

【例3】探讨正己烷职业接触人群生化指标特征，用气相色谱法检测受检者尿液2，5-己二酮浓度（mg/L），为该人群的健康监护寻找动态观察依据。正己烷职业接触组（A组）为广州市印刷行业彩印操作位作业人员64 人，其均在同一个大的车间轮班工作，工作强度相当；对照组（B组）选同厂其他车间工人53 人。两组人员除接触正己烷因素不同外，生活水平、生活习惯、劳动强度、吸烟、饮酒情况基本相同。问两组间尿液中2，5-己二酮浓度(mg/L)平均含量之间的差别是否有统计学意义？数据如下所示。

正己烷职业接触组：2.89、1.85、2.27、2.07、1.62、1.77、2.53、2.02、2.07、2.07、1.93、3.01、

1.93、1.88、1.55、1.36、

2.23、2.55、1.73、2.65、1.95、2.45、1.41、2.46、

2.38、1.55、2.16、2.01、1.37、2.16、2.00、2.07、2.57、2.11、2.37、1.39、

2.18、2.33、1.46、2.16、2.03、2.96、2.21、2.00、2.58、2.19、2.41、1.68、

1.93、1.93、1.93、1.87、1.74、

2.70、1.83、2.17、2.52、2.09、2.28、1.65、

1.19、1.58、0.89、1.65

对照组：0.27、0.36、0.26、0.16、0.49、0.58、0.16、0.45、0.22、0.25、0.66、0.05、0.31、

0.12、0.51、0.30、0.37、0.14、0.28、0.33、0.36、0.51、0.37、0.36、0.47、0.34、

0.72、0.39、0.55、0.17、0.27、0.33、0.30、0.26、0.50、0.17、0.22、0.18、0.17、

0.62、0.27、0.26、0.34、0.17、0.61、0.42、0.39、0.28、0.36、0.43、0.24、0.15、

0.19

4.两独立正态总体的检验

【例4】一个小麦新品种经过6代选育，从第5代（A组）中抽出10株，株高为：66、65、66、68、62、65、63、66、68、62（cm），又从第6代（B组）中抽出10株，株高为：64、61、57、

65、65、63、62、63、64、60（cm），问株高性状是否已经达到稳定？

5.单因素K（K≥3）水平方差分析

【例5】从津丰小麦4个品系中分别随机抽取10株，测量其株高（cm），数据如下所示，问不同品系津丰小麦的平均株高之间的差别是否具有统计学意义？

品系0-3-1：63、65、64、65、61、68、65、65、63、64

品系0-3-2：56、54、58、57、57、57、60、59、63、62

品系0-3-3：61、61、67、62、62、60、67、66、63、65

品系0-3-4：53、58、60、56、55、60、59、61、60、59

6. 双因素无重复试验的方差分析

【例6】某医生欲研究回心草各单体成分对试验性心肌缺血血流动力学的影响，选取健康新西兰家兔若干只，体重（2.0±0.3）kg，雌雄不计，将其随机分成9组：胡椒碱高剂量组（100nmol/L）、胡椒碱中剂量组（10nmol/L）、胡椒碱低剂量组（1nmol/L）、胡椒酸甲酯高剂量组（100nmol/L）、胡椒酸甲酯中剂量组（10nmol/L）、胡椒酸甲酯低剂量组（1nmol/L）、咖啡酸甲酯高剂量组（100nmol/L）、咖啡酸甲酯中剂量组（10nmol/L）、咖啡酸甲酯低剂量组（1nmol/L）。所有家兔处死后，造缺血缺氧的离体心脏模型，给以各试验组相应种类及浓度的药物进行试验，记录各组试验家兔血流动力学指标的平均值，结果见表4-2。试分析回心草的不同单体成分及给药剂量对冠脉流量的影响之间的差别是否有统计学意义？

表4-2

7. 正交设计一元定量方差分析

【例7】某研究者欲确定氧化葡萄糖的最优制备条件，采用正交试验考察PH值、反应温度、搅拌速度3个试验因素的影响，因素水平见表4-10，以生成物的醛基含量和反应时间为参考指标进行综合评分，评分越高说明氧化葡萄糖制备效率越高。试验设计及试验结果见表4-11，请进行适当的统计分析。

表4-10 因素水平表

表4-11 正交试验设计及试验结果

注：评分=醛基含量×2-反应时间

8. 协方差分析

【例8】某研究者欲研究三种饲料对动物体重增长的影响，按照某些重要非试验因素将36只大白鼠均分成12个配伍组，再将每个配伍组中的3只大白鼠随机分入三个饲料组，各组进食量与所增体重的测定结果见表4-18，试分析三种饲料对大鼠增重效果间的差别是否有统计学意义。

9. 有交互效应的方差分析

【例9】某研究者欲研究IL-11药对5.5Gy照射小鼠骨髓造血细胞周期（G0/G1期）的影响，选取45只小鼠并将其完全随机地均分成3组，每组15只，分别在5.5Gy剂量照射前给IL-11药、照射后给IL-11药和照射对照（即不给IL-11药）。每一组中的15只小鼠随机等分成3组，分别在照后6h、12h、24h三个时间点上处死，测量其骨髓造血细胞周期（G0/G1期）。试验结果见表4-6，请进行相应的统计分析。

10．比例检验

【例10】为了调查某工厂产品生产合格率的情况，共对该工厂随机抽取1000件产品进行检验，发现其中978件合格，22件不合格。已知业内相同产品的生产合格率为98%，问该工厂产品合格率是否低于业内平均水平？

11.一致性检验

【例11】两家评审机构(A和B)对同一组评价项目的评审结果如表7-1所示，问两家评审机构的评价结果是否一致。

12. 独立性检验

【例12】某研究随机抽取了某大学四年级学生124人，调查大学英语六级通过情况，结果见表7-3，问该大学男生和女生英语六级通过率有无差别？

13.列联表分析

【例13】某研究为了比较三所大学大一新生中党员比例，从三所大学中随机抽取部分学生进行比较，得到表07-8数据，试分析三所大学新生中党员的比例差别有无统计学意义？

14．简单线性回归

【例14】土壤内NaCl含量对植物的生长有很大影响，NaCl含量过高，将增加组织内无机盐累积，抑制植物生长。如下表所示，分别为每千克土壤中NaCl的含量（X），植物单位叶面积干物重量（Y），试进行简单线性回归分析。

15.多重线性回归

【例15】有研究认为血清中低密度脂蛋白增高是引起动脉硬化的一个重要原因，现测量了30名被怀疑患有动脉硬化的就诊患者的载脂蛋白AⅠ、载脂蛋白B、载脂蛋白E、载脂蛋白C、低密度脂蛋白中的胆固醇含量，资料见表13-1，试分析四种载脂蛋白对低密度脂蛋白中胆固醇含量的影响。

16. 主成分回归分析

17 主成分分析

【例17】不同国家和地区的女子田径记录数据列于表29-1中。试对其进行主成分分析，并对主成分进行解释，把不同国家和地区按它们在第一主成分上的得分排序。

18 探索性因子分析

【例18】50个白人男性申请警察局职位的体检数据(Gunst 和Mason(1980))，指标括：1、身高（单位：厘米）(height)；2、体重（单位：千克）(weight)；3、肩宽（单位：米）（shldr）；4、骨盆宽（单位：厘米）（pelvic）；5、最小胸围（单位：厘米）（chest）；6、

腿皮褶厚度（单位：毫米）(thigh)；7、静息脉率(pulse)；8、引体向上次数(chnup)；9、大肺活量（单位：公升）(breath)；10、踏板跑步休息5分钟后脉率(recvr)；11、最大踏板度(speed)；

12、体脂(fat)（资料来源：Dallas E.Johnson. Applied Multivariate Methods for Data Analysts）。其数据结构如表30-1所示。

19. 典型相关分析

【例19】想要研究19~22岁汉族男性学生的身体形态学指标与功能指标之间的关系，调查得到的具体数据见表34-1，试用典型相关分析方法对该资料进行分析。

20 变量聚类【例20】为研究人脑老化的严重成度，有人测定了不同年龄的60名正常男性10项有关指标，数据见表35-1。各变量的含义如下：AGE 为年龄、TJ 为图片记忆、SG 为数字广度记忆、?TS 为图形顺序记忆、XX 为心算位数、XS 为心算时间、CK 为规定时间内穿孔数、BJ 为步距、JJ 为步行时双下肢夹角、BS 步速。试对这些指标作变量聚类分析。

21 样品聚类

【例21】有一项对美国39座城市空气污染情况的调查数据，在这39个城市中，对每个城市检测了二氧化硫（SO2）、平均气温（temperature）、20人以上的手工企业（factories）、人口数（population）、平均风速（windspeed）、平均降雨量（rain）、每年平均降雨天数（rainydays）7项指标，其中二氧化硫（SO2）是结果变量，其余的六个变量为原因变量，即对二氧化硫（SO2）有影响的因素。数据见表36-1，试对这39个城市的空气污染程度按原因变量进行分类。

22. 判别分析

【例22】从心电图的5个不同指标中对健康人（C＝1）、硬化症患者（C＝2）和冠心病患者（C＝3）的数据(见cl.dbf). 试进行判别分析。

23 时间序列分析——指数平滑分析

【例23】某药品公司自1990年以来生产的某种抗生素的出厂数量时间序列如表20-1所示，试用指数平滑法预测2006~2010年该药的出厂数量，并计算模型参数、预测值及其置信区间。

24. 时间序列——ARIMA模型

【例24】为了对某区级医院体检中心1970-2005年的收入序列（连续性变量）进行预测（数据详见表20-2），选用ARIMA过程进行。通过ARIMA模型预测的三个主要阶段，通过识别（自相关、逆自相关及偏自相关函数，并最终根据AIC最小的原则选择合适的模型）、建模和预测，完成对该医院收入序列的预测结果。

sas金融计算清华朱世武数据集char14

14.4.3 组合构建 /*挑选1997年以前发行的A股股票，用到数据集：行情数据集compufin.quot和股本数据集compufin.shares*/ /*选择行情数据*/ Data quot; length hexcd $6.; Set compufin.quot; Keep date clpr hexcd; /*选择保留变量, date为日期，clpr为收盘价*/ if substr(hstocd,3,1)=6 or substr(hstocd,1,5)=21000; hexcd=substr(hstocd,3,6); /*将行情数据集中的股票代码转换为交易所最新代码*/ label hexcd='最新交易所代码'; proc sort data=quot; by hexcd date; run; /*选择流通股本数据*/ data shares; length hexcd $6.; set compufin.shares; keep date pubflt hexcd; /*选择变量，date为日期，pubflt为观测到的流通股本数*/ hexcd =substr(hstocd,3,6); /*转换股本观测数据集中的股票代码*/ proc sort data=shares; by hexcd date; run; /*合并行情与股本数据*/ data biao; merge quot shares; by hexcd date; run; /*对每个交易日都填上流通股本数据*/ data a; set biao; if pubflt^=. then y=1; sumy+y; /*创建新变量sumy, 为变量y的累加变量，即对每支股票，每一次股本变动变量sumy都加上1, 后面要用到（实际上sumy还是起到了加标识的作用，它是站在整个数据集的角度上加的）*/ data b; set a; keep sumy pubflt; if pubflt^=.; /*if保证了只保留数据集A中pubflt不等于.时的变量sumy和pubflt */ run;

《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)

金融数据库——SAS编程与数据处理2-18章复习题

SAS编程与数据处理2-18章复习题朱世武著.《SAS编程技术与金融数据处理》.清华大学出版社. 2003.7 第2章SAS系统快速入门 1.SAS系统的特点。 2.简述SAS的三类功能与相应的模块举例。 3.SAS技术水平的三个层次. 4.缺省情况下SAS系统的五个功能窗口及各自的作用是什么？怎样定义激活这些窗口的快捷键？ 5.SAS程序的一般特点。 6.SAS日志窗口的信息构成。 7.会使用工具菜单的options选项。 8.在显示管理系统下，切换窗口和完成各种特定的功能等,有四种发布命令的方式：即，在命令框直接键入命令；使用下拉菜单；使用工具栏；按功能键。试举例说明这些用法。 9.理解SAS逻辑库、临时库和永久库的概念。会用菜单方式新建SAS永久库。 10.说明下面SAS命令的用途： keys, dlglib, libname, dir, var, options, submit, recall. 11.怎样增加和删除SAS工具？ 12.会用菜单方式导入(Import)和导出SAS数据集(Export)。 13.会用菜单方式创建查询。 14.会用SAS的INSIGHT模块进行简单的数据分析。 15.简述SAS逻辑库的作用。第3章数据步创建SAS数据集 1.理解SAS语句的信息构成。举例说明。 2.SAS名的种类及命名规则。什么是SAS关键词？ 3.理解Data步的Proc步。 4.SAS变量的类型和属性。举例说明SAS自动变量。 5.理解SAS程序。SAS程序的书写规则。给一个简单SAS 程序的例子，适当应用SAS 的注释语句。 6.SAS数据集中变量列表时，X1-Xn表示什么？特殊SAS变量列表_numeric_, _character_ 和_all_的含义。 7.怎样提交SAS程序？程序执行过程中，LOG窗口显示的信息结构。 8.怎样查看SAS程序的输出结果。 9.SAS表达式定义及其构成元素。 10.构成SAS表达式的操作对象和操作符有哪些？ 11.SAS常数及其类型。 12.举例说明数值常数、字符常数和日期时间常数的表示方法。 13.举例说明数值和字符怎么转换?

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;

第5章：SAS与银行贷款分析

第5章：SAS 与银行贷款分析贷款业务是商业银行最重要的业务之一。银行贷款的种类很多，包括固定利率贷款、末期大额偿还贷款、浮动利率贷款、首期付款贷款等。确定一笔贷款需要确定许多参数，如贷款本金，贷款期限、贷款名义利率和实际利率，贷款利率调整条款、贷款偿还频率和每期还款额等。由于存在着多种贷款，银行及借贷者通常还要依据适当的经济准则来进行贷款比较，以选择出最符合自身偏好的贷款。本章介绍贷款的分类，贷款的各参数之间的相互关系，各类贷款的计算方法，以及如何运用适当的经济准则来进行贷款比较。通过本章学习读者可以了解：①银行贷款的分类及各类贷款中参数之间的相互关系；②各类贷款的计算及SAS 实现；③贷款比较的经济准则和贷款比较的SAS 实现；④与本章有关的SAS 基础知识。 5.1 贷款的分类 1. 固定利率贷款固定利率贷款是一种常见的贷款，这种贷款的具体形式为：银行在期初贷出一笔本金，借贷者在贷款期内以定期还款的方式，例如每月一次或每年一次，向银行偿还贷款的本金和利息，在整个贷款期内的贷款利率保持不变，每期还款的数额保持不变。一般来说，确定一笔固定利率贷款需要确定这些参数：本金数额、使用期限、贷款利率、偿还频率和定期还款数额，其中贷款利率可以分为名义年利率a r 、期间利率r 与实际年利率e r 。如果一笔固定利率贷款的本金为a 元、贷款分n 期偿还、每期还款p 元、银行要求的期间利率为r ，那么，由于贷款期内每笔定期还款的折现值之和，应该等于贷款的本金，因此就有 ∑=+=n t n r p a 1)1(。根据这个关系式，对于确定一笔固定利率贷款的四个参数p n r a ,,,，只要知道其中的任何三个参数，就可以计算得到第四个参数。固定利率贷款的期间利率是指对定期支付的还款进行折现时所用的贴现率。固定利率贷款通常需要按月还款，在SAS 中，复利时间单位Compound 表示贷款计算时复利计算的时间间隔，如果Compound=month ，即复利计算每月一次，那么期间利率r 、名义年利率a r 和实际利率的关系为 1)1( , 1212-+==r r r r e a 。如果Compound=year ，即复利计算每年一次，那么期间利率r 、名义年利率a r 和实际利率的关系为 1)1(12-+==r r r a e 。 2. 末期大额偿还贷款除了可以定期定额偿还外，固定利率贷款的另外一种还款方式是，在贷款期内的某些特定时刻，借贷者进行指定数额的大额还款，而在余下的各期内进行等额还款。比如本金为10万元的固定利率贷款，在贷款期的15年内按月共分180期进行偿还，由于借贷者估计在最近的3年内会有大笔年终奖进账，因此约定在前3年的12月份，每月还款20000元，而

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应用举例

数据分析是一项困难且繁琐的工作，需要从大量数据中找出一定规律，为下一步研究提供必要的支持。为此，就需要掌握一定的方法，并拥有一套沟通能力强大的分析工具。SAS软件的出现，解决了以上问题，它具有完备的数据访问，分析和呈现功能的功能，在数据处理和分析上得天独厚的优势，使得其在各个领域都占有一席之地。本文根据笔者理论的学习和实践，结合实际生活中的应用对t检验，单因素方差分析与多重比较，多因素方差分析，以及相关性和线性回归加以论述，以便在今后的学习中更好的应用。新建excel---输入数据保存，关闭excel----打开SAS---file—导入文件—桌面文件excel---命名---下一步----完成-----statistics—analysis---analyst(出现表格)---file(import data by sas)---analysis---one way --- 1.t检验 1.1样本均数与总体均数比较。 t检验是当前论文中使用较广的一种统计分析方法。t检验主要用于单因素K≤2水平设计的定量资料差别的检验。例：已知某地成年男子脉搏均数为72次/min,现在该地临近的山区随机调查了20名健康成年男子，测得其脉搏数字如下：（75,74,72，74,79,78,76,69,77,76,70,73,76,71,78，77,76,74，79,77次/min）问山区成年男子的脉搏数与该地成年男子有无显著差异？

解：方法：新建Excel，输入数据→打开SAS，导入数据→应用系统分析（one-sample t-test for a mean）→得出结果由上图可知P=0.0002＜0.05，因此，山区成年男子的脉搏数与该地成年男子的脉搏数有极显著差异。 1.2两样本均数比较的t检验例：一研究生用两种方法（⑴哥特里-罗紫法，和⑵脂肪酸水解法）对乳酸饮料中脂肪含量进行测定（%），得出结果：⑴0.84,0.591,0.674,0.632,0.687,0.978,0.750,0.730,1.200,0.870；⑵ 0.580,0.509,0.500,0.316,0.337,0.517,0.454,0.512,0.997,0.506 问两种方法之间有无显著差异？解：方法：新建Excel，输入数据→打开SAS，导入数据→应用系统分析（two-sample t-test for means）→得出结果

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。

金融数据库——SAS数据处理应用题

SAS数据处理应用题_2005 以下练习题选自《SAS数据处理综合练习》，解决这些题目原则上需要学完《SAS编程技术与金融数据》前18章内容。 1. 创建一包含10000个变量（X1-X10000），100个观测值的SAS数据集。分别用DATA 步，DA TA步数组语句和IML过程实现。 2. 创建包含日期变量DA TE的SAS数据集，日期值从1900年1月1日到2000年1月1日。 3. 多种方法创建包含变量X的10000个观测值的SAS数据集。 4. 利用随机数函数RANUNI对某数据集设计返回抽样方案？ 5. 利用随机数函数RANUNI对某数据集设计不返回抽样方案？ 6. 数据集A中日期变量DATE包含有缺失值，创建包含日期变量DATE的数据集B，并填充开始到结束日之间的所有日期值。 7. 创建组标识变量GROUP，将数据集A中的观测等分为10组，观测值不能整除10时，前余数组各多加一个观测值。 8. 数据集A有一个变量n，5个观测值1,2,3,4,5。数据A1由下面程序2产生，同样有一个变量n，5个观测值1,2,3,4,5。试分析下面两段程序中，PUT语句在Log窗口输出结果的差异，为什么？程序1：Data a; Set a; Put n=; Run; 程序2: data a1; do n=1 to 5; output; end; put n=; run; 9. 假设数据集A中的变量logdate为如下形式的字符格式：1998-12-2 1999-8-6 1999-8-10 将其转换为日期格式变量date。如果字符格式的数据为： 19981202 19990806

金融行业的大数据应用案例及解决方案

目录来自Connotate的解决方案 ........................................................................... 错误!未定义书签。金融数据聚集..............................................错误!未定义书签。金融行业应用..............................................错误!未定义书签。金融行业应用案例-华尔街个案...............................错误!未定义书签。用户案例：FactSet ........................................错误!未定义书签。Conotate功能介绍：........................................... 错误!未定义书签。来自Datameer的解决方案 ...................................... 错误!未定义书签。大型零售银行..............................................错误!未定义书签。金融机构..................................................错误!未定义书签。Datameer简介................................................. 错误!未定义书签。来自Syncsort的解决方案 ...................................... 错误!未定义书签。 Syncsort为金融服务行业提供的解决方案.....................错误!未定义书签。Syncsort的产品介绍........................................... 错误!未定义书签。

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 EM实例进阶

SAS EM实例进阶 Created by：Ning Gang gang.ning@https://www.wendangku.net/doc/3115645220.html, HP GDCC GAPSE 2008-12-29 1.SAS Enterprise Miner简介 1.1. 数据挖掘简介数据仓库的发展，为分析人员提供了在各种层次上、历史回溯的数据信息。对未来的信息要进行预测，这就演化出来数据挖掘技术。数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。目前数据挖掘应用于很多行业中，来解决众多的商业问题，如数据库营销（Database Marketing）、客户群体划分（Customer Segmentation & Classification）、背景分析（Profile Analysis）、交叉销售（Cross-selling）等市场分析行为，以及客户流失性分析(Churn Analysis)、客户信用记分(Credit Scoring)、欺诈发现(Fraud Detection)等等。 1.2. EM简介 SAS Enterprise Miner简称EM，它把统计分析系统和图形用户界面（GUI）紧密结合，对用户友好、直观、灵活、使用方便，使对统计学无经验的用户也可以理解和使用。 SAS定义了数据挖掘方法——SEMMA方法，即抽样（Sample）、探索（Explore）、修改（Modify）、建模（Model）、评价（Assess）。以下SEMMA方法从SAS Help文档中拷贝，不再翻译以求理解准确。 ?Sample the data by creating one or more data tables. The sample should be large enough to contain the significant information, yet small enough to process. ?Explore the data by searching for anticipated relationships, unanticipated trends, and anomalies in order to gain understanding and ideas. ?Modify the data by creating, selecting, and transforming the variables to focus the model selection process. ?Model the data by using the analytical tools to search for a combination of the data that reliably predicts a desired outcome.

--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 <选项列表> ; Var变量列表; Id变量; Copy变量列表; Run ; 2.转置CLASS数据集例如，在CLASS数据集中有变量NAME、TEST1、TEST2和TEST3，是按每个学生各课程成绩作为一条观测来组织的，现在我们要创建一个按每门课程各个学生的考试成绩作为一条观测的新数据集NEWCLASS。程序如下： Proc Transpose Data=CLASS Out=NEWCLASS ; Var TEST1 TEST2 TEST3 ; Run ; 转置生成的新数据集NEWCLASS的结果如图13.1所示。

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

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软件入门,一看就懂

绪论:SAS软件入门在当今的信息时代，我们每天都生活在纷繁复杂的数据海洋中，如何管理好这些各式各样的数据，如何从每天接触到的海量数据中提取出对我们工作、生活有用的信息，帮助我们做出有利自己决策的信息，提高工作的效率和排除各种干扰数据对我们造成的伤害就成了一个非常重要的问题。数据已经成为我们工作生活中和外界交流的一种必不可少的语言，读懂数据肯定需要借助一些方法和工具，统计分析理论为我们处理分析数据提供了很多很好的方法和理论。但是面对海量数据的处理分析工作,没有计算机相关的应用软件是不可能完成的,而SAS软件就是一款这样功能强大的应用软件系统。 SAS（Statistical Analysis System）是由美国北卡罗来纳州的SAS institute公司开发的一款统计软件，它被广泛应用在商业、科研和金融领域。SAS不仅具有强大的统计分析功能，而且具有一般数据库软件的数据管理功能。 SAS软件是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。它由几十个专用模块构成，如:SAS/BASE,SAS/STAT,SAS/ETS,SAS/OR, SAS/IML和SAS/GRAPH等等, 功能非常强大，包括数据访问、数据储存及管理、图形处理、数据分析、应用开发、运筹学方法、报告编制、计量经济学与预测,医学统计与应用和生存分析等等。 SAS系统基本上可以分为四大部分：SAS数据库部分；SAS分析核心；SAS开发呈现工具；SAS对分布处理模式的支持及其数据仓库设计。 SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务：数据访问；数据呈现；数据管理；数据分析。截止2007年，软件最高版本为SAS9.2。运用SAS的技术水平可以分为以下三个层面。第一层面：会使用SAS菜单以及一些菜单界面的SAS模块，如INSIGHT、ANALYST等，了解初步的SAS BASE语句，能用SAS系统作简单的数据分析和加工处理，具有一定的数理统计知识，掌握一定的SAS STAT过程。第二层面：精通SAS BASE，能用SAS语言编写复杂的SAS程序，能用SAS BASE进行大型的、复杂的数据加工整理和展现，掌握SAS和外部数据文件的接口，会进行复杂的统计建模和分析等，初步掌握一种基于SAS的开发工具。第三层面：在一、二层次基础上，进一步掌握SAS/AF、SAS/IML等，能开发基于SAS的数据管理和分析模块。本绪论目的就是让初学者能够快速地熟悉SAS系统的应用，利用SAS语言具有丰富的数据管理功能，对数据读入、输出、复制、拆分、排序、合并、修改和查询等等操作，完成一些简单的数据处理和分析，即快速提升到SAS使用技术的第一层次水平上来。