sas基础代码
1.变量名为Name, Age, Height, Gender, 和 JoinDate的数据如下。请读入到一个数据集合里，并按原来的格式用Proc Print把数据显示在输出窗口上。
John 21 70 M 2/14/97
Jo 18 62 F 3/27/99
Mark 32 68 M 6/22/98
Linda 25 65 F 12/14/97
Carey 27 59 F 8/20/98
利用sas软件运行下列程序得到表1。
程序：
data a;
input Name$ Age Height Gender$ JoinDate$;
cards;
John 21 70 M 2/14/97
Jo 18 62 F 3/27/99
Mark 32 68 M 6/22/98
Linda 25 65 F 12/14/97
Carey 27 59 F 8/20/98
;
proc print data=a;
run;
运行结果：
表1.
2. 下面的每一行数据代表纸箱子的length, width, 和 height, 单位是厘米。计算每一个箱子的体积、需要的纸板的面积（假定顶部和底部的纸板对折到中间，即：顶部和底部的厚度是两层纸板）。假定纸板的价格为$0.20/平方米。
32 18 12
16 15 24
48 12 32
15 30 45
20 30 36
（a）建立一个数据集合读入数据，变量为length，width和 height；
用sas运行下列程序读入题中数据，得到下面的表2.1。
程序：
data b;
input length width heigth;
cards;
32 18 12
16 15 24
48 12 32
15 30 45
20 30 36
;
run;
proc print data=b;
run;
运行结果：
表2.1
(b) 使用 set 语句,利用a)的数据集合建立一个新数据集合，它包括a）的所有数据，并建立三个新变量：每个箱子的体积（volume），制造费用（cost），以及每立方米体积的造价y（y=cost/volume）。利用（a）中的数据，添加了三个新变量volume，cost，造价y，运用sas得到下列表格：
利用（a）得到的数据，运行下列程序得到表2.2。
程序：
data c;
set b;
voloume=length*width*heigth;
cost=0.2*4*length*width*0.0001+0.2*2*length*heigth*0.0001+0.2*2*heigth*widt
h*0.0001;
y=cost/voloume;
run;
proc print data=c;
run;
运行结果：
表2.2
（c) 使用（b）建立的数据集合建立一个新数据集合，只包括其中的volume 和 cost 变量。
根据（b）中表2.2，只保存了volume和cost，运行下列程序，得到表2.3.
程序：
data d;
set c(keep=voloume cost);
run;
proc print data=d;
run;
运行结果：
表2.3
3．使用二手车数据（usedcar.sas7bdat，见data文件夹）
运行下列程序，读入数据，得到表3.
程序：
libname mydata 'D:\data';
proc print data=https://www.wendangku.net/doc/f516733247.html,edcar;
run;
运行结果：
（a）对车的标志（brand）的频数画竖直条形图. 利用所给数据运行下列程序，得到图3.1
程序：
data e;
set https://www.wendangku.net/doc/f516733247.html,edcar;
run;
proc gchart;
vbar brand;
run;
运行结果：
图3.1
（b) 画里程数(miles)和价格(price)的散点图，价格在竖轴上。利用所给数据运行下列程序，得到图3.2
程序：
data f;
set https://www.wendangku.net/doc/f516733247.html,edcar(keep=miles price);
proc gplot;
plot price*miles;
symbol v=star cv=green;
run;
运行结果：
图3.2
（c) 自学means过程（见SAS过程文件夹），计算变量里程数(miles)和价格(price)的描述统计量。
利用所给数据运行下列程序，得到表3.3
程序：
data g;
set f;
proc means data=g ;
run;
运行结果：
表3.3
4. 某地区单身人士的收入（y）和住房面积（x）的数据（example01.xls，见data文件夹）
试分析：该地区单身人士的收入与住房面积之间是否相关？如果线性相关，确定一元线性回归方程。
利用sas软件，运行下列程序，得到表4.1。
程序：
data danshen;
input area income@@;
cards;
35 600 34 1300 37 1300 38 1110 29 900 34 800 28 700 52 1200 21 1119 22 400 50 1700 32 1200 32 1100 23
500 35 650 23 735 31 870 38 1300 23 800 41 1270
30 905 29 900 24 600 41 1500 49 1500 37 800 38 130 21 800 27 800 30 350 29 650 39 1200 52 840 54 1847 40 679 33 910 47 1200 34
500 35 900 46 1600
28 750 35 1270 32 780 34 540 46 900 44 1166 36 660 21 744 31
1124 47 1042 43 1063 57 336 56 1600 70 500 28
1400 46 1600 24 800 36 1400 32 2000 29 1600
21 800 21 900 21 650 30 700 44 680 42 575 42 816 35 317 60 1890 40 950 27 800 78 1170 36 930 32 4500 30 1000 40 500 33 600 46
1900 35 1500 38 1300
21 1100 33 1000 60 1100 33 600 51 2629 45 1500 52
626 70 900 60 1926 50 400 40 1280 70 1000 56 1100 22
480 40 900 45 1800 56 3000 48 1100 50 660 43 720
;
proc corr pearson outp=pearsoncorr;
var area income;
run;
运行结果：
表4.1
相关系数很小，但仍然建立以下两个模型进行检验。运行下列程序，得到运行结果。
程序：
data danshen1;
set danshen;
proc gplot;
plot income*area;
run;
proc reg graphics;
model income=area;
model income=area/noint r clm cli;
run;
运行结果：
图4.1
由散点图可以看到，图中的点主要集中在收入1000-2000之间，与住房面积基本无线性关系，建立模型进行检验。
模型一（有截距项一元线性回归方程）：
表4.3
表4.4
表4.5
根据运行的结果，从表4.5中可以得到一元线性回归方程为：
Y=614.94829+11.45035X
从表4.2可以看到，模型的拟合效果很差，=0.057，表明单身人士的收入变化5.7%可由住房面积的变化来解释。表4.5中，从方程整体的F检验上看，F 检验的P值为0.0168小于显著性水平0.05，说明方程整体上通过了F检验，说明在0.05显著性水平下是显著的；从表4.5中，在T检验中，截距项的P值为0.0017远小于0.05，而X的系数P值为0.0168也远小于0.05，都通过了T 检验，说明在0.05显著性水平下是显著的。
模型二（无截距项一元线性回归方程）：
表4.6
表4.7
表4.8
图4.2
根据运行的结果，从表4.8中可以得到一元线性回归方程为：
Y=25.91004X
从表4.7可以看到，模型的拟合效果相对模型一较理想，从图4.2中看到，残
差图的的预测值残差基本在0值线上波动，=0.7536，表明单身人士的收入变
化75%可由住房面积的变化来解释。表4.6中，从方程整体上的F检验上看，F
检验的P值接近为0，说明方程整体上通过了F检验，说明方程整体是显著的；从表4.8中，在T检验中，X的系数P值近似为0，通过了T检验，说明方程的系数也是显著的。
对比以上两个模型，明显可以看到第二个模型的拟合效果更好。
5．2001年我国部分地区全部国有及规模以上非国有工业企业主要经济效益七
项指标的数据（example02.xls，见data文件夹），
其中，x1表示工业增加值率，x2表示总资产贡献率，x3表示资产负债率，x4
表示流动资产周转次数，x5表示工业成本费用利润，x6表示全员劳动生产率，
x7表示产品销售率。
试分析：对前六个经济指标x1-x6关于x7做逐步回归分析（变量保留在模型的显著性水平为0.3，变量选入模型中的概率为0.3，并画出残差图）。
程序：
data jingji;
input area$ x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7@@;
cards;
Beijing 25.49 6.06 53.82 1.35 3.99 684.04 98.38
Tianjin 31.2 4.73 61.52 1.26 3.61 543.57 97.6
Hebei 36.71 7.46 64.07 1.47 4.45 456.04 98.59
Shanxi 37.56 4.92 64.09 0.96 2.88 279.12 98.44
Neimengu 36.84 5.46 58.32 1.33 1.97 376.87 98.41
Liaoning 29.04 5.59 59.63 1.29 2.6 504.33 98.38
Jilin 30.26 7.53 63.45 1.36 4.61 780.42 97.25
Heilongj 55.69 20.34 58.27 1.54 32.13 738.4 98.58
Shanhai 30.59 8.08 43.23 1.36 7.02 1194.68 99.23
Jiangsu 28.04 7.92 58.32 1.62 3.27 585.81 98.54
Zhejiang 33.22 9.95 51.89 1.59 5.5 877.02 98.88
Anhui 38.13 9.75 61.22 1.63 5.82 842.37 98.55
Fujian 29.72 8.52 56.76 1.91 4.47 540.6 96.99
Jiangxi 30.94 5.87 67.06 1.17 1.08 313.2 98.27
Shandong 36.83 10.54 59.37 1.78 7.65 607.31 98.97
Henan 34.23 6.69 65.98 1.27 2.9 353.21 98.45
Hubei 33.93 7.33 61.44 1.32 4.81 494.3 97.87
Hunan 36.71 8.85 68.93 1.23 2.62 413.45 99.2
Guangdong 32.71 9.53 53.99 1.55 6.91 1153.78 100
Guangxi 33.45 6.44 60.83 1.31 3.55 374.55 98.27
Hainan 29.18 6.53 63.17 1.24 2.72 487.47 97.19
Chongqing 31.38 5.86 62.38 1 1.51 385.11 99.29
Sichuan 37.41 6.37 64.01 1.1 3.46 425.79 98.99
Guizhou 35.26 7.03 62.26 0.89 3.28 355.61 97.46
Yunnan 55.08 15.64 52.62 1.19 10.18 958.51 98.99
Xizang 53.08 5.22 13.82 0.74 18.88 325 89.32
Sanxi 34.35 7.1 66.01 1.16 5.19 398.13 97.17
Gansu 31.17 5.09 64.81 1.13 0.97 344.85 96.99
Qinghai 37 4.62 69.76 0.86 2.73 509.5 93.32
Ningxia 30.85 5.26 57.53 1.19 1.63 376.61 96.78
Xinjiang 41.66 10.35 60.18 1.46 12.42 861.93 99.08
;
model x7=x1 x2 x3 x4 x5 x6/selection=stepwise sls=0.3sle=0.3r;
plot student.*p.='*';
run;
model x7=x1 x2 x3 x4 x5 x6/selection=stepwise sls=0.3sle=0.3noint r; plot student.*p.='*';
run;
运行结果：
模型一（有截距项的逐步回归方程）：
从表5.1可以看到，经过逐步回归后剩余的变量只有，，，从表中数据得到逐步回归方程为：
=86.68119+0.11661+2.03426+0.00292
表5.2中，从F检验上看，除了x4外，其他变量的系数P值均小于0.05，通过了检验，但是模型的拟合度很差，都较小。
图5.1中，预测值残差图均在0值附近波动，但波动性还是较大。
表5.1
表5.2
图5.1
模型二（无截距项的逐步回归方程）：
从表5.1可以看到，经过逐步回归后剩余的变量只有，，，从表中数据得到逐步回归方程为：
=1.30140-2.76749+0.60581+21.82856+0.01572
表5.2中，从F检验上看，全部变量的系数P值均小于0.05，通过了检验。但是模型的拟合度较好，都在0.9多。
图5.2中，预测值残差图呈现了一定的线性。
对比以上两个模型，明显可以看到第二个模型的拟合效果更好。
表5.3
表5.4
图5.2
6. 2000年-2004年国内生产总值（GDP）、第一产业增加值（x1）、第二产业增加值（x2）、第三产业增加值（x3）的数据（example03.xls，见data文件夹）.
试分析：
①新建数据集，保留year$，x1，x2，x3；
利用所给数据，运行下列程序，得到表6.1。
程序：
data chanye;
input year gdp x1 x2 x3@@;
cards;
2000 89468.1 14628.2 44935.3 29904.6
2001 97314.8 15411.8 48750.0 33153.0
2002 105172.3 16117.3 52980.2 36074.8
2003 117390.2 16928.1 61274.1 39188.0 2004 136875.9 20768.1 72387.2 43720.6 ；
运行结果：
表6.1
程序：
data chanye1;
set chanye(drop=gdp);
run;
proc print data=chanye1;
run;
运行结果：
表6.2
AR,MA,ARIMA模型介绍及案例分析
BOX -JENKINS 预测法 1 （1）()AR p 模型（Auto regression Model ）——自回归模型 p 阶自回归模型： y t =c +?1y t?1+?2y t?2+?+?p y t?p +e t 式中，y t 为时间序列第t 时刻的观察值，即为因变量或称被解释变量；y t?1，y t?2，?，y t?p 为时序y t 的滞后序列，这里作为自变量或称为解释变量；e t 是随机误差项；c ，?1，?2，?，?p 为待估的自回归参数。 （2）()MA q 模型（Moving Average Model ）——移动平均模型 q 阶移动平均模型： 1122t t t t q t q y e e e e μθθθ---=+--- - 式中，μ为时间序列的平均数，但当{}t y 序列在0上下变动时，显然μ=0，可删除此项；t e ，1t e -，2t e -，…，t q e -为模型在第t 期，第1t -期，…，第t q -期的误差；1θ，2θ，…，q θ为待估的移动平均参数。 （3）(,)ARMA p q 模型——自回归移动平均模型（Auto regression Moving Average Model ） 模型的形式为： 11221122t t t p t p t t t q t q y c y y y e e e e φφφθθθ------=+++ ++--- - 显然，(,)ARMA p q 模型为自回归模型和移动平均模型的混合模型。当q =0,时，退化为纯自回归模型()AR p ；当p =0时，退化为移动平均模型()MA q 。 2 改进的ARMA 模型 （1）(,,)ARIMA p d q 模型 这里的d 是对原时序进行逐期差分的阶数，差分的目的是为了让某些非平稳（具有一定趋势的）序列变换为平稳的，通常来说d 的取值一般为0,1,2。 对于具有趋势性非平稳时序，不能直接建立ARMA 模型，只能对经过平稳化处理，而后对新的平稳时序建立(,)ARMA p q 模型。这里的平文化处理可以是差分处理，也可以是对数变换，也可以是两者相结合，先对数变换再进行差分处理。 （2）(,,)(,,)s ARIMA p d q P D Q 模型 对于具有季节性的非平稳时序（如冰箱的销售量，羽绒服的销售量），也同样需要进行季节差分，从而得到平稳时序。这里的D 即为进行季节差分的阶数；,P Q 分别是季节性自回归阶数和季节性移动平均阶数；S 为季节周期的长度， 如
时间序列ARIMA模型的SAS程序编写
goptions vsize=7cm hsize=10cm; data b; format time monyy5.; input monyy7. asr; dif=dif(asr) ; keep time asr dif; cards; Jan1999 50 Feb1999 54.5 Mar1999 51 Apr1999 49 May1999 50 Jun1999 52 Jul1999 49 Aug1999 49 Sep1999 55 Oct1999 58 Nov1999 60 Dec1999 67.6 Jan2000 62 Feb2000 58.4 Mar2000 55 Apr2000 52.7 May2000 54.4 Jun2000 55.9 Jul2000 53.6 Aug2000 53.4 Sep2000 58.7 Oct2000 62.8 Nov2000 64.2 Dec2000 73.9 Jan2001 66.9 Feb2001 61.7 Mar2001 58.5 Apr2001 56.3 May2001 60.1 Jun2001 60.3 Jul2001 58 Aug2001 58.5 Sep2001 64.3 Oct2001 68.5 Nov2001 70.6 Dec2001 79.2 Jan2002 72.4
Feb2002 67.3 Mar2002 62.9 Apr2002 60.7 May2002 65.9 Jun2002 65.8 Jul2002 62.9 Aug2002 63.6 Sep2002 70.5 Oct2002 76 Nov2002 79 Dec2002 85.1 Jan2003 79.9 Feb2003 73.5 Mar2003 69.5 Apr2003 64.8 May2003 67.6 Jun2003 73.4 Jul2003 70.2 Aug2003 71.6 Sep2003 79.3 Oct2003 85.5 Nov2003 88.5 Dec2003 98.4 Jan2004 90.8 Feb2004 81.8 Mar2004 78.8 Apr2004 75 May2004 81 Jun2004 83.9 Jul2004 80.1 Aug2004 81.1 Sep2004 89.7 Oct2004 98.7 Nov2004 101.7 Dec2004 116.3 Jan2005 103.7 Feb2005 94.2 Mar2005 89.1 Apr2005 86.2 May2005 91.9 Jun2005 98.6 Jul2005 92.2 Aug2005 96.1 Sep2005 103.5
1全等三角形判定一(SSS,SAS)(基础)知识讲解
全等三角形判定一（SSS ，SAS ）（基础） 【要点梳理】 要点一、全等三角形判定1——“边边边” 全等三角形判定1——“边边边” 三边对应相等的两个三角形全等.（可以简写成“边边边”或“SSS ”）. 要点诠释：如图，如果''A B ＝AB ，''A C ＝AC ，''B C ＝BC ，则△ABC ≌△'''A B C . 要点二、全等三角形判定2——“边角边” 1. 全等三角形判定2——“边角边” 两边和它们的夹角对应相等的两个三角形全等（可以简写成“边角边”或“SAS ”）. 要点诠释：如图，如果AB ＝ ''A B ，∠A ＝∠'A ，AC ＝ ''A C ，则△ABC ≌△'''A B C . 注意：这里的角，指的是两组对应边的夹角. 2. 有两边和其中一边的对角对应相等，两个三角形不一定全等. 如图，△ABC 与△ABD 中，AB ＝AB ，AC ＝AD ，∠B ＝∠B ，但△ABC 与△ABD 不完全重合，故不全等，也就是有两边和其中一边的对角对应相等，两个三角形不一定全等. 【典型例题】 类型一、全等三角形的判定1——“边边边” 1、已知：如图，△RPQ 中，RP ＝RQ ，M 为PQ 的中点． 求证：RM 平分∠PRQ ．
【思路点拨】由中点的定义得PM ＝QM ，RM 为公共边，则可由SSS 定理证明全等. 【答案与解析】 证明：∵M 为PQ 的中点（已知）， ∴PM ＝QM 在△RPM 和△RQM 中， ()(),, RP RQ PM QM RM RM ?=?=??=? 已知公共边 ∴△RPM ≌△RQM （SSS ）． ∴ ∠PRM ＝∠QRM （全等三角形对应角相等）． 即RM 平分∠PRQ. 【总结升华】在寻找三角形全等的条件时有的可以从图中直接找到，如：公共边、公共角、对顶角等条件隐含在题目或图形之中. 把证明一对角或线段相等的问题，转化为证明它们所在的两个三角形全等，综合应用全等三角形的性质和判定. 类型二、全等三角形的判定2——“边角边” 2、（2016?泉州）如图，△ABC 、△CDE 均为等腰直角三角形，∠ACB=∠DCE=90°，点E 在AB 上．求证：△CDA ≌△CEB ． 【思路点拨】根据等腰直角三角形的性质得出CE=CD ，BC=AC ，再利用全等三角形的判定证明即可． 【答案与解析】 证明：∵△ABC 、△CDE 均为等腰直角三角形，∠ACB=∠DCE=90°， ∴CE=CD ，BC=AC ， ∴∠ACB ﹣∠ACE=∠DCE ﹣∠ACE ， ∴∠ECB=∠DCA ， 在△CDA 与△CEB 中 ， ∴△CDA ≌△CEB ．
SAS统计分析教程方法总结
对定量结果进行差异性分析 1.单因素设计一元定量资料差异性分析 1.1.单因素设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 T检验前提条件：定量资料满足独立性和正态分布，若不满足则进行单因素设计一元定量资料符号秩和检验。 1.2.配对设计一元定量资料t检验与符号秩和检验 配对设计：整个资料涉及一个试验因素的两个水平，并且在这两个水平作用下获得的相同指标是成对出现的，每一对中的两个数据来自于同一个个体或条件相近的两个个体。 1.3.成组设计一元定量资料t检验 成组设计定义： 设试验因素A有A1，A2个水平，将全部n（n最好是偶数）个受试对象随机地均分成2组，分别接受A1，A2，2种处理。再设每种处理下观测的定量指标数为k，当k=1时，属于一元分析的问题；当k≥2时，属于多元分析的问题。 在成组设计中，因2组受试对象之间未按重要的非处理因素进行两两配对，无法消除个体差异对观测结果的影响，因此，其试验效率低于配对设计。 T检验分析前提条件：
独立性、正态性和方差齐性。 1.4.成组设计一元定量资料Wil coxon秩和检验 不符合参数检验的前提条件，故选用非参数检验法，即秩和检验。1.5.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元方差分析 方差分析是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素对观测变量的影响，因此称为单因素方差分析。 方差分析的假定条件为： （1）各处理条件下的样本是随机的。 （2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。 （3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。 1.6.单因素k（k>=3）水平设计定量资料一元协方差分析 协方差分析(Analysis of Covariance)是将回归分析与方差分析结合起来使用的一种分析方法。在这种分析中，先将定量的影响因素(即难以控制的因素)看作自变量，或称为协变量(Covariate)，建立因变量随自变量变化的回归方程，这样就可以利用回归方程把因变量的变化中受不易控制的定量因素的影响扣除掉，从而，能够较合理地比较定性的影响因素处在不同水平下，经过回归分析手段修正以后的因变量的样本均数之间的差别是否有统计学意义，这就是协方差分析解决问题的基本计算原理。
SAS学习系列15. 统计学基础知识Ⅱ—统计表,统计图
15.统计学基础知识Ⅱ—统计表,统计图 （七）统计表 统计表和统计图都是表达统计资料的重要工具。 统计表，表达统计资料具体、明确，可以用来表达定性资料、定量资料、混合型资料； 统计图，表达统计资料形象、生动，但只能要么表达定性资料、要么表达定量资料。 一、表达定性资料的统计表 1. 二维2×2表列联表（2个定性指标） （1）完全随机设计 从全体对象中随机抽取n个个体，然后按属性A、B的两个分类进行两两组合分成四格，得到相应的2×2的频数表。
（2）队列研究设计 若把全体研究对象按因素A（是否接触某危险因素）分为两组（接触组、非接触组），再对每组的个体进行跟踪观察，并按因素B（是否患病）分成两组（患病组、未患病组），得到的2×2表。 （3）病例-对照研究设计 若把全体研究对象按因素B（是否患某病）分成两组（病例组、对照组），再对每组中的个体进行回顾性调查，并按因素A（是否接触某危险因素）分成两组，得到的2×2表。
（4）配对研究设计 n个受试对象（或一组样品）分别用甲乙两种检测方法进行检测，并按测定结果（阳性+，阴性-）分类计数，即按“都为阳性，一阳一阴，一阴一阳，都为阴性”四种情况分别计数，得到的2×2表。 2×2列联表，都可以作相关分析（两属性是否有相关关系）、独立性检验（或两总体率之间差异的显著性检验，用Fisher精确检验）； 2×2队列研究设计，常需要先计算相对危险度RR（=af/ce），并做假设检验：H0：RR=1；H1：RR=0. 做该检验需要用Mantel-Haenszel 统计量（U统计量）。 2 2×2队列研究设计和2×2病例-对照研究设计，可由经验Logistic 变换公式计算Z i统计量，进而做U检验。 2×2配对研究设计，检验两种检测方法之间有无显著性差别。 2. 二维R×C列联表（R，C≥2） （1）双向无序R×C表
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）。
AR,MA,ARIMA模型介绍及案例分析
BOX-JENKINS 预测法 1 适用于平稳时序的三种基本模型 （1）()AR p 模型（Auto regression Model ）——自回归模型 p 阶自回归模型： 式中，为时间序列第时刻的观察值，即为因变量或称被解释变量；， 为时序的滞后序列，这里作为自变量或称为解释变量；是随机误 差项；，，，为待估的自回归参数。 （2）()MA q 模型（Moving Average Model ）——移动平均模型 q 阶移动平均模型： 式中，μ为时间序列的平均数，但当{}t y 序列在0上下变动时，显然μ=0，可删除此项；t e ，1t e -，2t e -，…，t q e -为模型在第t 期，第1t -期，…，第t q -期 的误差；1θ，2θ，…，q θ为待估的移动平均参数。 （3）(,)ARMA p q 模型——自回归移动平均模型（Auto regression Moving Average Model ） 模型的形式为： 显然，(,)ARMA p q 模型为自回归模型和移动平均模型的混合模型。当q =0,时，退化为纯自回归模型()AR p ；当p =0时，退化为移动平均模型()MA q 。 2 改进的ARMA 模型 （1）(,,)ARIMA p d q 模型 这里的d 是对原时序进行逐期差分的阶数，差分的目的是为了让某些非平稳（具有一定趋势的）序列变换为平稳的，通常来说d 的取值一般为0,1,2。 对于具有趋势性非平稳时序，不能直接建立ARMA 模型，只能对经过平稳化处理，而后对新的平稳时序建立(,)ARMA p q 模型。这里的平文化处理可以是差分处理，也可以是对数变换，也可以是两者相结合，先对数变换再进行差分处理。 （2）(,,)(,,)s ARIMA p d q P D Q 模型 对于具有季节性的非平稳时序（如冰箱的销售量，羽绒服的销售量），也同样需要进行季节差分，从而得到平稳时序。这里的D 即为进行季节差分的阶数； ,P Q 分别是季节性自回归阶数和季节性移动平均阶数；S 为季节周期的长度， 如时序为月度数据，则S =12，时序为季度数据，则S =4。 在SPSS19.0中的操作如下
SAS编程基础.doc
SAS 软件与统计应用实验 实验 2 SAS编程基础 SAS 语言和其它计算机语言一样，也有其专有的词汇（即关键字）和语法。关键字、名 字、特殊字符和运算符等按照语法规则排列组成SAS 语句，一个SAS 程序由若干数据步、过程步组合而成，而每一个程序步通常由若干语句构成。SAS 程序是在Editor 窗口中进行编辑，提交运行后可以在Log 窗口中显示有关信息和提示，在Output 窗口显示运行的结果。 2.1实验目的 通过实验了解 SAS 编程的基本概念，掌握 SAS 编程的基本方法，掌握 SAS 数据步对数据集的管理和对数据的预处理。 2.2实验内容 一、建立逻辑库与数据集，包括逻辑库的建立、直接输入数据建立数据集与读取外部数 据文件建立数据集。 二、数据文件的编辑与整理，包括数据集的横向合并与纵向合并、数据集内容的复制、 变量的增加与筛选、数据集的拆分和数据的排序。 2.3实验指导 一、建立逻辑库与数据集 1. 建立逻辑库 【实验 2-1】编程建立逻辑库。 (1) 首先在 D 盘创建一个文件夹，如D:\SAS_SHYAN\SAS 数据集。 (2)建立逻辑库 mylib ，编辑并运行下面程序语句即可。 libname mylib "D:\sas_shiyan\sas 数据集 "; 2.直接输入数据建立数据集 【实验 2-2】将表 2-1(sy2_2.xls) 中的数据直接输入建立数据集 sy2_2，并将其存入逻辑库 mylib 中。 表 2-1职工工资 编号姓名性别工作日期职称部门基本工资工龄工资奖金扣款实发工资3003王以平男1992-8-1助工生产62030050001420 1
时间序列分析,sas各种模型,作业神器
实验一分析太阳黑子数序列 一、实验目的：了解时间序列分析的基本步骤，熟悉SAS/ETS软件使用方法。 二、实验内容：分析太阳黑子数序列。 三、实验要求：了解时间序列分析的基本步骤，注意各种语句的输出结果。 四、实验时间：2小时。 五、实验软件：SAS系统。 六、实验步骤 1、开机进入SAS系统。 2、创建名为exp1的SAS数据集，即在窗中输入下列语句： 3、保存此步骤中的程序，供以后分析使用（只需按工具条上的保存按钮然后填写完提问 后就可以把这段程序保存下来即可）。 4、绘数据与时间的关系图，初步识别序列，输入下列程序： ods html; ods listing close; 5、run;提交程序，在graph窗口中观察序列，可以看出此序列是均值平稳序列。
6、识别模型，输入如下程序。 7、提交程序，观察输出结果。初步识别序列为AR(2)模型。 8、估计和诊断。输入如下程序： 9、提交程序，观察输出结果。假设通过了白噪声检验，且模型合理，则进行预测。 10、进行预测，输入如下程序： 11、提交程序，观察输出结果。
12、退出SAS系统，关闭计算机。总程序： data exp1; infile "D:\"; input a1 @@;
year=intnx('year','1jan1742'd,_n_-1); format year year4.; ; proc print;run; ods html; ods listing close; proc gplot data=exp1 ; symbol i=spline v=dot h=1 cv=red ci=green w=1; plot a1*year/autovref lvref=2 cframe=yellow cvref=black ; title "太阳黑子数序列"; run; proc arima data=exp1; identify var=a1 nlag=24 minic p=(0:5) q=(0:5); estimate p=3; forecast lead=6 interval=year id=year out=out; run; proc print data=out; run; 选取拟合模型的规则: 1.模型显著有效(残差检验为白噪声)
SAS学习系列39. 时间序列分析Ⅲ—ARIMA模型
39. 时间序列分析Ⅱ——ARIMA 模型 随着对时间序列分析方法的深入研究，人们发现非平稳序列的确定性因素分解方法（如季节模型、趋势模型、移动平均、指数平滑等）只能提取显著的确定性信息，对随机性信息浪费严重，同时也无法对确定性因素之间的关系进行分析。 而非平稳序列随机分析的发展就是为了弥补确定性因素分解方法的不足。时间序列数据分析的第一步都是要通过有效手段提取序列中所蕴藏的确定性信息。Box 和Jenkins 使用大量的案例分析证明差分方法是一种非常简便有效的确定性信息的提取方法。而Gramer 分解定理则在理论上保证了适当阶数的差分一定可以充分提取确定性信息。 （一）ARMA 模型 即自回归移动平均移动模型，是最常用的拟合平稳时间序列的模型，分为三类：AR 模型、MA 模型和ARMA 模型。 一、AR(p )模型——p 阶自回归模型 1. 模型： 011t t p t p t x x x φφφε--=+++ 其中，0p φ≠，随机干扰序列εt 为0均值、2εσ方差的白噪声序列（()0t s E εε=, t ≠s ），且当期的干扰与过去的序列值无关，即E(x t εt )=0.
由于是平稳序列，可推得均值 11p φμφφ= -- -. 若00φ=，称为 中心化的AR (p )模型，对于非中心化的平稳时间序列，可以令 01(1)p φμφφ=---，*t t x x μ=-转化为中心化。 记B 为延迟算子，1()p p p B I B B φφΦ=-- -称为p 阶自回归多 项式，则AR (p )模型可表示为：()p t t B x εΦ=. 2. 格林函数 用来描述系统记忆扰动程度的函数，反映了影响效应衰减的快慢程度（回到平衡位置的速度），G j 表示扰动εt-j 对系统现在行为影响的权数。 例如，AR(1)模型（一阶非齐次差分方程），1, 0,1,2,j j G j φ== 模型解为0t j t j j x G ε∞ -==∑. 3. 模型的方差 对于AR(1)模型，22 2 1()()1t j t j j Var x G Var εσεφ∞ -===-∑. 4. 模型的自协方差 对中心化的平稳模型，可推得自协方差函数的递推公式： 用格林函数显示表示： 2 00 ()()i j t j t k j j k j i j j k G G E G G γεεσ ∞∞ ∞ ---+=====∑∑∑ 对于AR(1)模型，
SAS 快捷键大全
31st December 2012 Sourced from https://www.wendangku.net/doc/f516733247.html,[https://www.wendangku.net/doc/f516733247.html,/offices/europe/uk/support/sas-hints-tips/shortcut.html] Category Command Keyboard Shortcut Abbreviation Bring up word tip Alt + F1 + No Selection Hide the current word tip Esc Code Folding Collapse all folding blocks Alt + Ctrl + Number pad - Expand all folding blocks Alt + Ctrl + Number pad + Command/Macro Support Execute the last recorded macro Ctrl + F1 Edit Copy selection Ctrl + C Cut selection Ctrl + X Paste from clipboard Ctrl + V Undo edit Ctrl + Z Redo edit Ctrl + Y Clear window Ctrl + E Paste program below F4 Find Find text Ctrl + F Go to Go to line Ctrl + G Help Get Help for a SAS procedure Place the cursor within a procedure name and press F1 Context Help F1 Navigation Move cursor to matching brace/parentheses Ctrl + [ Ctrl + ] Navigation Move cursor to matching brace/parentheses Ctrl + [ Ctrl + ] Move cursor to matching DO/END keyword Alt + [ Alt + ] Move cursor to next case change Alt + Right Move cursor to previous case change Alt + Left SAS Keyboard Shortcuts Home … Shortcut Keys Shortcut keys for SAS, Kin search
SAS入门教程
第一章SAS系统概况 SAS（Statistic Analysis System）系统是世界领先的信息系统，它由最初的用于统计分析经不断发展和完善而成为大型集成应用软件系统;具有完备的数据存取、管理、分析和显示功能。在数据处理和统计分析领域，SAS系统被誉为国际上的标准软件系统。 SAS系统是一个模块化的集成软件系统。SAS系统提供的二十多个模块（产品）可完成各方面的实际问题，功能非常齐全，用户根据需要可灵活的选择使用。 ●Base SAS Base SAS软件是SAS系统的核心。主要功能是数据管理和数据加工处理，并有报表生成和描述统计的功能。Base SAS软件可以单独使用，也可以同其他软件产品一起组成一个用户化的SAS系统。 ●SAS/AF 这是一个应用开发工具。利用SAS/AF的屏幕设计能力及SCL语言的处理能力可快速开发各种功能强大的应用系统。SAS/AF采用先进的OOP（面向对象编程）的技术，是用户可方便快速的实现各类具有图形用户界面（GUI）的应用系统。 ●SAS/EIS 该软件是SAS系统种采用OOP（面向对象编程）技术的又一个开发工具。该产品也称为行政信息系统或每个人的信息系统。利用该软件可以创建多维数据库（MDDB），并能生成多维报表和图形。 ●SAS/INTRNET ●SAS/ACCESS 该软件是对目前许多流行数据库的接口组成的接口集，它提供的与外部数据库的接口是透明和动态的。 第二章Base SAS软件 第一节SAS编程基础 SAS语言的编程规则与其它过程语言基本相同。 SAS语句 一个SAS语句是有SAS关键词、SAS名字、特殊字符和运算符组成的字符串，并以分号（；）结尾。 注释语句的形式为：/*注释内容*/ 或*注释内容。 二、SAS程序 一序列SAS语句组成一个SAS程序。SAS程序中的语句可分为两类步骤：DA TA步和
SAS软件应用基础期中考试答案
《SAS软件应用基础》期中考试参考答案 【考前说明事项】 请按要求将答案、操作步骤、程序直接输入在本文件中指定位置处；考试结束时将名为“姓名@SAS”的文件上传到服务器上“temp”目录下，教师将从该目录中收集试卷。另外，为防止意外，请随时保存文档！ 【试题】 一．填充（20%） 1．一般SAS程序的运行信息将在LOG窗口显示；而程序的的运行结果，若有文本信息输出的话，将在OUTPUT窗口显示。 2．要运行已编辑好的SAS程序，可以点击RUN->SUBMIT菜单；一般有关统计分析的常用模块，SAS都组织在解决方案->分析菜单里。 3．SAS数据步程序一般都以关键字DATA开始，以关键字RUN;结尾。 4．SAS变量只有两种基本类型字符型和数值型；而日期型数据在存贮时将折算成与1960年1月1日的间隔天数。 5．SAS变量的属性有Name、Label、Format、Informat、Length 和Type六项。 6．SAS数据集sasuser.class位于SAS数据库sasuser中，它在WINDOWS下的物理文件名应该是class.7bdat。 7．SAS的临时数据库是指work库，在该库中的数据文件，在退出SAS后将丢失。 8．在SAS软件中单词USS表示加权平方和，Q1表示四分之一分位数。 9．在data等语句里,指定数据集时,数据集名后可跟多个数据集的选项,但所有数据集选项必须在圆括号内,用空格分隔。 10．在SAS中使用INPUT语句读入数据时，有四种基本的输入模式，它们分别是“列模式”、“格式化模式”、“自由列表模式”和“命名模式。 二．纠错题（20%） 二．1．正确程序如下： datatest; inputcode price; cards; 60038118 60026216 procprint; run; 1．将有问题的语句涂上红色，并写出正确的程序。 data test input code, price; proc print; cards; 600381 18 600262 16 run; 二．2．正确程序如下： datatmp;
sas基础知识
很全的sas基础知识 SAS里面的PROC一览 The ACECLUS Procedure :聚类的协方差矩阵近似估计（approximate covariance estimation for clustering） The ANOVA Procedure ：方差分析 The BOXPLOT Procedure ：箱形图 The CALIS Procedure ：结构方程模型 The CANCORR Procedure ：典型相关分析 The CANDISC Procedure ：主成分分析和典型相关分析 The CATMOD Procedure ：类别分析 The CLUSTER Procedure ：聚类分析，包括11种（average linkage, the centroid method, complete linkage, density linkage (including Wong’s hybrid and th-nearest-neighbor methods), maximum likelihood for mixtures of spherical multivariate normal distributions with equal variances but possibly unequal mixing proportions, the flexible-beta method, McQuitty’s similarity analysis, the median method, single linkage, two-stage density linkage, and Ward’s minimum-variance method，机器翻译为：平均联动，重心法，完全连锁，密度连接（包括Wong混合模型，最近邻的方法），最大的可能性，McQuitty的相似性分析，中位数法，单联动，两阶段密度联动，Ward最小方差法）。 The CORRESP Procedure ：简单的对应分析和多元对应分析（MCA） The DISCRIM Procedure ：生成分类器的判别标准 The DISTANCE Procedure ：距离，不相似或相似性分析 The FACTOR Procedure ：因子分析和因子旋转 The FASTCLUS Procedure ：快速聚类分析（给定计算出来的距离） The FREQ Procedure ：频率统计 The GAM Procedure ：广义可加模型 The GENMOD Procedure ：广义线性模型，泊松回归、贝叶斯回归等 The GLIMMIX Procedure ：generalized linear mixed models (GLMM)，广义线性混合模型The GLM Procedure ：最小二乘法模型，包括回归、方差、协方差、多元方差分析、偏相关。The GLMMOD Procedure ：广义线性模型设计 The GLMPOWER Procedure ：预测力和样本大小的线性模型分析 The GLMSELECT Procedure ：变量选择，包括Lasso和LAR等。 The HPMIXED Procedure ：线性混合模型，包括固定效应、随机效应等。 The INBREED Procedure ：协方差或近亲繁殖系数。 The KDE Procedure ：单变量和二元核密度估计 The KRIGE2D Procedure ：二维克里格法，包括各向异性和嵌套的半方差图模型 The LATTICE Procedure ：简单的栅格设计实验的方差分析和协方差分析 The LIFEREG Procedure ：生存分析中的参数模型，包括各种截尾数据 The LIFETEST Procedure ：生存分析的相关检验 The LOESS Procedure ：非参数模型、多维数据、支持多因变量、直接和插值的kd树、统计推断、自动平滑参数的选择、执行迭代时有异常值的数据。 The LOGISTIC Procedure：logit回归
SAS编程题目 基础
SAS编程题目基础 设某班的学生分为三组，一次考试成绩如下（数学满分100，语文满分120） 姓名性别数学语文组别 李明男92 98 1 张红艺女89 106 1 王思明男86 90 1 姓名性别数学语文组别 张聪男95 92 2 刘颖女98 101 2 高红女91 92 2 姓名性别数学语文组别 赵强男93 99 3 李云芳女96 102 3 周山男88 98 3 （1）请把上述三个数据表输入为SAS数据集chengji1,chengji2，chengji3. （2）请合并（1）中的三个数据集得到整个班学生的成绩chengji0. （3）计算每个学生两门课的平均成绩（百分制），并按此由高到低排名（得到新数据集chengji）。 （4）找出该班数学成绩>90分的学生（得到新数据集math90）。 （5）在数据集chengji0中，找出该班每组平均成绩最低的人，得到新数据集last，并且要求数据集last中只包含学生姓名、组别和平均成绩。 （6）计算该班学生的数学总分，以及数学平均分。 （7）计算该班每个学生的数学成绩与该班数学平均分之差。 （8）随机抽三名学生，并创建包含这三名学生姓名、数学成绩、语文成绩的宏文本。（9）画出该班学生数学成绩、语文成绩关系的二维图。 （10）用宏编写程序：在包含学生信息的数据集x中，找出数学成绩大于y且小于z的学生。 （11）调用宏，在随机抽出的3名学生中找出数学成绩大于80小于90的学生。 （12）随机抽n名学生，并寻找其中平均成绩第一和最后一名的学生，同时将每次抽取、寻找的结果放在同一数据集中。 （13）随机抽取3名，4名，．．．，8名学生，即共抽取6次，并计算每次抽取后学生的平均成绩的标准差，同时将学生个数与标准差作图，以观察标准差有无随学生个数增加而减少的趋势。
ARIMA预测原理以及SAS实现代码
█ARIMA定义 ARIMA的完整写法为ARIMA(p,d,q) ?其中p为自回归系数，代表数据呈现周期性波动 ?d为差分次数，代表数据差分几次才能达到平稳序列 ?q为移动平均阶数，代表数据为平稳序列，可以用移动平均来处理。 █平稳性检测方法 ?方法一：时序图 序列始终在一个常数值附近随机波动，且波动范围有界，且没有明显的趋势性或周期性，所以可认为是平稳序列。下图明显不是一个平稳序列 proc gplot data=gdp; plot gdp*year=1 ; symbol c=red i=join v=star; run;
??方法二：自相关图 自相关系数会很快衰减向0，所以可认为是平稳序列。 proc arima data= gdp; identify var=gdp stationarity =(adf=3) nlag=12; run; ??ADF单位根检验（精确判断）
三个检验中只要有一个Pr
方法一：将数据取对数。 方法二：对数据取差分dif函数 data gdp_log; set gdp; loggdp=log(gdp); cfloggdp=dif(loggdp); run; /**对数数据散点图**/ proc gplot; plot loggdp*year=1 ; symbol c=black i=join v=star; run; /* 一阶差分对数数据散点图*/ proc gplot; plot cfloggdp*year=1; symbol c=green v=dot i=join; run;
sas建立时间序列模型
SAS软件简介 SAS系统是由美国SAS软件研究所开发的用于决策支持的大型集成信息系统，是数据处理和统计领域的国际标准软件之一，广泛应用于金融、医药卫生、生产、运输、通讯、政府、教育和科研等领域。应用SAS软件建立时间序列模型准备工作：建立一个时间序列数据集 SAS语句： Data 数据集名； Input 序号（year or month）变量名 @@; Cards；/（输入数据，按input格式逐个输入数据，以分号结束）； Proc print data＝数据集名；/输出数据表 Run； SAS的建模步骤第一阶段: 模型的识别平稳性模型识别 首先判定时间序列数据是否为平稳随机数据，（一）通过时间序列数据趋势图判别。（二）通过自相关函数和偏自相关函数的截尾性识别模型“IDENTIFY”语句通过SAS软件，运行程序如下： proc arima data 数据集 identify var 变量名 nlag 时间间隔个数run; 计算出自相关系数ACF, 逆自相关系数SIACF, 偏自相关系数PACF和互相关系数。根据样本自相关系数ACF和偏相关系数PACF的形态来识别模型类别。如果序列的样本自相关系数在q步后截尾，则是MA序列，如果偏相关系数在p步后截尾，则是AR序列。如果都不截尾，只是按负指数衰减或以阻尼正弦波形式趋于零（即是拖尾的），则应判断为ARMA序列，但是不能确定阶次。若序列的样本自相关和偏相关系数都不截尾，而且至少有一个不是拖尾，即下降趋势很慢，不能被负指数函数所控制，或是不具有下降的趋势而是周期变化，那么我们便认为序列具有增长趋势或季节性变
化，是非平稳序列。可应用提取趋势性和季节性的方法，对数据进行 处理，就是主要通过差分等变换将非平稳序列变成一个平稳序列。非 平稳序列的平稳化若序列是非平稳的，下面是通过差分 变换变成一个平稳序列。 SAS的程序为一阶差分变量名（1）identify var 变量（1） nlog N ； run; 若一 阶差分是平稳的，对差分序列建模，观测ACF、PACF的变化趋势，初 步给出的阶数。因为输入数据是序列的有限样本，所以由输入序列计 算出样本自相关系数是逼近产生序列的理论自相关系数。这意味着样 本自相关系数不能够恰好等于任何模型的理论自相关系数，并且可能 会具有一种或多种不同的模型的理论自相关系数相似的类型。若一阶 差分序列仍不平稳，重复以上过程，（二阶差分，三阶差分等等）直 到差分序列平稳。第一阶段 IDENTIFY 的输出描述统计量：N E X D X σ X 自相关系数散点图 ACF 自相关系数图表 及序列的当前值和过去值的相关程度，图中以图像的形式显示相关系 数的值。偏相关系数 PACF 与自相关系数图格式相同逆自 相关系数 SIACF 在ARIMA建模中，样本递自相关系数和PACF 起大体一样的作用，但SIACF在指出子集和季节自回归模型时效果优 于PACF。对偶模型的自相关系数称作原模型的逆自相关系数。白 噪声检验――卡方检验 H0 ：直到某一给定时间间隔的样本自相关系 数没有显著不为零的. Xt为白噪声，独立的随机扰动）如果对所有 时间间隔，该零假设成立，则没有需要建模的信息，也不需要建立ARIMA模型. 被检查的时间间隔个数依赖于选项对前N-2个自相关
SAS基础知识
sas有两种语句：数据步和过程步。在sas中，通过数据步和过程步来使用sas 语言的元素。 数据步：是一组语句组合：从外部文件中读取数据；将数据写入到外部文件中；读取sas数据文件和视图；创建sas数据文件和视图。 过程步：对sas数据集进行分析和产生报表。例如：对数据集进行分析、画图、查询和打印等操作。 逻辑库：由一组sas文件组成。sas软件系统的信息组织有两层，第一层是sas逻辑库，第二层是sas文件。 sas逻辑库是一个逻辑概念，本事并不是物理实体，它对应的实体是操作系统下一个文件夹或几个文件夹中的一组sas文件。 sas逻辑库是一组存储在同一目录下被同一引擎访问的文件，其他文件也可以存放在该目录下，但是只有能被sas识别的文件才能显示在逻辑库中。 建立sas逻辑库：用libname语句 libname libref