统计分析系统--SAS简介3
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四个常用统计软件SAS,STATA,SPSS,R语言分析比较及其他统计软件概述一、SAS,STATA,SPSS,R语言简介（一）SAS简介SAS（全称Statistical Analysis System，简称SAS,翻译成汉语是统计分析系统）是全球最大的软件公司之一，是由美国NORTH CAROLINA州立大学1966年开发的统计分析软件。
1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。
期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。
其网址是：/（二）STSTA简介STATA统计软件由美国计算机资源中心（Computer Resource Center）1985年研制。
STATA 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。
它提供许许多多功能，包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。
新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口，使用者自行建立程序时，软件能提供具有直接命令式的语法。
STATA提供完整的使用手册，包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。
除此之外，STATA软件可以透过网络实时更新每天的最新功能，更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。
使用者也可以透过STATA Journal 获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。
另外一个获取庞大资源的管道就是STATAlist，它是一个独立的listserver，每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。
其网址是：/（三）SPSS简介SPSS（Statistical Product and Service Solutions），“统计产品与服务解决方案”软件。
最初软件全称为“社会科学统计软件包”（Statistical Package for the Social Sciences），但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，标志着SPSS 的战略方向正在做出重大调整。
SAS系统简介_SAS数据库与数据集
• 编辑程序导入数据：
data test; input name$ age weight height; wei1=weight+height; Cards; Tom 10 40 165 Mike 11 42 160 Jack 10 46 162 Lucy 10 39 155 Kate 11 37 155 ; Run;
注：NAME：最长不超过32个字符 LABEL：变量的标签，最长不超过256个字符 LENGTH：规定变量的数据的长度，默认为8 FORMAT：修改数据的存储格式 INFORMAT：修改数据的输入格式 TYPE：选择变量是数值型（NUMERIC）还是 字符型（CHARACTER）
用SAS/INSIGHT软件创建SAS数据集（略）
（2）在Editor窗口用Libname语句创建 可用Libname语句指定永久库的库标记，格式： Libname 库标记‘文件夹位置’； 如：指定“E:\CJL\sasdata”为库标记a，可 提交下列语句： libnanme a ‘E:\ CJL\sasdata’； 库标记是临时的，可随意指定，每次启动SAS系 统后都要重新指定 。
• SAS/ETS(经济计量学和时间序列分析模块 ) • 功能：用于时间序列分析和预测，建立经 济系统模型，财务分析和撰写报告。 • 是研究复杂系统和进行预测的有力工具。 • SAS/GRAPH（绘图模块） • 功能：绘制二维或三维高分辨彩色图形。 • 可绘制柱形图，饼形图，星形图，散点图， 等高线图和地图。
• • • • 列表方式或自由格式 列方式 格式化方式 命名方式
列表方式或自由格式： input name $ age;
data ab; input a $ b ; cards; ww33 3 yyyy 322 ; run;
sas统计分析系统
03 sas统计分析系统的进阶 功能
高级统计分析
多元统计分析
包括多元方差分析、协方差分 析、因子分析、对应分析等， 用于处理多个变量之间的关系
。
生存分析
用于研究生存时间、生存率等 指标，常用于医学、生物学等 领域。
贝叶斯统计
基于贝叶斯定理的统计推断方 法，能够处理不完全数据和复 杂模型。
复杂样本设计分析
适用于复杂样本设计的统计分 析，如分层抽样、聚类抽样等
。
宏编程与自动化
SAS宏语言
使用SAS宏语言编写程序，实现复杂的数据 处理和统计分析流程自动化。
定制报告
使用SAS宏语言定制各种统计报告，满足不 同需求。
批量处理
通过宏编程实现多个任务或程序的批量执行， 提高工作效率。
数据转换
使用SAS宏语言实现数据格式转换、数据清 洗等功能。
数据整理
SAS支持对数据进行分组、排序、合 并等操作，以便更好地组织和展示数 据。
描述性统计分析
频数分析
SAS提供了FREQ和TABULATE过程， 用于计算分类变量的频数和百分比。
描述性统计
PROC MEANS过程可以计算数值变 量的均值、中位数、标准差等描述性 统计量。
推论性统计分析
参数估计
良好的可视化效果
SAS提供了丰富的图表和图形， 可以将数据分析结果以直观的方 式呈现出来，方便用户理解和解 释。
sas统计分析系统的应用领域
商业分析
SAS在商业领域应用广泛，可用 于市场调查、客户分析、销售预 测等方面，帮助企业做出科学决 策。
科研领域
SAS在科研领域主要用于数据管 理和统计分析，如生物医学、社 会科学、经济学等学科的研究。
SAS统计分析软件
学习资源与社区交流
学习资料
利用SAS官方文档、教程和案例， 深入学习SAS统计分析软件的使 用方法和技巧。
社区交流
加入SAS社区或相关论坛，与其 他SAS用户交流经验、分享心得， 共同提高统计分析能力。
参加培训课程
参加SAS官方培训课程或认证考 试，提升对SAS软件的掌握程度 和应用能力。
THANKS FOR WATCHING
与excel的比较
数据处理能力
Excel在数据处理方面相对较弱，不支持大规模数据集。
统计分析方法
SAS提供了更多的统计分析方法，包括高级统计和机器学习方法。
编程语言
SAS使用SAS语言进行编程，而Excel使用VBA语言。
可视化能力
Excel具有强大的可视化能力，包括图表和图形。
与python数据分析的比较
神经网络与深度学习
神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个神经元组成，通过训 练来学习输入数据与输出数据之间的映射关系。在SAS中，可以使用PROC NLP或自定义过程来实现神经网络模型。
深度学习
深度学习是神经网络的扩展，通过构建多层次的神经网络结构来学习更加复杂 的特征表示和映射关系。在SAS中，可以使用第三方插件或自定义过程来实现 深度学习模型。
贝叶斯网络
贝叶斯网络
贝叶斯网络是一种基于概率的图形模 型，用于表示随机变量之间的条件独 立关系。在SAS中，可以使用PROC BAYES或PROC MCMC等过程来构建 贝叶斯网络模型。
贝叶斯推断
贝叶斯推断是贝叶斯统计的核心，它 基于贝叶斯定理和先验信息来更新对 未知参数的信念。在SAS中，可以使 用PROC BAYES或PROC MCMC等过 程来进行贝叶斯推断。
SAS(统计分析软件)
SAS（统计分析软件）SAS（全称STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS）是全球最大的私营软件公司之一，是由美国北卡罗来纳州立大学1966年开发的统计分析软件。
1976年SAS软件研究所（SAS INSTITUTE INC）成立，开始进行SAS系统的维护、开发、销售和培训工作。
期间经历了许多版本，并经过多年来的完善和发展，SAS系统在国际上已被誉为统计分析的标准软件，在各个领域得到广泛应用。
中文名统计分析系统外文名statistical analysis system缩写SAS开发北卡罗来纳州立大学地区美国同类软件SPSS, RapidMiner, KNIME,SAP目录.1软件简介.2功能模块介绍.3SAS的特点.4市场规模软件简介1966年，美国农业部（USDA）收集到巨量的农业数据，急需一种计算机化统计程序来对其进行分析。
由美国国家卫生研究院（NIH）资助的八所大学联合会共同解决了这一问题。
最终，统计分析系统(statistical analysis system)，也就是SAS应运而生，既给了SAS 公司一个响亮的名字，亦成为了公司化运作的起点。
[1]位于北卡罗来纳州首府罗利市的北卡罗来纳州立大学（NCSU）成为该联盟的领导者，因为其更为强大的大型中央处理计算机计算能力而胜出。
NCSU教职员工Jim Goodnight 和Jim Barr成为项目负责人。
Barr创建了整个架构，Goodnight则负责实施和实现架构上的各种功能特性，并拓展了系统的性能。
当NIH于1972年停止供资时，社团联盟同意为该项目提供资金，使NCSU能够继续开发维护系统运作，从而支持其统计分析需求。
[1]功能模块介绍SAS (Statistical Analysis System)是一个模块化、集成化的大型应用软件系统。
sas8.1它由数十个专用模块构成，功能包括数据访问、数据储存及管理、应用开发、图形处理、数据分析、报告编制、运筹学方法、计量经济学与预测等等。
SAS统计分析介绍
SAS统计分析介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于数据分析、数据管理和预测建模等领域。
它提供了一套全面的工具和功能，可以帮助用户有效地收集、分析和解释数据，以支持数据驱动的决策。
SAS具有丰富的功能和应用领域。
首先，它可以用于数据准备和数据管理。
用户可以使用SAS对数据进行清洗、整合、转换和重组，以确保数据的质量和一致性。
此外，SAS还提供了强大的数据查询和处理功能，可以高效地处理大规模和复杂的数据集。
其次，SAS可以用于描述性统计分析。
用户可以使用SAS计算各种统计指标，例如平均值、中位数、标准差、相关系数等，以了解数据的分布和变化。
此外，SAS还支持绘制各种图表和图形，例如直方图、散点图和箱线图，以可视化地展示数据的特征和模式。
SAS还提供了广泛的统计分析功能。
用户可以使用SAS进行假设检验、方差分析、回归分析等常见的统计分析任务。
此外，SAS还支持更高级的统计方法，例如生存分析、因子分析、聚类分析、时间序列分析等。
这些方法可以帮助用户发现数据中的关联和模式，从而支持更深入的数据解释和预测建模。
SAS的预测建模功能也非常强大。
用户可以使用SAS构建各种预测模型，例如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
此外，SAS还支持模型评估和模型比较，以帮助用户选择最佳的预测模型。
这些预测模型可以应用于各种领域，例如市场营销、金融风险管理、医疗保健等。
除了数据分析和预测建模，SAS还提供了数据可视化和报告生成的功能。
用户可以使用SAS创建漂亮而有效的报告和图表，以呈现分析结果。
此外，SAS还支持自动化和批处理，可以帮助用户高效地处理和分析大规模的数据集。
总的来说，SAS是一种功能强大的统计分析软件，可以帮助用户从数据中提取有价值的信息和洞察。
它提供了丰富的功能和工具，适用于各种统计分析任务，从简单的数据描述到复杂的预测建模。
SAS(统计分析系统)
● 查看运行过程及出错信息
激活LOG窗口( F6 ) 黑色文字：源程序及运行情况 蓝色文字：程序运行情况说明信息 红色文字：出错信息 绿色文字：警告信息
第一章 概述 15
1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 调试SAS程序
调回、修改、再执行 调回已执行的SAS程序 ： 必须激活PGM窗口。 方式一：按功能键“F4” 方式二：执行菜单命令【Locals】→【Recall text】 方式三：在命令框输入RECALL命令并执行
第一章 概述
33
5. SAS表达式 用操作符将常量、变量、函数等连接起来 进行运算，最终会产生一个值（表达式的值）。 X+1 3 LOG(Y) PART/ALL*100 1-EXP(N/(N-1)) AGE<100 STATE='NC'丨 STATE='SC' A=B=C
第一章 概述 34
2.5 数据步流程
第一章 概述
F5 F6 F7
8
1.2.1 SAS系统的启动和退出 ● 退出
方式1：选择关闭按钮 方式2：执行菜单命令【File】→【Exit...】 方式3：在命令框执行BYE或ENDSAS命令
第一章 概述
9
1.2.2 编写、运行、调试、保存SAS程序
● 编写SAS程序
根据题意编写程序，在PGM窗口输入程序。
第一章 概述
3
第一章 概述
1.1 SAS系统介绍
1.1.1 什么是SAS
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统 由30多个专用模块组成，包括： 1、数据库部分(Base SAS) 2、分析核心(SAS/STAT等) 3、开发呈现工具(SAS/GRAPH等) 4、分布式处理支持(SAS/ACCESS等)
SAS简介
公司大事记（续）
1994：SAS全球员工人数达3,000人；SAS/SPECTRAVIEW, SAS/SHARE*NET、 JMP 上市； 1995：Rapid Warehousing Program；EIS市场领先；SAS for Macintosh（6.10版 本 ） 上 市 。 面 向 Windows95 、 Windows NT 和 UNIX 的 Orlando （ SAS System 6.11版本）上市； 1996：支持Web，JMP 软件和SAS 软件通过Windows 95 标志认证； 1997：SAS的全球员工人数达5,000人；S座办公楼竣工；SAS 收购生命科学统计 软件Stat View；SAS 总裁 Jim Goodnight 荣获1997年 American Academy of Achievements颁发的荣誉；《Fortune》杂志的“美国100强公司”评比 中排名第3；SAS/Warehouse Administrator、SAS/IntrNet 软件投入生产；
0.4 SAS的操作方式
SAS是第四代计算机语言的代表性软 件，用户只需清楚干什么，不必清楚怎么 做！使用相对方便，用户可以完成所有统 计分析、预测、建模和模拟抽样等工作。 此外，SAS还提供了各类概率分析函 数、分位数函数、样本统计函数和随机数 生成函数，用户能方便地实现各类特殊统 计要求。
1 SAS系统的工作环境
系统默认提供的程序编辑窗口，编辑SAS应用 程序。以不同的颜色显示SAS程序中不同的部分， 便于进行语法检查。 如用深蓝色表示数据步/程序步开始； 蓝色表示关键字； 棕色表示字符串； 浅黄色表示数据块； 红色表示可能的错误。 增强型程序编辑器窗口中的内容在保存时被存 为SAS程序格式，实际上就是扩展名为“.sas”的纯 文本文件。
SAS简介
我们能用SAS做什么？ 我们能用SAS做什么？
进行数据管理
数据输入、建库、保存 ……
进行统计分析
t检验 方差分析 卡方检验 相关、回归 秩和检验 ……
SAS系统界面 SAS系统界面
显示管理系统 1、三个常用窗口：
EDITOR LOG OUTPUT 程序编辑窗口 日志窗口 输出窗口 F5 F6 F7
SAS是什么？ SAS是什么？ SAS有什么功能？ SAS有什么功能？ 我们为什么要学习SAS 我们为什么要学习SAS ？ 怎么学呢？
3 SAS介绍 SAS介绍
1、世界上公认的三大统计软件之一 SAS - Statistical Analysis System SPSS - Statistical Product and Service Solutions S-PLUS 2、SAS和SPSS的比较 SAS和SPSS的比较
3、什么是SAS： 、什么是SAS： SAS（ SAS（Statisstem）是世界 上最著名的统计分析系统之一，具有完备 的数据访问、管理、分析和呈现功能，被 誉为国际标准统计分析系统。
SAS的模块化结构 SAS的模块化结构
SAS有30多个模块组成 SAS有30多个模块组成
2、菜单： 执行各种功能操作 3、工具栏：方便执行常用功能操作
SAS系统发展概况 SAS系统发展概况
1966年 美国North Carolina州立大学开发。 1966年, 美国North Carolina州立大学开发。 1976年 SAS研究所成立。 1976年, SAS研究所成立。 1985年 1985年, 推出小型机版、微机版。 常用的微机版本：6.12版，8.0版，9.0版 常用的微机版本：6.12版，8.0版，9.0版 目前，SAS已发展成为用于决策支持及科学研 目前，SAS已发展成为用于决策支持及科学研 究的大型信息系统，并且每年都在改进。 SAS网址： SAS网址：
统计分析系统--SAS简介
第1章 SAS系统简介
第1章SAS系统简介§1.1 SAS发展概况SAS（Statistical Analysis System）是一个大型的数据管理与数据统计分析处理的软件包。
1966年由美国North Carolina州立大学开始研制，1976年在美国成立了SAS 研究所。
SAS主要用于数据处理和统计分析领域，是一个功能齐全、使用方便灵活。
只须要有少量的、简单的语句、写出SAS程序，进行运行，就可以满足拥护要求，一些特殊的计算或处理方式可以通过选项来指定。
从而达到且让用户将SAS程序在SAS环境下提高运行，及时了解到程序运行情况及出现的错误，程序可以方便的编辑修改和运行，直到用户得出满意的计算结果。
目前，SAS已经发展成为一个功能齐全、应用范围广泛、使用灵活方便的数据库管理和数据分析的标准软件系统。
其统计分析部分，在数据处理和统计分析领域，被业界和国际上公认为标准软件和最权威的统计软件包。
SAS应用广泛，其应用范围涉及到理、工、农、林、医、管理、商业、行政事物等各个领域。
国际上成立了专门的SAS协会SUGI（SAS User Group International），每年有学术会议讨论研究有关SAS的问题。
SAS在我国的应用。
SAS的主要版本。
§1.2 SAS的结构、功能、特点一、SAS结构与功能：SAS软件包由多个大的功能模块组成，用户可以根据需要，选择安装部分或全部SAS功能模块来组成一个运行系统。
SAS系统的核心（基本）部分是SAS/BASE模块，其功能是承担数据管理，管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他模块。
在SAS/BASE模块的基础上，还可以增加如下不同的模块、从而实现不同的功能。
⑴SAS/BASE⑵SAS/STAT⑶SAS/AF⑷SAS/FSP⑸SAS/GRAPH⑹SAS/ETS⑺SAS/IML⑻SAS/OR⑼SAS/QC二、SAS的特点：●实用性强、功能完善、使用方便、编程简单、容易学习。
SAS统计分析概述
SAS统计分析概述SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件系统，由美国SAS公司开发。
SAS系统具有广泛的数据分析功能，包括数据管理、数据挖掘、统计分析、操作研究、质量改进、商业智能等。
SAS软件的应用领域非常广泛，涵盖金融、医疗健康、市场研究、教育、政府等各个行业。
本文将对SAS统计分析的概述进行详细介绍。
1.数据可视化：SAS统计分析提供了丰富的数据可视化方法，可以通过绘制图表、图形等形式将数据直观地呈现出来。
这有助于用户更好地理解数据的模式和规律，找出其中的关联性和趋势。
2.数据预处理：在进行统计分析之前，通常需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、缺失值处理等。
SAS统计分析提供了强大的数据管理功能，可以对数据进行清洗和转换，提高数据的质量和可用性。
3.统计模型：SAS统计分析提供了多种统计模型和方法，如线性回归、逻辑回归、ANOVA、时间序列分析等。
用户可以根据具体需求选择合适的模型进行分析，得到相关的统计结果和推断。
4.高级统计方法：除了传统的统计模型和方法外，SAS统计分析还支持一些高级的统计方法，如非参数统计方法、贝叶斯统计方法、因子分析等。
这些方法可以更准确地处理复杂的数据和问题，提高统计分析的精度和效果。
5.数据挖掘：SAS统计分析还支持数据挖掘和机器学习技术，如聚类分析、分类和预测分析、关联规则挖掘等。
这些方法可以从大规模数据中发现隐藏的模式和规律，为用户提供更多的洞察力和决策支持。
1.经济和金融领域：SAS统计分析可以用于金融市场的预测和分析、风险管理、投资组合优化等。
通过对历史数据的回归分析和时间序列分析，可以预测股票、汇率、利率等的走势，帮助投资者做出明智的决策。
2.医疗健康领域：SAS统计分析可以用于医疗数据的分析和挖掘，如临床试验数据分析、疾病模式预测、医疗资源优化等。
通过分析大量的临床数据，可以发现不同因素对疾病发生和治疗效果的影响，为医疗决策提供依据。
第一节--SAS简介
SAS数据集创建时存在的问题
data a1; input id x1 cards; 1 m 32 2 m 35 3 m 33 ; proc print; run; 结果: Obs id 1 1 2 3 $ x2 x3 x4; 95.5 92.0 89.0 data a1; input id x1 cards; 1 m 32 2 m 35 3 m 33 ; proc print; run; 结果: x1 m m x2 32 33 x3 x4 95.5 2.0 89.0 12.5 $ x2 x3;
2006年 SAS 9.13版
现在SAS 9.2版
大型集成应用软件，具有完备的数据访问、管理、 分析、呈现及应用开发功能 为金融、制造、电信、政府及教育部门提供数据仓 库和决策支持系统 运用统计分析、时间序列、运筹决策等科学方法进 行质量控制、财务管理、生产优化、风险管理、市 场调查和预测等
120多个国家和地区，三万一千多机构，直接用户
SAS统计 分析软件
内容安排
• 概述
• SAS语言基础
• 数据步
• 过程步
一、概述
SAS（Statistical Analysis System) 统计分析系统
国际上的公认的标准统计软件之一。 公司卓著的业绩使之被评为“全美国人最乐意为之
工作的 100 家公司”之一及 “ 最佳决策支持工具的
供应商”。
1. 所有SAS语句必须以“;”结束
data a; input x; cards; 43 54 65 ; proc print; run; 初学者最容易犯的错误就是不写分号, 此时SAS将两个语句误认成一个语句 （statement）。 注意：（1）一个SAS语句可以写成两行或多 行，如“data a;”可写成
SAS系统和数据分析SAS数据库
SAS系统和数据分析SAS数据库SAS（Statistical Analysis System）系统是一种专业的统计分析软件，它由全球最大的私人软件公司SAS Institute开发。
SAS系统提供了一套完整的工具和功能，用于数据管理、数据预处理、统计分析、数据挖掘、预测建模和报告生成等各个环节。
它被广泛应用于学术研究、市场调查、医学研究、金融分析、企业决策等领域。
SAS系统具有强大的数据管理能力。
它可以处理大规模的数据集，支持多种数据格式，如Excel、CSV、数据库等，并且可以对数据进行高效的检索、排序、过滤和变换操作。
此外，SAS系统还提供了一系列的数据管理功能，如变量创建、缺失值处理、数据合并和拆分等，使用户能够高效地管理和整理数据。
SAS系统还具有丰富的统计分析功能。
它提供了各种统计分析方法和模型，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析、主成分分析等。
这些功能能够帮助用户发现数据背后的规律和关联，深入分析数据的特征和趋势，并且进行相应的模型建立和预测。
SAS系统的统计模块非常全面，满足了不同领域和行业对于统计分析的需求。
除了统计分析，SAS系统还提供了强大的数据挖掘功能。
数据挖掘是指从大规模数据集中发现有价值的模式和知识。
SAS系统提供了多种数据挖掘技术和算法，包括聚类分析、分类与回归树、关联规则挖掘、神经网络等。
这些算法能够帮助用户挖掘隐含在数据中的信息和规律，发现决策所需的关键变量和因素，支持企业决策和优化业务流程。
此外，SAS系统还具有丰富的数据可视化和报告生成功能。
用户可以利用SAS系统创建各种图表和图形，如柱状图、折线图、散点图等，以直观的方式展示数据的分布和变化。
同时，SAS系统还支持自动化报告生成，用户可以根据需要自定义报告的格式和内容，并且可以将报告导出为各种格式，如PDF、HTML等，以便于与他人共享和交流。
除了SAS系统本身的功能，SAS还开发了一套全面的数据库管理系统，即SAS数据库（SAS Data Management）。
statistical analysis system
统计分析系统统计分析系统（Statistical Analysis System，简称SAS）是一个统计分析软件，提供了广泛的数据处理、数据分析和数据可视化功能。
本文将全面、详细、完整地探讨SAS的功能和应用，包括其基本概念、数据处理与转换、统计分析和数据可视化等方面。
一、SAS的基本概念SAS是一款强大的软件工具，它主要用于数据的分析和统计。
SAS具有以下几个基本概念：1.1 数据集在SAS中，数据的基本单位是数据集。
数据集是由数据行和数据列组成的二维表格。
每一行表示一个观测值，每一列表示一个变量。
SAS中的数据集可以由数据输入、导入外部数据、合并等方式得到。
1.2 数据步和过程步SAS程序由数据步（data steps）和过程步（proc steps）组成。
数据步用于数据的处理和转换，包括数据的导入、清洗、合并等操作；过程步用于数据的分析和统计，包括描述统计、回归分析、因子分析等。
1.3 语句和语法SAS程序由一系列语句组成，每个语句以分号结尾。
SAS程序的语法严格，需要按照规定的格式书写，可以使用不同的选项和参数来实现不同的功能。
二、SAS的数据处理与转换SAS提供了丰富的数据处理和转换功能，能够帮助用户对原始数据进行清洗、合并和整理，以便后续的分析和建模。
2.1 数据导入和输出SAS可以导入各种格式的数据文件，如文本文件、Excel文件、数据库表等。
同时，SAS也支持将数据导出到不同的格式，以便与其他软件进行交互。
2.2 数据清洗与处理SAS提供了多种数据清洗和处理的函数和过程，用于处理数据中的缺失值、异常值、重复值等情况。
可以进行数据筛选、排序、去重等操作，以确保数据的准确性和完整性。
2.3 数据合并与变换SAS可以将多个数据集合并成一个，也可以将一个数据集按照某些变量进行拆分。
此外，SAS还提供了强大的数据变换功能，如变量衍生、数据透视等，用于生成新的变量和指标。
三、SAS的统计分析SAS是一款强大的统计分析工具，提供了多种常用的统计分析方法，包括描述统计、推断统计、回归分析、因子分析等。
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。
统计分析系统-SAS
统计分析系统-SASSAS是统计分析系统的缩写，是统计分析系统。
SAS软件是最有希望的统计程序之一，速度和处理信息的能力明显高于可比较的统计软件，因此是具有复杂和广泛数据的专业统计工作的最佳选择。
通过该软件的图形界面，所有的工作都完成了，一些操作需要编程。
SAS® 9.4满足每个企业的需求，高性能分析，云环境部署，标准化数据管理。
不仅提供所需解决方案，而且SAS满足您的更高预期。
构建：安装开通速度比以往更快。
统一的SAS9.4平台可降低部署成本并缩短安装、管理和维护的时间。
简化：全面简化用户体验—从部署、管理到一对一用户交互，消除技术和技能水平的障碍，每个人都可以从所有相关数据中获得分析洞察。
新：利用发现和洞察分析来解决问题、推动创新。
SAS9.4采用分布式计算和存储技术以及开放标准。
SAS为开发人员提供新的编程语言，可直接分析数据–无论其位于何处。
部署：SAS部署方式达到最大灵活性。
采用SAS9.4，您可以本地安装解决方案，或由SAS托管部署，也可以将SAS部署在私有云或公共云环境中，随您选择。
性能高性能特性在升级到SAS 9.4后，您将获得高性能分析特性，它将分析任务拆分成若干小任务，从而提高分析速度。
随着您的数据量不断增加以及需要更复杂的分析，您的高性能代码能够自动扩展，以便运行在分布式环境中，您不需要额外做更多的操作。
工具库增加描述性分析我们利用情景分析和决策树增强SAS可视化分析，从而提高预测精度。
交互式决策树提供了非凡的功能，因为它们可以在几秒钟之内，直观地提前展示给您接下来最可能发生的事情。
可以随时随地发送分析结果新型API便于将SAS集成到业务流程中。
这些界面有助于快速创建分析应用，随时随处提供所需分析结果。
移动交付选项可在iPad®、iPhone®和安卓平板电脑上轻松显示SAS 数据。
管理简化管理便于跟踪您所看到的所有内容—环境、解决方案和服务器。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
6.2 常用过程的使用方法
2、GLM过程
GLM过程的应用范围较广，除了用于方差分析 外，还可用于回归分析、协方差分析等。 当用于方差分析时，主要处理非平衡资料，可 进行多个变量的对比检验。 与ANOVA过程相比，GLM过程运行时一般占用 较多的计算机内存和时间。
2、GLM过程
GLM过程格式
H2
14 12 3 9 5
H3
14 13 3 10 4
二因素有重复资料的方差分析 （ANOVA过程）
施用 A1、A2、A3 3 种肥料于 B1、B2、B3 3 种土壤，以小麦为指示 作物，每处理组合种 3 盆，得产量结果(g)于下表。试作方差分析。
肥料种类 (A) A1 B1(油砂) 21.4 21.2 20.1 12.0 A2 14.2 12.1 12.8 A3 13.8 13.7 土壤种类(B) B2(二合) 19.6 18.8 16.4 13.0 13.7 12.0 14.2 13.6 13.3 B2(白僵) 17.6 16.6 17.5 13.3 14.0 13.9 12.0 14.6 14.0
区组 Ⅰ 4.3 4.9 3.9 4.8 4.7 5.2 5.0 3.8 4.9 5.0 4.6 4.4 3.5 3.4 3.7 Ⅱ 4.1 4.8 3.6 4.0 4.5 4.7 5.2 3.4 4.8 5.8 4.7 4.2 3.4 3.6 4.2
A1
B3 B4 B5 B1 B2
A2
B3 B4 B5 B1 B2
6.1 概述
概述
方差分析是生物领域中应用最为广泛的统计方 法之一，在科学研究和生产实践中有着极其重 要的用途。 在SAS中用于方差分析的主要过程有方差分析 （ANOVA）和广义线性模型（GLM）。
对于平衡资料（数据均衡，没有发生缺省），一般应 用ANOVA过程。 对于非平衡资料，应采用GLM过程。
6.2 常用过程的使用方法
1. ANOVA过程
过程格式
Proc anova 选项; Class 变量表; Model 依变量＝效应表/选项; Means 效应表/选项; Freq 变量; Run;
6.2 常用过程的使用方法
语句说明：
Proc anova 选项
Data＝输入数据集 Outstat＝输出数据集
Proc glm 选项; Class 变量表; Model 依变量＝效应表/选项; Means 效应表/选项; Random 效应表/选项; Run;
2、GLM过程
语句说明
Proc glm语句
设定分析数据集和输出数据集等。
指定分类变量，此语句必须设定，并且应出现在 model语句之前。 用于定义数学模型和结果输出项。
Class语句
Model语句
2、GLM过程
语句说明：
Means语句
计算平均数，并可选用多种方法进行多重比较。
指定模型中的随机效应。
Random语句
在SAS中，数据行中的小数点“.”代表缺 失数据。
GLM过程应用实例
例 2．下表为某职业病防治院对 31 名石棉矿工中的石棉 肺患者、可疑患者和非患者进行了用力肺活量（L）测定 的数据，问三组石棉矿工的用力肺活量有无差别。
6.1 概述
概述
方差分析的基本思想是将所有观察值的总变异分解成不 同的变异来源，即对总变异的自由度和平方和进行分解， 进而获得不同变异来源的总体方差的估值。 通过构建适当的F值，进行F测验，完成多个样本平均数 之间差异显著性测验。 当处理效应为固定效应时，尚可对各个平均数进行多重 比较。 当处理效应为随机效应时，进行方差分量的估计。
方差分析（ANOVA过程）
例 1．将一种生长激素配成 M 1 ， M 2 ， M 3 ， M 4 , M 5 5 种浓度，并 用 H1 ， H 2 ， H 3 三种时间浸渍某大豆品种的种子，45 天后得各处理 每一植株的平均干物重（克）于下表，试作方差分析。
Mi
M1 M2 M3 M4 M5
Hj
H1
13 12 3 10 2
A3
B3 B4 B5
石棉肺患者 可疑患者 非患者 1.8 1.4 1.5 2.1 1.9 1.7 1.8 1.9 1.8 1.8 2.3 2.1 2.1 2.1 2.6 2.5 2.3 2.4 2.4 2.9 3.2 2.7 2.8 2.7 3 3.4 3 3.4 3.3 3.5 2
6.3 应用举例－－两向分组资料的
用于存储方差分析结果
Class语句
用于指明分类变量。 此语句一定要设定，并且应出现在model语句之前。
定义分析所用的线性数学模型。
Model 语句
6.2 常用过程的使用方法
Means语句
计算等。 多重比较方法选择有T或LSD（配对t测验或Fisher 氏最小显著差数法），DUNCAN（Duncan氏新复 极差测验法），TUCKY（Tukey氏固定极差测验法） 和DUNNETT（Dunnett氏新复极差测验法）等。 显著水平的确定采用ALPHA＝设定，例如ALPHA＝ 0.01，将显著水平设定为0.01，缺省时为0.05。
模型定义中可用|和@n简化表达方法
ANOVA模型的应用实例
例 1．作一水稻施肥的盆栽试验，设 5 个处理：A 和 B 为 分别施用两种不同工艺流程的氨水，C 施碳酸氢铵，D 施 尿素，E 不施氮肥。每处理 4 盆，随机置于同一网室中。 其稻谷产量见下表，试测验各处理平均数的差异显著性。
处理 A B C D E 24 27 31 32 21 30 24 28 33 22 观察值 28 21 25 33 16 26 26 30 28 21
统计分析系统SAS
杨泽峰 yzfcn@
6、方差分析
概述
对于两个平均数的假设测验，一般可以采用t 测验的方法完成。 对于多个平均数的假设测验，由于测验程序繁 杂、误差估计不精确，尤其是犯第一类错误的 概率增加等原因，一般不再利用t测验两两进 行，而采用一种新的统计方法－－方差分析法 （ANALYSIS OF VARIANCE，简计为 ANOVA）。
6.2 常用过程的使用方法
线性数学模型
上述语句中，关键语句在于定义线性数学模型。 同一试验资料，分析结果依模型不同而异。因 而应依据试验设计，给出正确的线性数学模型。
model y=a; 单因素方差分析。 Model y=a b; 两因素主效模型。 Model y=a b a*b; 两因素带互作模型。 Model y=a b(a)；嵌套（nested）模型，用于系 统分组资料。
二因素随机区组试验资料的方差分析
将水稻的 3 个不同细胞质源的不育系( A1 、 A2 、 A3 )和 5 个恢复系( B1 、 B2 、 B3 、
B4 、 B5 )杂交，配成 15 个 F1 。采用随机区组设计，重复 2 次，小区计产面积 6
米 2。得结果见下表。试进行分析。 处 理
B1 B2