基于SAS软件的多源数据综合分析实例

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应用多元统计分析SAS作业审批稿

应用多元统计分析S A S作业YKK standardization office【 YKK5AB- YKK08- YKK2C- YKK18】5-9 设在某地区抽取了14块岩石标本，其中7块含矿，7块不含矿。

对每块岩石测定了Cu，Ag，Bi三种化学成分的含量，得到的数据如表1。

表1 岩石化学成分的含量数据(1)假定两类样本服从正态分布，使用广义平方距离判别法进行判别归类（先验概率取为相等，并假定两类样本的协方差阵相等）；(2)今得一块标本，并测得其Cu，Ag，Bi的含量分别为2.95，2.15和1.54，试判断该标本是含矿还是不含矿？问题求解1 使用广义平方距离判别法对样本进行判别归类用SAS软件中的DISCRIM过程进行判别归类。

SAS程序及结果如下。

data d59;input group x1-x3@@;cards;1 2.58 0.9 0.951 2.9 1.23 11 3.55 1.15 11 2.35 1.15 0.791 3.54 1.85 0.791 2.7 2.23 1.31 2.7 1.7 0.482 2.25 1.98 1.062 2.16 1.8 1.062 2.33 1.74 1.12 1.96 1.48 1.042 1.94 1.4 1 23 1.3 1 2 2.78 1.7 1.48 ；proc print data =d59; run ;proc discrim data =d59 pool =yes distance list ; class group; var x1-x3; run ;由输出结果可知，两总体间的广义平方距离为D 2=3.19774。

还可知两个三元总体均值相等的检验结果：D =3.19774，F =3.10891，p =0.0756<0.10，故在显着性水平=0.10α时量总体的均值向量有显着差异，即认为讨论这两个三元总体的判别问题是有意义的。

sas数据分析案例

sas数据分析案例SAS数据分析案例。

在实际工作中，数据分析是一项非常重要的工作。

SAS作为一种常用的数据分析工具，被广泛应用于各个行业中。

本文将通过一个实际案例来介绍SAS在数据分析中的应用。

案例背景：某电商公司希望了解其用户的购物行为，以便更好地制定营销策略和提升用户体验。

为了实现这一目标，他们收集了大量的用户购物数据，包括用户的基本信息、购买记录、浏览记录等。

数据准备：首先，我们需要对收集到的数据进行清洗和整理。

这包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式等工作。

在SAS中，我们可以使用数据步和PROC SQL等工具来完成这些任务。

数据分析：一、用户购买行为分析。

我们可以通过对用户购买记录的统计分析，来了解用户的购买习惯和偏好。

比如，我们可以计算用户的购买频次、购买金额分布、购买时间分布等指标，从而找出用户的消费特点。

二、用户行为路径分析。

除了购买行为，用户在网站上的浏览行为也是非常重要的。

我们可以利用SAS的数据挖掘功能，对用户的浏览记录进行分析，找出用户的行为路径，了解用户在网站上的行为轨迹。

三、用户画像分析。

通过对用户的基本信息进行分析，我们可以建立用户的画像，包括用户的性别、年龄、地域分布等特征。

这些信息对于制定个性化营销策略非常有帮助。

结果呈现：在数据分析完成后，我们需要将分析结果进行可视化呈现。

SAS提供了丰富的图表和报表功能，可以将分析结果直观地展现出来，帮助决策者更好地理解数据。

结论与建议：通过对用户购物数据的分析，我们可以得出一些结论和建议，比如哪些产品更受用户欢迎、哪些时段用户购物活跃度更高、哪些地区的用户消费能力更强等。

这些结论可以为公司的营销策略和产品推广提供参考。

总结：本文通过一个实际案例，介绍了SAS在数据分析中的应用。

SAS作为一种强大的数据分析工具，可以帮助企业更好地理解和利用数据，从而实现商业目标。

以上就是关于SAS数据分析案例的全部内容，希望对大家有所帮助。

sas案例集

sas案例集SAS案例集。

SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，它提供了强大的数据分析和数据挖掘功能，被广泛应用于各个领域。

在本文档中，我们将介绍一些实际的SAS案例，帮助读者更好地了解SAS的应用和功能。

案例一，销售数据分析。

某公司的销售数据存储在一个大型数据库中，包括产品销售额、客户信息、销售地区等。

公司希望利用这些数据进行分析，找出销售额的变化趋势，挖掘客户的购买习惯，并对不同地区的销售情况进行比较。

通过SAS的数据处理和统计分析功能，可以轻松实现这些目标。

首先，可以使用SAS连接数据库，提取所需的数据；然后利用SAS的统计函数和图表功能，对销售额进行趋势分析和客户购买习惯挖掘；最后，利用SAS的地理信息分析功能，对不同地区的销售情况进行可视化展示。

通过这些分析，公司可以更好地了解销售情况，制定更有效的营销策略。

案例二，医疗数据挖掘。

一家医院希望利用患者的病历数据进行挖掘，找出不同疾病之间的关联性，预测患者的病情发展趋势。

SAS的数据挖掘和机器学习功能可以帮助医院实现这一目标。

首先，可以利用SAS清洗和预处理病历数据，确保数据的准确性和完整性；然后利用SAS的关联规则分析和聚类分析功能，找出不同疾病之间的关联性；最后，利用SAS的预测建模功能，预测患者的病情发展趋势。

通过这些分析，医院可以更好地了解患者的病情，提前采取有效的治疗措施。

案例三，金融风险分析。

一家银行希望利用客户的信用卡消费数据进行风险分析，找出不同客户之间的信用风险，预测客户的信用卡违约情况。

SAS的数据挖掘和风险建模功能可以帮助银行实现这一目标。

首先，可以利用SAS清洗和预处理信用卡消费数据，确保数据的准确性和完整性；然后利用SAS的分类分析和回归分析功能，找出不同客户之间的信用风险；最后，利用SAS的风险建模功能，预测客户的信用卡违约情况。

通过这些分析，银行可以更好地了解客户的信用风险，采取相应的风险管理措施。

SAS混合模型数据集及示例分析说明书

Package‘SASmixed’October12,2022Title Data sets from``SAS System for Mixed Models''Version1.0-4Date2014-03-11Maintainer Steven Walker<************************>Contact LME4Authors<**************************>Author Original by Littell,Milliken,Stroup,and Wolﬁnger,modiﬁcations by Douglas Bates<***************.edu>,Martin Maechler,Ben Bolker and Steven WalkerDescription Data sets and sample lmer analyses correspondingto the examples in Littell,Milliken,Stroup and Wolﬁnger(1996),``SAS System for Mixed Models'',SAS Institute.Depends R(>=2.14.0),Suggests lme4,latticeLazyData yesLicense GPL(>=2)NeedsCompilation noRepository CRANDate/Publication2014-03-1116:41:14R topics documented:Animal (2)AvgDailyGain (3)BIB (4)Bond (5)Cultivation (5)Demand (6)Genetics (7)HR (8)IncBlk (9)Mississippi (10)12Animal Multilocation (11)PBIB (12)Semi2 (13)Semiconductor (14)SIMS (14)TeachingI (15)TeachingII (16)WaferTypes (16)Weights (17)WWheat (18)Index19 Animal Animal breeding experimentDescriptionThe Animal data frame has20rows and3columns giving the average daily weight gains for animals with different genetic backgrounds.FormatThis data frame contains the following columns:Sire a factor denoting the sire.(5levels)Dam a factor denoting the dam.(2levels)AvgDailyGain a numeric vector of average daily weight gainsDetailsThis appears to be a constructed data set.SourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set6.4).Examplesstr(Animal)AvgDailyGain3 AvgDailyGain Average daily weight gain of steers on different dietsDescriptionThe AvgDailyGain data frame has32rows and6columns.FormatThis data frame contains the following columns:Id the animal numberBlock an ordered factor indicating the barn in which the steer was housed.Treatment an ordered factor with levels0<10<20<30indicating the amount of medicated feed additive added to the base ration.adg a numeric vector of average daily weight gains over a period of160days.InitWt a numeric vector giving the initial weight of the animalTrt the Treatment as a numeric variableSourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set5.3).Examplesstr(AvgDailyGain)if(require("lattice",quietly=TRUE,character=TRUE)){##plot of adg versus Treatment by Blockxyplot(adg~Treatment|Block,AvgDailyGain,type=c("g","p","r"),xlab="Treatment(amount of feed additive)",ylab="Average daily weight gain(lb.)",aspect="xy",index.cond=function(x,y)coef(lm(y~x))[1])}if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))##compare with output5.1,p.178print(fm1Adg<-lmer(adg~InitWt*Treatment-1+(1|Block),AvgDailyGain))print(anova(fm1Adg))#checking significance of termsprint(fm2Adg<-lmer(adg~InitWt+Treatment+(1|Block),AvgDailyGain))print(anova(fm2Adg))print(lmer(adg~InitWt+Treatment-1+(1|Block),AvgDailyGain))}4BIB BIB Data from a balanced incomplete block designDescriptionThe BIB data frame has24rows and5columns.FormatThis data frame contains the following columns:Block an ordered factor with levels1<2<3<8<5<4<6<7Treatment a treatment factor with levels1to4.y a numeric vector representing the responsex a numeric vector representing the covariateGrp a factor with levels13and24DetailsThese appear to be constructed data.SourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set5.4).Examplesstr(BIB)if(require("lattice",quietly=TRUE,character=TRUE)){xyplot(y~x|Block,BIB,groups=Treatment,type=c("g","p"),aspect="xy",auto.key=list(points=TRUE,space="right",lines=FALSE))}if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))##compare with Output5.7,p.188print(fm1BIB<-lmer(y~Treatment*x+(1|Block),BIB))print(anova(fm1BIB))#strong evidence of different slopes##compare with Output5.9,p.193print(fm2BIB<-lmer(y~Treatment+x:Grp+(1|Block),BIB))print(anova(fm2BIB))}Bond5 Bond Strengths of metal bondsDescriptionThe Bond data frame has21rows and3columns of data on the strength required to break metal bonds according to the metal and the ingot.FormatThis data frame contains the following columns:pressure a numeric vector of pressures required to break the bondMetal a factor with levels c,i and n indicating the metal involved(copper,iron or nickel).Ingot an ordered factor indicating the ingot of the composition material.SourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set1.2.4).Mendenhall,M.,Wackerly,D.D.and Schaeffer,R.L.(1990),Mathematical Statistics,Wadsworth (Exercise13.36).Examplesstr(Bond)options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){##compare with output1.1on p.6print(fm1Bond<-lmer(pressure~Metal+(1|Ingot),Bond))print(anova(fm1Bond))}Cultivation Bacterial innoculation applied to grass cultivarsDescriptionThe Cultivation data frame has24rows and4columns of data from an experiment on the effect on dry weight yield of three bacterial inoculation treatments applied to two grass cultivars.6DemandFormatThis data frame contains the following columns:Block a factor with levels1to4Cult the cultivar factor with levels a and bInoc the innoculant factor with levels con,dea and livdrywt a numeric vector of dry weight yieldsSourceLittell,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set2.2(a)).Littel,R.C.,Freund,R.J.,and Spector,P.C.(1991),SAS System for Linear Models,Third Ed., SAS Institute.Examplesstr(Cultivation)xtabs(~Block+Cult,Cultivation)if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))##compare with Output2.10,page58print(fm1Cult<-lmer(drywt~Inoc*Cult+(1|Block)+(1|Cult),Cultivation))print(anova(fm1Cult))print(fm2Cult<-lmer(drywt~Inoc+Cult+(1|Block)+(1|Cult),Cultivation))print(anova(fm2Cult))print(fm3Cult<-lmer(drywt~Inoc+(1|Block)+(1|Cult),Cultivation))print(anova(fm3Cult))}Demand Per-capita demand deposits by state and yearDescriptionThe Demand data frame has77rows and8columns of data on per-capita demand deposits by state and year.FormatThis data frame contains the following columns:State an ordered factor with levels WA<FL<CA<TX<IL<DC<NYYear an ordered factor with levels1949<...<1959d a numeric vector of per-capita demand depositsGenetics7y a numeric vector of permanent per-capita personal incomerd a numeric vector of service charges on demand depositsrt a numeric vector of interest rates on time depositsrs a numeric vector of interest rates on savings and loan association shares.SourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set1.2.4).Feige,E.L.(1964),The Demand for Liquid Assets:A Temporal Cross-Sectional Analysis.,Prentice Hall.Examplesstr(Demand)if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){##compare to output3.13,p.132summary(fm1Demand<-lmer(log(d)~log(y)+log(rd)+log(rt)+log(rs)+(1|State)+(1|Year), Demand))}Genetics Heritability dataDescriptionThe Genetics data frame has60rows and4columns.FormatThis data frame contains the following columns:Location a factor with levels1to4Block a factor with levels1to3Family a factor with levels1to5Yield a numeric vector of crop yieldsSourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set4.5).8HRExamplesstr(Genetics)if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))summary(fm1Gen<-lmer(Yield~Family+(1|Location/Block),Genetics))}HR Heart rates of patients on different drug treatmentsDescriptionThe HR data frame has120rows and5columns of the heart rates of patients under one of three possible drug treatments.FormatThis data frame contains the following columns:Patient an ordered factor indicating the patient.Drug the drug treatment-a factor with levels a,b and p where p represents the placebo.baseHR the patient’s base heart rateHR the observed heart rate at different times in the experimentTime the time of the observationSourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set3.5).Examplesstr(HR)if(require("lattice",quietly=TRUE,character=TRUE)){xyplot(HR~Time|Patient,HR,type=c("g","p","r"),aspect="xy",index.cond=function(x,y)coef(lm(y~x))[1],ylab="Heart rate(beats/min)")}if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))##linear trend in timeprint(fm1HR<-lmer(HR~Time*Drug+baseHR+(Time|Patient),HR))print(anova(fm1HR))##Not run:fm2HR<-update(fm1HR,weights=varPower(0.5))#use power-of-mean variancesummary(fm2HR)intervals(fm2HR)#variance function does not seem significantanova(fm1HR,fm2HR)#confirm with likelihood ratioIncBlk9##End(Not run)print(fm3HR<-lmer(HR~Time+Drug+baseHR+(Time|Patient),HR))print(anova(fm3HR))##remove Drug termprint(fm4HR<-lmer(HR~Time+baseHR+(Time|Patient),HR))print(anova(fm4HR))}IncBlk An unbalanced incomplete block experimentDescriptionThe IncBlk data frame has24rows and4columns.FormatThis data frame contains the following columns:Block an ordered factor giving the blockTreatment a factor with levels1to4y a numeric vectorx a numeric vectorDetailsThese data are probably constructed data.SourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set5.5).Examplesstr(IncBlk)10Mississippi Mississippi Nitrogen concentrations in the Mississippi RiverDescriptionThe Mississippi data frame has37rows and3columns.FormatThis data frame contains the following columns:inﬂuent an ordered factor with levels3<5<2<1<4<6y a numeric vectorType a factor with levels123SourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set4.2).Examplesstr(Mississippi)if(require("lattice",quietly=TRUE,character=TRUE)){dotplot(drop(influent:Type)~y,groups=Type,Mississippi)}if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))##compare with output4.1,p.142print(fm1Miss<-lmer(y~1+(1|influent),Mississippi))##compare with output4.2,p.143print(fm1MLMiss<-update(fm1Miss,REML=FALSE))##BLUP s of random effects on p.142ranef(fm1Miss)##BLUP s of random effects on p.144print(ranef(fm1MLMiss))#intervals(fm1Miss)#interval estimates of variance components##compare to output4.8and4.9,pp.150-152print(fm2Miss<-lmer(y~Type+(1|influent),Mississippi,REML=TRUE))print(anova(fm2Miss))}Multilocation11 Multilocation A multilocation trialDescriptionThe Multilocation data frame has108rows and7columns.FormatThis data frame contains the following columns:obs a numeric vectorLocation an ordered factor with levels B<D<E<I<G<A<C<F<HBlock a factor with levels1to3Trt a factor with levels1to4Adj a numeric vectorFe a numeric vectorGrp an ordered factor with levels B/1<B/2<B/3<D/1<D/2<D/3<E/1<E/2<E/3<I/1< I/2<I/3<G/1<G/2<G/3<A/1<A/2<A/3<C/1<C/2<C/3<F/1<F/2<F/3<H/1 <H/2<H/3SourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set2.8.1).Examplesstr(Multilocation)if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))###Create a Block%in%Location factorMultilocation$Grp<-with(Multilocation,Block:Location)print(fm1Mult<-lmer(Adj~Location*Trt+(1|Grp),Multilocation))print(anova(fm1Mult))print(fm2Mult<-lmer(Adj~Location+Trt+(1|Grp),Multilocation),corr=FALSE)print(fm3Mult<-lmer(Adj~Location+(1|Grp),Multilocation),corr=FALSE)print(fm4Mult<-lmer(Adj~Trt+(1|Grp),Multilocation))print(fm5Mult<-lmer(Adj~1+(1|Grp),Multilocation))print(anova(fm2Mult))print(anova(fm1Mult,fm2Mult,fm3Mult,fm4Mult,fm5Mult))###Treating the location as a random effectprint(fm1MultR<-lmer(Adj~Trt+(1|Location/Trt)+(1|Grp),Multilocation))print(anova(fm1MultR))fm2MultR<-lmer(Adj~Trt+(Trt-1|Location)+(1|Block),Multilocation)##Warning(not error?!):Convergence failure in10000iter%%__FIXME__12PBIB print(fm2MultR)#does not mention previous conv.failure%%FIXME??print(anova(fm1MultR,fm2MultR))##Not run:confint(fm1MultR)##End(Not run)}PBIB A partially balanced incomplete block experimentDescriptionThe PBIB data frame has60rows and3columns.FormatThis data frame contains the following columns:response a numeric vectorTreatment a factor with levels1to15Block an ordered factor with levels1to15SourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set1.5.1).Examplesstr(PBIB)if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))##compare with output1.7pp.24-25print(fm1PBIB<-lmer(response~Treatment+(1|Block),PBIB))print(anova(fm1PBIB))}Semi213 Semi2Oxide layer thicknesses on semiconductorsDescriptionThe Semi2data frame has72rows and5columns.FormatThis data frame contains the following columns:Source a factor with levels1and2Lot a factor with levels1to8Wafer a factor with levels1to3Site a factor with levels1to3Thickness a numeric vectorSourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set4.4).Examplesstr(Semi2)xtabs(~Lot+Wafer,Semi2)if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))##compare with output4.13,p.156print(fm1Semi2<-lmer(Thickness~1+(1|Lot/Wafer),Semi2))##compare with output4.15,p.159print(fm2Semi2<-lmer(Thickness~Source+(1|Lot/Wafer),Semi2))print(anova(fm2Semi2))##compare with output4.17,p.163print(fm3Semi2<-lmer(Thickness~Source+(1|Lot/Wafer)+(1|Lot:Source),Semi2))##This is not the same as the SAS model.}14SIMS Semiconductor Semiconductor split-plot experimentDescriptionThe Semiconductor data frame has48rows and5columns.FormatThis data frame contains the following columns:resistance a numeric vectorET a factor with levels1to4representing etch time.Wafer a factor with levels1to3position a factor with levels1to4Grp an ordered factor with levels1/1<1/2<1/3<2/1<2/2<2/3<3/1<3/2<3/3<4/1< 4/2<4/3SourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set2.2(b)).Examplesstr(Semiconductor)if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))print(fm1Semi<-lmer(resistance~ET*position+(1|Grp),Semiconductor))print(anova(fm1Semi))print((fm2Semi<-lmer(resistance~ET+position+(1|Grp),Semiconductor)))print(anova(fm2Semi))}SIMS Second International Mathematics Study dataDescriptionThe SIMS data frame has3691rows and3columns.FormatThis data frame contains the following columns:Pretot a numeric vector giving the student’s pre-test total scoreGain a numeric vector giving gains from pre-test to theﬁnal testClass an ordered factor giving the student’s classTeachingI15SourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(section7.2.2)Kreft,I.G.G.,De Leeuw,J.and Var Der Leeden,R.(1994),“Review ofﬁve multilevel analysis programs:BMDP-5V,GENMOD,HLM,ML3,and V ARCL”,American Statistician,48,324–335. Examplesstr(SIMS)if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))##compare to output7.4,p.262print(fm1SIMS<-lmer(Gain~Pretot+(Pretot|Class),data=SIMS))print(anova(fm1SIMS))}TeachingI Teaching Methods IDescriptionThe TeachingI data frame has96rows and7columns.FormatThis data frame contains the following columns:Method a factor with levels1to3Teacher a factor with levels1to4Gender a factor with levels f and mStudent a factor with levels1to4score a numeric vectorExperience a numeric vectoruTeacher an ordered factor with levelsSourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set5.6).Examplesstr(TeachingI)16WaferTypes TeachingII Teaching Methods IIDescriptionThe TeachingII data frame has96rows and6columns.FormatThis data frame contains the following columns:Method a factor with levels1to3Teacher a factor with levels1to4Gender a factor with levels f and mIQ a numeric vectorscore a numeric vectoruTeacher an ordered factor with levelsSourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set5.7).Examplesstr(TeachingII)WaferTypes Data on different types of silicon wafersDescriptionThe WaferTypes data frame has144rows and8columns.FormatThis data frame contains the following columns:Group a factor with levels1to4Temperature an ordered factor with levels900<1000<1100Type a factor with levels A and BWafer a numeric vectorSite a numeric vectordelta a numeric vectorThick a numeric vectoruWafer an ordered factor giving a unique code to each group,temperature,type and wafer combi-nation.Weights17SourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set5.8).Examplesstr(WaferTypes)Weights Data from a weight-lifting programDescriptionThe Weights data frame has399rows and5columns.FormatThis data frame contains the following columns:strength a numeric vectorSubject a factor with levels1to21Program a factor with levels CONT(continuous repetitions and weights),RI(repetitions increasing) and WI(weights increasing)Subj an ordered factor indicating the subject on which the measurement is madeTime a numeric vector indicating the time of the measurementSourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set3.2(a)).Examplesstr(Weights)if(require("lme4",quietly=TRUE,character=TRUE)){options(contrasts=c(unordered="contr.SAS",ordered="contr.poly"))##compare with output3.1,p.91print(fm1Weight<-lmer(strength~Program*Time+(1|Subj),Weights))print(anova(fm1Weight))print(fm2Weight<-lmer(strength~Program*Time+(Time|Subj),Weights))print(anova(fm1Weight,fm2Weight))##Not run:intervals(fm2Weight)fm3Weight<-update(fm2Weight,correlation=corAR1())anova(fm2Weight,fm3Weight)fm4Weight<-update(fm3Weight,strength~Program*(Time+I(Time^2)),random=~Time|Subj)18WWheat summary(fm4Weight)anova(fm4Weight)intervals(fm4Weight)##End(Not run)}WWheat Winter wheatDescriptionThe WWheat data frame has60rows and3columns.FormatThis data frame contains the following columns:Variety an ordered factor with10levelsYield a numeric vector of yieldsMoisture a numeric vector of soil moisture contentsSourceLittel,R.C.,Milliken,G.A.,Stroup,W.W.,and Wolﬁnger,R.D.(1996),SAS System for Mixed Models,SAS Institute(Data Set7.2).Examplesstr(WWheat)Index∗datasetsAnimal,2AvgDailyGain,3BIB,4Bond,5Cultivation,5Demand,6Genetics,7HR,8IncBlk,9Mississippi,10Multilocation,11PBIB,12Semi2,13Semiconductor,14SIMS,14TeachingI,15TeachingII,16WaferTypes,16Weights,17WWheat,18 Animal,2 AvgDailyGain,3 BIB,4Bond,5 Cultivation,5 Demand,6factor,11 Genetics,7HR,8IncBlk,9 Mississippi,10Multilocation,11ordered,11PBIB,12Semi2,13Semiconductor,14SIMS,14TeachingI,15TeachingII,16WaferTypes,16Weights,17WWheat,1819。

《SAS大数据分析报告范例》(SAS大数据集)

《SAS数据分析范例》数据集目录表1 sas.bd1 (4)表2 sas.bd3 (5)表3 sas.bd4 (6)表4 sas.belts (7)表5 sas.c1d2 (8)表6 sas.c7d31 (10)表7 sas.dead0 (11)表8 sas.dqgy (11)表9 sas.dqjyjf (12)表10 sas.dqnlmy3 (13)表11 sas.dqnlmy (14)表12 sas.dqrjsr (15)表13 sas.dqrk (16)表14 sas.gjxuexiao0 (17)表15 sas.gnsczzgc (19)表16 sas.gnsczzs (19)表17 sas.gr08n01 (20)表18 sas.iris (22)表19 sas.jmcxck0 (23)表20 sas.jmjt052 (23)表22 sas.jmjt054 (25)表23 sas.jmjt055 (26)表24 sas.jmxfsps (27)表25 sas.jmxfspzs0 (28)表26 sas.jmxfzss (29)表27 sas.jmxfzst (30)表28 sas.kscj2 (31)表29 sas.modeclu4 (33)表30 sas.ms8d1 (33)表31 sas.nlmyzzs (34)表32 sas.plates (36)表33 sas.poverty (37)表34 sas.rjnycpcl0 (38)表35 sas.rjsrs (38)表36 sas.sanmao (40)表37 sas.sczz1 (41)表38 sas.sczz06s (41)表39 sas.sczz (43)表40 sas.sczzgc1 (44)表41 sas.sczzgc (45)表42 sas.slgong (46)表44 sas.wire (48)表45 sas.xucps (48)表46 sas.zyncpcl1s (48)表47 sas.zyncpcl2 (49)表48 sas.zyncpcl3 (49)表1 sas.bd1表2 sas.bd3表3 sas.bd4表4 sas.belts表5 sas.c1d2表6 sas.c7d31表7 sas.dead0表8 sas.dqgy表9 sas.dqjyjf表10 sas.dqnlmy3表11 sas.dqnlmy表12 sas.dqrjsr表13 sas.dqrk表14 sas.gjxuexiao0表15 sas.gnsczzgc表16 sas.gnsczzs表17 sas.gr08n01表18 sas.iris表19 sas.jmcxck0表20 sas.jmjt052表21 sas.jmjt053表22 sas.jmjt054表23 sas.jmjt055表24 sas.jmxfsps表25 sas.jmxfspzs0表26 sas.jmxfzss表27 sas.jmxfzst表28 sas.kscj2表29 sas.modeclu4表30 sas.ms8d1表31 sas.nlmyzzs表35 sas.rjsrs表36 sas.sanmao表37 sas.sczz1表38 sas.sczz06s表39 sas.sczz表45 sas.xucps表46 sas.zyncpcl1s表47 sas.zyncpcl2表48 sas.zyncpcl3。

多元统计分析案例实验-使用SAS软件对我国各地区城镇居民消费性支出的主成分分析和聚类分析

实验三我国各地区城镇居民消费性支出的主成分分析和聚类分析一、实验目的1.掌握如何使用SAS软件来进行主成分分析和聚类分析；2.看懂和理解SAS输出的结果，并学会以此来作出分析；3.掌握对实际数据如何来进行主成分分析；4.对同一组数据使用五种系统聚类方法及k均值法，学会对各种聚类效果的比较，获取重要经验；5.掌握使用主成分进行聚类二、实验内容数据集sasuser.examp633中含有1999年全国31个省、直辖市和自治区的城镇居民家庭平均每人全年消费性支出的八个主要变量数据。

对这些数据进行主成分分析，可将这31个地区的前两个主成分得分标示于平面坐标系内，对各地区作直观的比较分析。

对同样的数据使用五种系统聚类方法及k均值法聚类，并对聚类效果作比较。

最后，对主成分的图形聚类和正规聚类的效果进行比较。

实验1进行主成分分析，根据前两个主成分得分所作的散点图对31个地区进行比较分析。

实验2分别使用最长距离法、中间距离法、两种类平均法、离差平方和法和k均值法进行聚类分析，并比较其聚类效果。

实验3主成分聚类，并与上述正规的聚类方法进行比较三、实验要求1.用SAS软件的交互式数据分析菜单系统完成主成分分析；2.完成五种系统聚类方法及k均值法，比较其聚类效果；3.根据前两个主成分得分的散点图作直观的聚类，并与上述正规的聚类方法进行比较。

四、实验指导1.进行主成分分析在inshigt中打开数据集sasuser.examp633，见图1。

选菜单过程如下：在图1中选分析⇒多元（Y X）⇒在变量框中选x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8(见图2)⇒Y⇒选输出⇒选主分量分析，主分量选项（见图3）⇒在图4中作图中的选择（主成分个数缺省时为“自动”选项，此时只输出特征值大于1的主成分）⇒确定⇒确定⇒确定图1图2图3图4 得到如图5、图6所示的结果：图5图6 从图5可以看出，前两个和前三个主成分的累计贡献率分别达到80.6％和87.8％，第一主成分1ˆy 在所有变量(除在*2x 上的载荷稍偏小外)上都有近似相等的正载荷，反映了综合消费性支出的水平，因此第一主成分可称为综合消费性支出成分。

sas案例分析

sas案例分析SAS案例分析。

SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，它提供了强大的数据分析和数据管理功能，广泛应用于商业、医疗、金融等领域。

本文将通过一个实际案例，介绍SAS在数据分析中的应用。

案例背景。

某公司想要了解其销售业绩与市场环境的关系，以制定更科学的销售策略。

为了达到这一目的，他们收集了过去几年的销售数据以及市场环境的相关指标，希望通过数据分析找出其中的规律，并进行预测。

数据准备。

首先，我们需要对收集到的数据进行清洗和整理。

这些数据包括销售额、销售量、市场份额、市场规模、竞争对手数据等。

在SAS中，我们可以通过数据步骤和PROC SQL来完成数据的清洗和整理工作，确保数据的质量和准确性。

数据分析。

接下来，我们可以利用SAS进行数据分析。

首先，我们可以通过描述性统计分析来了解各个变量的分布情况，包括平均值、标准差、最大最小值等。

然后，我们可以利用相关性分析来探索不同变量之间的关系，找出销售业绩与市场环境的相关性。

在SAS中，我们可以使用PROC CORR来进行相关性分析，并通过相关系数来衡量变量之间的相关程度。

模型建立。

在了解了各个变量之间的关系后，我们可以利用SAS来建立预测模型。

常用的预测模型包括线性回归、逻辑回归、时间序列分析等。

通过这些模型，我们可以预测未来的销售业绩，为公司制定销售策略提供参考依据。

结果解释。

最后，我们需要对模型的结果进行解释和评估。

在SAS中，我们可以利用PROC REG、PROC LOGISTIC等过程来进行模型的拟合和评估，得到模型的参数估计、显著性检验、预测能力等指标。

通过这些指标，我们可以评估模型的有效性，并对结果进行解释，为公司决策提供支持。

结论与建议。

通过对销售数据的分析，我们可以得出销售业绩与市场环境存在一定的相关性，市场规模、竞争对手数据等因素对销售业绩有一定影响。

基于这些分析结果，我们可以向公司提出一些建议，包括加大市场推广力度、优化产品结构、加强竞争对手分析等，以提升销售业绩。

《生物统计》SAS分析示例

02
可以使用PROC MEANS计算单个变量的描述性统计量，也可以
同时计算多个变量的描述性统计量。
可以通过输出选项选择所需的描述性统计量，并按照指定的格
03
式显示结果。
使用PROC FREQ进行描述性统计分析
01
PROC FREQ过程用于对分类数据进行描述性统计分析，如计算频数、频率、相对频数等。
输出结果包括组间和组内的方差分析表、效应量估计等，用于评估不同组别之间的差异和效应量大小。
05
高级统计分析在SAS中的实现
主成分分析
主成分分析是一种降维技术，用于减少变量的数量，同时尽可能保留原始数据中的变异。
在SAS中，可以使用PROC PRINCOMP过程进行主成分分析，该过程可以计算主成分、输出相关矩阵和方差矩阵等。
02
可以使用PROC FREQ对单个分类变量进行分析，也可以对多个分类变量进行分析。
03
可以通过输出选项选择所需的描述性统计量，并按照指定的格式显示结果。同时，还可以生成各类统计图形，如条形图、饼图等，以便更直观地展示分类数据的分布情况。
04
推论性统计分析在SAS中的实现
推论性统计分析的定义和目的
定义
推论性统计分析是基于样本数据来推断总体特性的统计方法。
目的
通过对样本数据的分析，获取有关总体特性的信息，并对总体进行假设检验和预测。
使用PROC REG进行线性回归分析
1
线性回归分析是一种常用的推论性统计分析方法，用于研究自变量与因变量之间的线性关系。
2
在SAS中使用PROC REG进行线性回归分析，可以通过指定自变量和因变量来拟合线性回归模型。
进行这些高级统计分析，并得到准确的结果解释。

sas多元统计分析例题程序输出结果分析过程

应用数理统计报告所在院系计算机与信息工程学院学科专业农业信息化研究生姓名宋玲指导老师：薛河儒2013年12月21日用线性回归分析方法分析林木生物量的影响因素1.题目在林木生物量生产率研究中，为了了解林地施肥量（x1，kg）、灌水量（x2，10）与生物量（Y，kg）的关系，在同一林区共进行了20次试验，观察值见下表，试建立Y关于x1,x2的线性回归方程。

1.程序DATA ct;INPUT x1 x2 y @@; XSQ=x1*x2; CARDS;54 29 5061 39 5152 26 5270 48 5463 42 5379 64 6068 45 5965 30 6579 51 6776 44 7071 36 7082 50 7375 39 7492 60 7896 62 8292 61 8091 50 8785 47 84 106 72 8890 52 92;PROC REG;MODEL y=x1 x2/P CLI; MODEL y=x1 x2 xsq/P CLI; Run;3.输出结果4.分析结果（1）回归模型是否显著，显著水平是多少？复相关系数是多少？答：回归方程显著，显著水平是<0.0001。

复相关系数是0.9659。

（2）回归系数的估计值是多少？显著性如何？答：Intercept -4.94048 0.1711X1 1.53952 <0.0001X2 -0.94385 <0.0001X1与X2的系数对于表达式极显著，intercept对应的系数对表达式在0.01下不显著（3）写出回归方程的表达式。

y=1.53952x1-0.94385x2 - 4.94048（4）利用残差（实测值与预测值之差）、95%置信取间的上下限讨论预测预报效果及预报的稳定性。

答：根据上面结果可知残差和95%置信区间的上下限的差异很大，最大的达到7.4640.最小的达到0.2868.幅度比较大。

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、0.194.两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、596. 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）。

sas案例分析

sas案例分析SAS案例分析。

SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，被广泛应用于数据分析、数据挖掘、预测分析等领域。

它提供了丰富的数据处理和分析功能，能够帮助用户有效地进行数据探索和建模分析。

下面我们将通过一个实际案例来展示SAS在数据分析中的应用。

某电商公司希望通过分析用户行为数据，提高用户留存率和购买转化率。

为了实现这一目标，他们收集了大量的用户数据，包括用户的浏览记录、购买记录、点击广告的行为等。

接下来，我们将使用SAS对这些数据进行分析，以期找到一些有益的信息。

首先，我们将对用户的浏览记录进行分析。

通过SAS的数据处理功能，我们可以对用户的浏览行为进行统计，比如哪些商品被浏览次数最多，用户在网站停留的平均时间等。

这些信息可以帮助我们了解用户的兴趣和偏好，从而为后续的推荐系统提供依据。

其次，我们可以利用SAS对用户的购买记录进行分析。

通过对用户购买行为的统计分析，我们可以找到哪些商品的销量最好，哪些用户购买频率较高，哪些商品组合销售效果较好等。

这些信息可以帮助我们优化商品推荐和营销策略，提高用户的购买转化率。

此外，我们还可以通过SAS对用户的点击广告行为进行分析。

通过对广告点击率、转化率等指标的统计分析，我们可以找到哪些广告的效果较好，哪些广告的点击率较高，哪些广告的转化率较低等。

这些信息可以帮助我们优化广告投放策略，提高广告的转化效果。

最后，我们可以利用SAS进行用户群体分析。

通过对用户数据的聚类分析，我们可以找到不同用户群体的特征和行为模式，从而为不同群体的用户制定个性化的营销策略和推荐策略。

通过以上分析，我们可以看到SAS在数据分析中的强大功能。

它能够帮助我们从海量的数据中找到有用的信息，为企业决策提供有力支持。

希望通过这个案例的介绍，能够让大家对SAS在数据分析中的应用有一个更深入的了解。

SAS数据分析经典例子PDF版本

第一课SAS系统简介一.SAS系统1SAS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。

2SAS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。

通俗的说，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。

SAS统计软件案例应用分析

SAS统计软件应用案例分析一、概述1966年美国North Carolina州立大学的两位统计学研究生开始研制SAS系统，直至1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件，1985年推出了微机版SAS。

SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，软件系统最早的功能限于统计分析，逐渐成为一个用来管理、分析数据和编写报告的大型集成应用软件系统，具有完备的数据访问、管理、分析、呈现及应用开发等功能，完全超出了单纯统计应用的功能。

SAS系统是一个模块化的组合软件系统，它提供了约20多个模块，各个模块之间既相互独立又相互交融补充。

而我们常用的是以下五个模块：描述统计、假设t检验、单因素方差分析、多因素方差分析和相关与回归分析。

二、案例分析1.描述统计短乳杆菌发酵实验中，为绘制其菌种的生长曲线，在发酵不同时间测定其光密度值。

实验选取了发酵0h、1h、2h、12h、24h这五个生长点，对不同的发酵液进行了光密度值测定如下表：表1.短乳杆菌不同发酵时间光密度值时间/h 光密度值（OD）0 0.1588 0.1599 0.1587 0.1586 0.15891 0.1759 0.1803 0.1818 0.1725 0.18012 0.1745 0.1774 0.1807 0.1886 0.176012 0.6894 0.7106 0.7099 0.7098 0.716024 0.7488 0.7590 0.7392 0.7571 0.7353根据每段时间测定的五个重复平行OD值，计算平均值及标准差、标准误，并相应绘制生长曲线图。

利用SAS软件中的描述统计模块计算，其结果如下：The MEANS ProcedureAnalysis Variable : OD时间样本数Mean Std Dev Std Error Variance CoeffofVariation0 5 0.159 0.0005 0.0002 0.000000277 0.33105291 5 0.178 0.0038 0.0017 0.000014682 2.15119572 5 0.179 0.0056 0.0025 0.000031473 3.126437912 5 0.707 0.0102 0.0045 0.000104968 1.448848824 5 0.748 0.0105 0.0047 0.000110777 1.4073201根据以上数据可以看出，每一组测定值的方差及变异系数都较小，而方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度及每组数据测定时的组内差异，这五组数据其方差都小于0.001，说明可以排除因测量误差带来的组内差异的影响，其数据具有可靠性；变异系数同样是来衡量每组数据中的离散程度，它可以消除单位或者平均数不同对两个或多个数据变异程度比较的影响，更加客观描述了每组数据的可靠性。

SAS统计分析案例

【问题设定】能源消耗和固定资产投资是支持一国经济增长的重要因素，而经济增长可以用国内生产总值来表示，所有一国的国内生产总值应分别与其能源消耗量及固定资产投资有正的相关性。

选取中国1980年到2000年各年的国内生产总值、能源消耗量和全社会固定资产投资的数据作为样本。

[分析与解答]国内生产总值Y和能源消耗量E的关系可以用一元线性函数表示为：Y=β0+β1E 其中β1应大于0国内生产总值Y和能源消耗量E及固定资产投资额I的关系可以用二元线性函数表示为：Y=β2+β3E＋β4I 其中β3、β4应大于01．名称：国内生产总值单位：亿元人民币2．名称：能源消耗量单位：万吨标准煤3．名称：全社会固定资产投资额单位：亿元人民币4．一元线性方程：Y=β0+β1E + ε二元线性方程：Y=β2+β3E＋β4I +ε[SAS程序]proc print data=homework;title "Table: Y Data";run;proc gplot data=homework;plot Y*E=1;symbol1 v=dot I=none c=black;title "Scatter Point Plot";run;proc gplot data=homework;plot Y*I=1;symbol1 v=dot I=none c=black;title "Scatter Point Plot";run;proc gplot data=homework;plot Y*year=1 E*year=2 I*year=3/overlay; symbol1 v=dot I=line c=blue;symbol2 v=dot I=line c=black;symbol2 v=dot I=line c=red;title "Time series Plot";run;proc reg data=homework;model Y=E;output out=outcome p=y1;title "Regression";run;proc reg data=homework;model Y=E I;output out=outcome p=y1;title "Regression";run;data simula;merge homework outcome;keep y1 Y E;run;proc gplot data=simula;plot Y*E=1 y1*E=2/overlay;symbol1 v=dot I=none c=blue;symbol2 v=dot I=r c=black;title "Simulation Plot ";run;[程序说明]一元回归结果l 经济合理性检验：β0=0.95863 > 0能源对经济增长的贡献率大于0，故此回归结果符合经济理论解释变差占总变差的82.61%，即拟合值对观测值的拟合程度达到82.61%，故此回归结果拟合优度较好。

应用多元统计分析SAS作业,DOC

5-9设在某地区抽取了14块岩石标本，其中7块含矿，7块不含矿。

对每块岩石测定了Cu，Ag，Bi三种化学成分的含量，得到的数据如表1。

表1岩石化学成分的含量数据input groupx1-x3@@;cards;12.580.90.9512.91.23113.551.15112.351.150.7913.541.850.7912.72.231.312.71.70.4822.251.981.0622.161.81.06 22.331.741.1 21.961.481.04 21.941.41 231.31 22.781.71.48 ；procprint data =d59; run ;procdiscrim data =d59pool =yes distancelist ; )(),t t j Y X >由于1244.6742246.97888Y Y =<=，因此待判的样品判为不含矿。

5-10已知某研究对象分为三类，每个样品考察4项指标，各类的观测样品数分别为7,4,6；类外还有3个待判样品（所有观测数据见表2）。

假定样本均来自正态总体。

表2判别分类的数据data d510;input x1-x4group@@; cards;6 -11.5 19 90 1 -11 -18.5 25 -36 3 90.2 -17 17 3 2 -4 -15 13 54 10 -14 20 35 20.5 -11.5 19 37 3 -10 -19 21 -42 30 -23 5 -35 1 20 -22 8 -20 3 -100 -21.4 7 -15 1 -100-21.5 15 -40 213 -17.2 18 2 2 -5 -18.5 15 18 1 10 -18 14 50 1 -8 -14 16 56 1 0.6 -13 26 21 3 -40 -20 22 -50 32二次判别函数判别由第一问SAS 运行结果可知三个总体的协方差阵不同，因此使用二次判别函数进行判别。

sas数据分析案例

sas数据分析案例SAS 数据分析案例：销售数据分析背景：某电子产品公司想要了解其产品在不同市场的销售情况，以便制定更好的销售策略。

为了实现这个目标，公司收集了一份包含产品销售数据的数据集。

数据集包括以下字段：- 销售日期：产品被销售的日期- 销售地区：产品被销售的地理位置- 销售额：每次销售的金额- 产品类别：产品的类型- 促销活动：销售是否发生在促销活动期间目标：通过分析销售数据，了解以下信息：1. 不同地区的销售情况：了解不同地区的销售额，哪些地区是公司的热销地区，哪些地区是潜在市场。

2. 产品类别的销售情况：了解不同产品类别的销售额，哪些产品类别是公司的主要销售产品，哪些产品类别需要进一步推动销售。

3. 促销活动效果评估：了解促销活动对销售额的影响，是否可以通过更多的促销活动来提高销售额。

步骤：1. 建立连接：使用 SAS 软件建立与数据集的连接。

2. 数据预处理：对数据进行清洗，包括删除缺失数据、异常值处理等。

3. 地区销售情况分析：- 使用图表展示不同地区的销售额，比较各地区的销售情况。

- 根据销售额，筛选出热销地区和潜在市场，进一步分析销售额的变化趋势。

4. 产品类别销售情况分析：- 使用图表展示不同产品类别的销售额，比较各产品类别的销售情况。

- 根据销售额，筛选出主要销售产品和推动销售的产品类别，进一步分析销售额的变化趋势。

5. 促销活动效果评估：- 对促销活动期间的销售额和非促销活动期间的销售额进行对比，分析促销活动对销售额的影响。

- 根据分析结果，评估促销活动的效果，并提出更好的促销策略。

结果：1. 地区销售情况的分析结果可以帮助公司确定销售重点地区和潜在市场，从而调整营销策略，提高销售额。

2. 产品类别销售情况的分析结果可以帮助公司了解不同产品类别的销售状况，从而决定是否需要加大某些产品类别的推广力度。

3. 促销活动效果评估的结果可以帮助公司了解促销活动对销售额的影响，从而优化促销活动的策划和执行。

基于SAS的校园一卡通数据分析

基于SAS的校园一卡通数据分析基于SAS软件，文章针对校园一卡通消费数据进行了数据挖掘。

文章首先对于此问题的总体目标及设计方案进行了统筹规划；对于原始数据进行了初步处理；采用k均值算法对消费数据进行聚类分析，对学生消费情况进行分类，从而掌握学生消费情况，了解学生的消费趋势。

标签：数据挖掘；SAS；k均值算法；校园一卡通；消费分析数据挖掘使用一定的算法从实际应用数据中挖掘出未知、有价值的模式或规律等知识，整个过程由数据准备、数据挖掘、模式评估、结果分析和运用知识等步骤组成[1]。

随着信息化技术发展，校园一卡通系统中使用过程中产生了大量数据，但系统缺少相应的分析工具，无法从海量数据中获取有用的知识。

因此，使用数据挖掘技术对数据进行分析，可以了解学生消费情况和消费行为，了解学生之间消费的差异性，为学校制定各种奖励政策提供依据。

1 目标与设计方案1.1 设计目标文章以山东某高校2014年4月校园一卡通消费数据为基础，利用SAS软件，采用聚类分析，对学生消费情况进行分析。

文章目标为通过对消费数据的聚类分析，学习学生的月消费金额、消费次数，掌握学生消费规律，了解学生之间消费的共性和差异性，总结学生的高、中、低消费情况，为学校制定各类政策提供依据。

1.2 k均值算法根据给定的n个对象或者元组的数据集，构建k个划分聚类的方法。

每个划分即为一个聚簇。

该方法将数据划分为k个组，每个组至少包括一个对象，每个对象必须属于且只属于一个组[2]。

k均值算法[2]如下：（1）将所有对象随机分配到k个非空的簇中。

（2）计算每个簇的平均值，并用该平均值代表相应的值。

（3）根据每个对象与各个簇中心的距离，分配给最近的簇。

（4）转到2，重新计算每个簇的平均值。

這个过程不断重复直到满足某个准则函数或者终止条件。

终止条件可以是以下任何一个：没有（或者最小数目）数据点被重新分配给不同的聚类；没有（或者最小数目）聚类中心再发生变化；误差平方和（SSE）局部最小。

数据分析SAS报告

x1
1.00000
0.86989 0.0243
-0.39630 0.4367
0.85207 0.0312
-0.98052 0.0006
-0.68122 0.1362
-0.99182 0.0001
-0.61478 0.1940
x2
0.86989 0.0243
1.00000
-0.00355 0.9947
Difference
Proportion
Cumulative
1 2 3 4 5 6 7 8
5.89746633 1.61037380 0.35740580 0.11750526 0.01724881 0.00000000 0.00000000 0.00000000
4.28709253 1.25296800 0.23990054 0.10025645 0.01724881 0.00000000 0.00000000
-.9918 -.8632 0.3532 -.8635 0.9862 0.6901 1.0000 0.5706
-.6148 -.8798 -.1698 -.7722 0.5292 0.8685 0.5706 1.0000
Eigenvalues of the Correlation Matrix
Eigenvalue
4.796666667 0.381663028
6.536666667 3.902002904
8.998333333 2.293359254
5.258333333 1.648179804
2.026666667 0.781733117
Correlation Matrix
x1
x2
x3

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中的长度是３，在第二个文件中的
ｌＤ＝Ａ０４１就被识别为Ａ０４，并与数据集ｔｅｍｐｌ中ＩＤ为Ａ０４的记录匹配。
ＤＡＴＡｔｅｍｐｌ：
ＩＤ＝ｒｉｇｈｔ（１Ｄ）：
ｃａｒｄｓ；ＡＯ１２５ＡＯ２２４ＡＯ３３１Ａ０４
ｉｎｐｕｔａＤＳ１－３ｖａｒ＿ｌ５－６；
ｃａｒｄｓ；ｐｒｏｃｓｏｒｔ；ｂｙＩＤ；ｒｕｎ；
Ａ０１２２
响，这一过程应尽量明确和简洁。如ＢＹ变量是通过对其它变量加工得
到的，其值往往受其它变量的影响
３．３．１类型
表３对齐方式不同的匹配连接结果
ＲＵＮ；ＤＡＴＡｔｅｍｐ２；
使用ＭＥＲＧＥ语句实现匹配连接时，要求不同数据集中的ＢＹ变量必须被定义为相同的类型，即均为
ｉｎｐｕｔＩＤ￥１ — ４ｖａｒ一２５６
起，如表３所示．３．４ＢＹ变量值的大小写
由于ＢＹ变量对变量值的大小写敏感，当多条观测具有相同的ＢＹ值，但大小写不同时，它们也不会被匹配在一起。以下语句在运行后
ｐｒｏｃｓｏｒｔ；ｂｙＩＤ；ｒｕｎ
ｔｅｍｐ２；
￣ＦＪＰＤＶ中，最终输出的变量是ＩＤ、
ｖａｒ
一
１、ｖａｒ２。由于变量ＪＤ在ＰＤＶ
＿
２６７．］
中国卫生信息管理杂志２０１３年６，９第１Ｏ卷第３期ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＨｅａｌｔｈｌｎｆｏｒｍａｔｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｊｕｎ２０１３，Ｖｏ１．１０，Ｎｏ３
３．３．３长度
ＲＵＮ：
ＤＡＴＡｔｅｍｐ１２：
—
齐），ＳＡＳ不会给出任何提示，但
在匹配连接时可能出现错误，例
在多个数据集的匹配连接中，
应确保在所有的数据集中ＢＹ变量都有相同的长度。例如以下语句在运行后的输出结果如表４所示。可见最后一条观测存在错误匹配。这是由于变量ＩＤ在第一个文件中的长度为３，在第二个文件中的长度为４。在编译阶段，每个变量的属性由该变量第一次出现的输入数据集决定。因此，ＭＥＲＧＥ语句后的第一个数据集ｔｅｍｐｌ被扫描，ＰＤＶ
表４ＢＹ变量长度不同的匹配连接结果
ｉｎｐｕｔＩＤ￥ｖａｒｌ￥＠＠：
ＩＤ＝ｌｅｆｔ（ＩＤ）：
ｃａｒｄｓ；
ＡＯ１ＭＡ０２ＦＡ０３ＦＡ０４Ｍ
中变量是ｌＤ和ｖａｒ＿１；随后数据集ｔｅｍｐ２被扫描，变量ｖａｒ＿２被加入
ＳＨＵＪＵＷＡＪＵＥＹＵＬＩＹＯＮＧ数据挖掘与
而姓名、时间、日期等变量往往难以获得准确值，不适合作为匹配连
接中的ＢＹ变量。某个ＢＹ变量是否合适也受其初始化、创建、加工和管理过程的影
ｉｎｐｕｔＩＤ￥ｖａｒ２＠＠；
中国卫生信息管理／
的输出结果如表５所示，由于变量
Ｖａｒｌ的值在两个数据集中大小写不同，
ＤＡＴＡｔｅｍｐｌ２：
一
Ａ０２３１Ａ０３２７Ａ０４３５
而不够稳定，最终影响到匹配连接
的准确性。
ｍｅｒｇｅｔｅｍｐｌｔｅｍｐ２；ｂｙＩＤ
ｒＵｎ：
３．３忽略ＢＹ变量的其它特征
ｍｅｒｇｅｔｅｍｐｌｔｅｍｐ２；ｂｙＩＤ；ｐｒｏｃｐｒｉｎｔ；
ｒＵｎ：
如以下程序语句中数据集ｔｅｍｐ１和
ｆｅｍｐ２中的共有变量ｆＤ长度为８，但对齐方式不同，在程序运行后有相同ＩＤ的两条记录无法匹配在一
ｃａｒｄｓ；
Ａ０１Ｆ
数值型或字符型，￣Ｉ３ＢＹ变量在不同
数据集中被定义为不同类型，ＳＡＳ将
Ａ０２ＭＡ０３Ｍ
Ａ０４１Ｆ
无法运行程序语句并给出错误提示。
３．３．２对齐方式
如输入数据集中ＢＹ变量的对齐方式不同（分别为左对齐和右对
ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｎａｒｌｏ１ＨｅａｌｔｈＩｎｌｏｒｍａｔｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔＪｕｎ２０１３，Ｖｏｌ１０，Ｎｏ３中国卫生信息管理杂志２Ｏ１３年６月第１Ｏ卷第３期

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