第十六章SAS在统计分析中的应用课件
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详细描述
高级统计分析包括回归分析、聚类分析、主成分分析等多种方法。例如，通过线性回归分析研究自变 量和因变量之间的关系，通过聚类分析将相似的对象归为一类，通过主成分分析将多个变量简化为少 数几个综合变量。这些方法可以帮助我们更好地理解数据的内在结构和关系。
03
CATALOGUE
SAS编程语言基础
SAS编程语言的基本语法
详细描述
推论性统计分析包括参数估计和假设检验等方法。例如，使用样本均值和标准差来估计 总体均值和标准差，或者通过样本比例来估计总体比例。此外，还可以进行各种假设检
验，如t检验、卡方检验、方差分析等，以检验样本数据是否符合某种假设或规律。
高级统计分析
总结词
高级统计分析是SAS在统计分析中的高级应用，主要用于处理复杂的数据结构和模型，以揭示数据之 间的深层关系和规律。
数据整理
为了便于分析，可能需要将数据进行整理和组织。SAS提供 了多种数据组织工具，如创建新变量、对变量进行分组和排 序等。
数据转换和重塑
数据转换
在分析过程中，可能需要对数据进行转换以满足特定需求。例如，使用`PROC TRANSPOSE`过程可以将列变量转换为行变量，或使用`PROC DATASETS`语句 对数据进行重新编码。
数据导出
SAS支持将数据导出为多种格式，如Excel、PDF、CSV等，方便用户与其他软 件共享数据。例如，使用`PROC EXPORT`过程可以将SAS数据集导出为CSV文 件。
数据清洗和整理
数据清洗
在导入数据后，可能需要进行数据清洗，以去除异常值、缺 失值或不符合要求的数据。SAS提供了多种方法来处理缺失 值和异常值，如使用`PROC SQL`语句进行数据筛选和替换。
SAS编程语言的函数和过程
01
02
03
内置函数
了解常用内置函数的功能 和使用方法。
自定义函数
掌握如何编写自定义函数 ，实现特定功能。
过程
理解过程在SAS编程中的 重要性，掌握常用过程的 使用。
04
CATALOGUE
数据处理和数据管理
数据导入和导
数据导入
SAS提供了多种方式导入数据，如直接从数据库、Excel、文本文件等导入。例 如，使用`INPUT`语句和`INFILE`语句可以导入文本文件数据。
案例三：医学临床试验数据分析
总结词
通过SAS软件对医学临床试验数据进行统计 分析，评估药物疗效和安全性。
详细描述
收集临床试验数据，包括患者基本信息、治 疗方案、疗效指标等。使用SAS软件进行数 据清洗、整理和描述性统计分析，了解患者 基线特征和治疗反应情况。然后进行统计分 析，如生存分析、Cox比例风险模型等方法 ，评估药物疗效和安全性。最后根据分析结 果制定相应的临床决策和药物研发策略。
数据重塑
在某些情况下，可能需要改变数据的结构或布局。SAS提供了多种数据重塑工具 ，如使用`PROC UNIVARIATE`进行变量重塑或使用`PROC SQL`进行复杂的数据 重塑操作。
05
CATALOGUE
案例分析
案例一：超市销售数据分析
总结词
通过SAS软件对超市销售数据进行统计分析 ，发现销售趋势和影响因素。
总结词
利用SAS软件对股票价格时间序列数据进 行统计分析，预测股票价格走势。
VS
详细描述
收集某支股票的历史交易数据，使用SAS 软件进行数据预处理和描述性统计分析， 了解股票价格的基本特征和波动规律。然 后进行时间序列分析，如ARIMA模型、 指数平滑等方法，对未来股票价格走势进 行预测。最后根据预测结果制定相应的投 资策略和风险管理措施。
数据集
了解如何创建、读取和操作数据 集。
变量
掌握如何声明、赋值和引用变量。
数据步
理解数据步在数据集处理中的重要 性。
SAS编程语言的控制流语句
IF-THEN-ELSE语句 ：掌握条件判断和执 行的控制流。
SWITCH语句：掌握 多条件判断的实现方 式。
LOOP循环：理解循 环结构，实现重复执 行的任务。
1960年代
SAS由美国北卡罗来纳大学两 位统计学教授创建，最初用于 统计分析。
1980年代
SAS不断升级和完善，推出 SAS系统4.0版本，开始支持图 形界面。
2000年代至今
SAS不断推出新版本，加强人 工智能和机器学习功能，广泛 应用于各个领域。
SAS软件的特点和优势
功能强大
SAS拥有全面的统计分 析、数据管理、数据挖
学术研究
用于数据管理和统 计分析。
金融行业
用于风险管理和投 资决策支持。
政府机构
用于数据分析和决 策支持。
其他行业
如制造业、零售业 等，用于数据分析 和业务决策。
02
CATALOGUE
SAS在统计分析中的应用
描述性统计分析
总结词
描述性统计分析是SAS在统计分析中的基础应用，主要用于对数据进行整理、归纳和呈现，以便更好地理解数据 的基本特征和分布情况。
掘和报告生成功能。
可靠性高
SAS经过长时间的发展 和验证，被广泛认为是 一种可靠、稳定的数据
分析工具。
用户友好
SAS提供了直观的图形 界面和丰富的帮助文档 ，使得用户可以轻松上
手。
可扩展性强
SAS支持各种硬件和操 作系统平台，可以满足 不同规模企业和研究机
构的需求。
SAS软件的应用领域
医药行业
用于临床试验和药 物研发。THALeabharlann KS感谢观看详细描述
描述性统计分析包括对数据进行汇总、计算指标、制作图表等操作，以便更好地了解数据的分布特征和规律。例 如，计算均值、中位数、众数、标准差等统计量，制作直方图、箱线图、散点图等图表，帮助我们更好地了解数 据的分布和变化趋势。
推论性统计分析
总结词
推论性统计分析是SAS在统计分析中的重要应用，主要用于通过样本数据推断总体特征 和规律。
详细描述
首先收集超市销售数据，包括商品种类、销 售量、销售额等。然后使用SAS软件进行数 据清洗、整理和描述性统计分析，发现销售 趋势和各因素之间的关系。接着进行关联规 则挖掘和聚类分析，找出商品的关联关系和 消费者购买行为特征。最后根据分析结果制
定相应的营销策略和优化商品结构。
案例二：股票价格时间序列分析
第十六章sas在 统计分析中的应 用课件
目录
• SAS软件介绍 • SAS在统计分析中的应用 • SAS编程语言基础 • 数据处理和数据管理 • 案例分析
01
CATALOGUE
SAS软件介绍
SAS软件的发展历程
1970年代
SAS开始商业化运作，推出 SAS系统1.0版本。
1990年代
SAS推出6.0版本，开始支持分 布式计算和互联网技术。
高级统计分析包括回归分析、聚类分析、主成分分析等多种方法。例如，通过线性回归分析研究自变 量和因变量之间的关系，通过聚类分析将相似的对象归为一类，通过主成分分析将多个变量简化为少 数几个综合变量。这些方法可以帮助我们更好地理解数据的内在结构和关系。
03
CATALOGUE
SAS编程语言基础
SAS编程语言的基本语法
详细描述
推论性统计分析包括参数估计和假设检验等方法。例如，使用样本均值和标准差来估计 总体均值和标准差，或者通过样本比例来估计总体比例。此外，还可以进行各种假设检
验，如t检验、卡方检验、方差分析等，以检验样本数据是否符合某种假设或规律。
高级统计分析
总结词
高级统计分析是SAS在统计分析中的高级应用，主要用于处理复杂的数据结构和模型，以揭示数据之 间的深层关系和规律。
数据整理
为了便于分析，可能需要将数据进行整理和组织。SAS提供 了多种数据组织工具，如创建新变量、对变量进行分组和排 序等。
数据转换和重塑
数据转换
在分析过程中，可能需要对数据进行转换以满足特定需求。例如，使用`PROC TRANSPOSE`过程可以将列变量转换为行变量，或使用`PROC DATASETS`语句 对数据进行重新编码。
数据导出
SAS支持将数据导出为多种格式，如Excel、PDF、CSV等，方便用户与其他软 件共享数据。例如，使用`PROC EXPORT`过程可以将SAS数据集导出为CSV文 件。
数据清洗和整理
数据清洗
在导入数据后，可能需要进行数据清洗，以去除异常值、缺 失值或不符合要求的数据。SAS提供了多种方法来处理缺失 值和异常值，如使用`PROC SQL`语句进行数据筛选和替换。
SAS编程语言的函数和过程
01
02
03
内置函数
了解常用内置函数的功能 和使用方法。
自定义函数
掌握如何编写自定义函数 ，实现特定功能。
过程
理解过程在SAS编程中的 重要性，掌握常用过程的 使用。
04
CATALOGUE
数据处理和数据管理
数据导入和导
数据导入
SAS提供了多种方式导入数据，如直接从数据库、Excel、文本文件等导入。例 如，使用`INPUT`语句和`INFILE`语句可以导入文本文件数据。
案例三：医学临床试验数据分析
总结词
通过SAS软件对医学临床试验数据进行统计 分析，评估药物疗效和安全性。
详细描述
收集临床试验数据，包括患者基本信息、治 疗方案、疗效指标等。使用SAS软件进行数 据清洗、整理和描述性统计分析，了解患者 基线特征和治疗反应情况。然后进行统计分 析，如生存分析、Cox比例风险模型等方法 ，评估药物疗效和安全性。最后根据分析结 果制定相应的临床决策和药物研发策略。
数据重塑
在某些情况下，可能需要改变数据的结构或布局。SAS提供了多种数据重塑工具 ，如使用`PROC UNIVARIATE`进行变量重塑或使用`PROC SQL`进行复杂的数据 重塑操作。
05
CATALOGUE
案例分析
案例一：超市销售数据分析
总结词
通过SAS软件对超市销售数据进行统计分析 ，发现销售趋势和影响因素。
总结词
利用SAS软件对股票价格时间序列数据进 行统计分析，预测股票价格走势。
VS
详细描述
收集某支股票的历史交易数据，使用SAS 软件进行数据预处理和描述性统计分析， 了解股票价格的基本特征和波动规律。然 后进行时间序列分析，如ARIMA模型、 指数平滑等方法，对未来股票价格走势进 行预测。最后根据预测结果制定相应的投 资策略和风险管理措施。
数据集
了解如何创建、读取和操作数据 集。
变量
掌握如何声明、赋值和引用变量。
数据步
理解数据步在数据集处理中的重要 性。
SAS编程语言的控制流语句
IF-THEN-ELSE语句 ：掌握条件判断和执 行的控制流。
SWITCH语句：掌握 多条件判断的实现方 式。
LOOP循环：理解循 环结构，实现重复执 行的任务。
1960年代
SAS由美国北卡罗来纳大学两 位统计学教授创建，最初用于 统计分析。
1980年代
SAS不断升级和完善，推出 SAS系统4.0版本，开始支持图 形界面。
2000年代至今
SAS不断推出新版本，加强人 工智能和机器学习功能，广泛 应用于各个领域。
SAS软件的特点和优势
功能强大
SAS拥有全面的统计分 析、数据管理、数据挖
学术研究
用于数据管理和统 计分析。
金融行业
用于风险管理和投 资决策支持。
政府机构
用于数据分析和决 策支持。
其他行业
如制造业、零售业 等，用于数据分析 和业务决策。
02
CATALOGUE
SAS在统计分析中的应用
描述性统计分析
总结词
描述性统计分析是SAS在统计分析中的基础应用，主要用于对数据进行整理、归纳和呈现，以便更好地理解数据 的基本特征和分布情况。
掘和报告生成功能。
可靠性高
SAS经过长时间的发展 和验证，被广泛认为是 一种可靠、稳定的数据
分析工具。
用户友好
SAS提供了直观的图形 界面和丰富的帮助文档 ，使得用户可以轻松上
手。
可扩展性强
SAS支持各种硬件和操 作系统平台，可以满足 不同规模企业和研究机
构的需求。
SAS软件的应用领域
医药行业
用于临床试验和药 物研发。THALeabharlann KS感谢观看详细描述
描述性统计分析包括对数据进行汇总、计算指标、制作图表等操作，以便更好地了解数据的分布特征和规律。例 如，计算均值、中位数、众数、标准差等统计量，制作直方图、箱线图、散点图等图表，帮助我们更好地了解数 据的分布和变化趋势。
推论性统计分析
总结词
推论性统计分析是SAS在统计分析中的重要应用，主要用于通过样本数据推断总体特征 和规律。
详细描述
首先收集超市销售数据，包括商品种类、销 售量、销售额等。然后使用SAS软件进行数 据清洗、整理和描述性统计分析，发现销售 趋势和各因素之间的关系。接着进行关联规 则挖掘和聚类分析，找出商品的关联关系和 消费者购买行为特征。最后根据分析结果制
定相应的营销策略和优化商品结构。
案例二：股票价格时间序列分析
第十六章sas在 统计分析中的应 用课件
目录
• SAS软件介绍 • SAS在统计分析中的应用 • SAS编程语言基础 • 数据处理和数据管理 • 案例分析
01
CATALOGUE
SAS软件介绍
SAS软件的发展历程
1970年代
SAS开始商业化运作，推出 SAS系统1.0版本。
1990年代
SAS推出6.0版本，开始支持分 布式计算和互联网技术。