SAs 数据的描述

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SAS学习系列11.-对数据做简单的描述统计

11. 对数据做简单的描述统计（一）使用proc means描述数据用proc means过程步，可以对数据做简单的描述统计，包括：非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值等。

基本语法：PROC MEANS data = 数据集<可选项>;V AR 变量列表;CLASS 分组变量;<BY 变量;><WEIGHT 变量;> （加权平均的权数）<FREQ 变量;> （相应观测出现的频数）说明：（1）可选项“MAXDEC = n”用来指定输出结果的小数位数；（2）默认是对数据集的所有数值变量的非缺省值做描述统计，若想包含缺省值，加上可选项“MISSING”；（3）V AR语句指定要做描述统计的变量；CLASS语句指定按分组变量对数据进行分组分别做描述统计；BY语句同CLASS语句（需要事先按BY变量排好序）；（4）默认输出非缺省值个数、均值、标准差、最大值、最小值；也可以自己指定需要输出的描述统计量：MAX ——最大值；MIN——最小值；MEAN——均值；MEDIAN——中位数；MODE——众数；N——非缺省值个数；NMISS——缺省值个数；RANGE——极差；STDDEV——标准差；SUM——累和；例1 鲜花销售的数据（C:\MyRawData\Flowers.dat），变量包括顾客ID，销售日期，petunias，snapdragons，marigolds三种花的销量：读取数据，计算新变量销售月份month，并使用proc sort按照月份排序，并使用proc means的by语句来按照月份描述数据。

代码：data sales;infile'c:\MyRawData\Flowers.dat';input CustID $ @9SaleDate MMDDYY10.Petunia SnapDragon Marigold;Month = MONTH(SaleDate);proc sort data = sales;by Month;/* Calculate means by Month for flower sales; */proc means data = sales MAXDEC = 0;by Month;var Petunia SnapDragon Marigold;title'Summary of Flower Sales by Month';run;运行结果：（二）使用统计量有时候需要将统计量存入新数据集，以便进一步做数据分析，或者与原数据集合并。

20个SAS过程步

20个SAS过程步
1、PROC
MEANS--数据描述：计算均数、标准差、最大值、最小值、变量有效数据个数、变量缺失个数
2、PROC UNIV ARIATE--正态性检验
3、PROC TTEST--两独立样本检验
4、PROC NPAR1WAR--秩和检验
5、PROC ANOV A--方差分析
6、PROC CORR--相关性分析
7、PROC REG--回归分析
8、PROC FREQ--计数资料描述；卡方检验；诊断试验
9、PROC LOGISTIC--结局是二分类的Logisitc回归分析
10、PROC PHREG--生存分析
11、PROC POWER--样本量及把握度计算
12、PROC PRINT--显示数据集
13、PROC GLM--回归分析或协方差分析
14、PROC RANK--给某变量排次或按序分组
15、PROC SORT--按某变量排序
16、PROC SURVEYSELECT--概率抽样
17、PORC IMPORT--导入数据集
18、PROC EXPORT--导出数据集
19、PROC CONTENTS--产生一个数据集的头文件，包含了多种该数据集的信息
20、PROC TABULATE--输出报表。

SAS_数据基本介绍

1003 F 18 49 1.66
Ratio 27.8107 31.6092 29.5181
数据步流程

数据步由 DATA 语句开始，对输入数据中的每一观测，都执行数据步一遍，当执行到数据步的最后一条程序语句（一般是Cards语句）时，将变量的当前值写入数据集中。然后SAS程序再回到数据步的第一条语句继续执行，读取下一个观测。就这样不断循环读取观测，从而建立起完整的数据集。一般来说，数据中有几行数据，则数据步执行几遍，建立的数据集中则有几个观测。
SAS数据集、常量、变量与观测

变量的命名变量名最多8个字符长，一般由字母、数字、下划线组成。第一个字符必须是字母或者下划线，不能有空格。特殊字符(如$，@，#) 也不允许在SAS名中使用。合法变量名如： A A1 abc name age total … SAS系统保留的特殊变量名，以下划线开始和结尾。如：_N_和_ERROR_等。
SAS数据集、常量、变量与观测
SAS数据集、常量、变量与观测

观测(Observation)
描述被观测对象的单一整体（如一个人、一个实验动物等）某些所研究特性的一系列数据值称为一个观测，又称观察。在SAS数据集中每一行数据是一个观测。

变量(Variable)
变量指定了数据的某一特性。在SAS数据集中，每一个观测是由各个变量的数据值组成。在数据集中每一列数据是一个变量。
SAS函数
函数是一个功能模块，包括三个要素：

函数名、参数、返回值
函数的作用为：根据参数计算函数值并返回。例：y = SUM ( 1, 2, 3) ; 函数名：SUM 参数：1, 2, 3 返回值：6 （函数运算结果）参数格式： 1. 用逗号分割：SUM(x1, x2, x3) 2. 用简化形式：SUM(OF x1-x3) 3. 用列表形式：SUM(OF x1 x2 x3)

SAS系统简介_SAS数据库与数据集

SAS数据集的创建
data sasuser.da1; input name$ x1 x2 x3; y=x1+x2=x3; cards; M 3 1.3 0.5 M 2 2.4 0.9 F 5 3.2 0.8 M 8 4.1 1.1 F 7 3.3 0.6 ; run;
利用DATA步从原始数据创建 SAS数据集
• SAS/ASSIST(面向任务的菜单驱动界面模块）
• 功能：为SAS系统提供面向任务的菜单驱动界面，可免去用户学习SAS语言的负担。 • 同时SAS/ASSIST生成的SAS程序即可辅助有经验的用户快速编写SAS程序，又可帮助新用户学习SAS语言。 • SAS/QC（质量管理模块） • 功能：可进行生产过程分析，试验设计，包括二阶因子分析，正交分析和矩阵试验。
（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。
永久库：
（1）永久库可有多个，且库中的数据集被保存起来，以便下次启动系统时使用。（2）SASUSER , Sashelp是SAS自带的永久库，每次启动时都会自动指定此库标记。

SAS描述性统计

统计程式
MEANS过程 MEANS过程
统计程式
例题4.1,进入SAS的显示管理系统,在编辑窗口输入程式: 例题4.1,进入SAS的显示管理系统,在编辑窗口输入程式: 4.1,进入SAS的显示管理系统 ex； 9；输入一个数据集，其中一个变量长度为9 data ex；length name$ 9；输入一个数据集，其中一个变量长度为9 t1- @@； input name sex$ group$ t1-t3 @@；将数据行中的数分别赋给几个变量 Cards； Cards； wangdong 1 1 90 70 60 xueping 2 2 85 95 88 输入一组数据行让其他SAS SAS语句使用 zhouhua 1 1 77 84 69 heyan 1 2 95 78 88 让其他SAS语句使用 hufang 1 2 78 77 69 zhangqun 1 1 93 91 89 ； maxdec=2；将数据集EX EX中的观测值进行简单描述性统计 proc means maxdec=2；将数据集EX中的观测值进行简单描述性统计 t1-t3； group；按组别将t1 t2、t3中的值分类统计 t1、 var t1-t3；class group；按组别将t1、t2、t3中的值分类统计 maxdec=4； proc means mean std cv maxdec=4；需要描述的变量 t1-t3； group；run；按组别将t1 t2、t3值的分析结果打印 t1、 var t1-t3； class group；run；按组别将t1、t2、t3值的分析结果打印
统计程式
MEANS过程 MEANS过程
统计程式
例题4.3,进入SAS的显示管理系统,在编辑窗口输入程式: 例题4.3,进入SAS的显示管理系统,在编辑窗口输入程式: 4.3,进入SAS的显示管理系统 ex； @@；d=xdata ex； input x y @@；d=x-y； Cards； Cards； 11.3 15 15 13.5 12.8 10 11 12 13 12.3 14 13.8 14 13.5 13.5 12 14.7 11.4 13.8 12 ； std； y； proc means n mean std； var x y； prt； d；run； proc means n mean std t prt； var d；run；程式中的第一个proc means作的简单的描述性统计，程式中的第一个proc means作x与y的简单的描述性统计，第二个proc means作的总体均值差为0的显著性检验。第二个proc means作x与y的总体均值差为0的显著性检验。

SAS语言介绍

一SAS语句SAS语言程序由数据步和过程步组成。

数据步用来生成数据集、计算、整理数据，过程步用来对数据进行分析、报告。

SAS语言的基本单位是语句，每个SAS语句一般由一个关键字（如DATA，PROC，INPUT，CARDS，BY）开头，包含SAS名字、特殊字符、运算符等，以分号结束。

SAS关键字是用于SAS语句开头的特殊单词，SAS语句除了赋值、累加、注释、空语句以外都以关键字开头。

SAS名字在SAS程序中标识各种SAS成分，如变量、数据集、数据库，等等。

SAS 名字由1到8个字母、数字、下划线组成，第一个字符必须是字母或下划线。

SAS关键字和SAS 名字都不分大小写。

二SAS表达式SAS数据步程序中的计算用表达式完成。

表达式把常量、变量、函数调用用运算符、括号连接起来得到一个计算结果。

常量SAS常量主要有数值型、字符型两种，并且还提供了用于表达日期、时间的数据类型。

数值型：数值型常数可以用整数、定点实数、科学计数法实数表示。

如：12，－7.5，2.5E－10字符型：字符型常数为两边用单撇号或两边用双撇号包围的若干字符。

如：'Beijing'，"Li Ming"，"李明"日期、时间：日期型常数是在表示日期的字符串后加一个字母d大小写均可），中间没有空格。

时间型常数是在表示时间的字符串后加一个字母t。

日期时间型常数在表示日期时间的字符串后加字母dt。

日期型：'13JUL1998'd时间型：'14:20't日期时间型：'13JUL1998:14:20:32'dt因为SAS是一种数据处理语言，而实际数据中经常会遇到缺失值，比如没有观测到数值，被访问人不肯答，等等。

SAS中用一个单独的小数点来表示缺失值常量。

变量SAS变量的基本类型有两种：数值型和字符型。

日期、时间等变量存为数值型（实际记录为距1960/01/01的天数）。

学习使用SAS进行数据处理

学习使用SAS进行数据处理在当今大数据时代，数据处理成为各个领域必不可少的一项技能。

在众多的数据处理软件中，SAS（Statistical Analysis System）以其强大的数据处理功能和广泛的应用领域而备受青睐。

本文将介绍学习使用SAS进行数据处理的一些基本步骤和常用技巧。

一、SAS的基本介绍SAS是一种功能强大的统计分析软件，它提供了一系列数据处理、数据分析和报告生成的工具。

SAS可以在不同的操作系统上运行，并支持多种数据格式的导入和导出。

此外，SAS还拥有丰富的数据处理函数和过程，可以帮助用户更高效地进行数据处理和分析。

二、数据导入与清洗数据处理的第一步是数据的导入和清洗。

在SAS中，可以使用PROC IMPORT 过程将各种格式的数据导入到SAS数据集中，如CSV、Excel、文本文件等。

导入数据后，可以使用DATA步骤或SQL语句对数据进行清洗，包括缺失值处理、异常值处理等。

三、数据变量的操作和转换在导入和清洗数据后，我们常常需要对数据进行一些变量的操作和转换。

SAS 提供了丰富的数据操作函数和语句，如变量重命名、变量类型的转换、变量的合并等。

此外，SAS还支持用户自定义函数和格式，可以根据具体需求对数据进行个性化的处理。

四、数据统计分析SAS作为一种统计分析软件，提供了多种统计分析过程和函数，帮助用户进行数据探索和分析。

常用的统计分析过程包括描述统计、方差分析、回归分析等。

在使用这些过程时，可以通过调整参数和选项来满足自己的分析需求。

五、数据可视化和报告生成数据处理的最终目的是为了更好地理解和传达数据的意义。

SAS提供了强大的图形化和报告生成工具，可以将数据分析结果以图表和表格的形式展现出来。

可以使用PROC SGPLOT绘制各种类型的图形，如散点图、柱状图、折线图等。

此外，SAS还支持使用ODS（Output Delivery System）将分析结果输出到多种格式的文件中，如PDF、HTML等。

sas属性数据分析

run;
(cate21.sas)
21
列联表分析
由原始数据生成列联表的例子
(2) 使用SAS菜单系统“分析员应用”生成列联表.
首先启动“分析员应用”,并打开SAS数据集STATCLAS.
① 在“分析员应用”菜单栏目中选分析(Statistics)=> 表分析(Table Analysis)....
14
列联表分析
属性变量取值的频数表
对属性变量最基本的统计特征就是它可取到的不同数值及取各个不同数值的频数和概率(频率).
(中学生数据的频数表和条形图.)
15
列联表分析
多个属性变量取值的交叉表
19
列联表分析
由原始数据生成列联表的例子
例2.1 对某个“统计入门”课题，记录了该课程中所有学生的性别和专业(′是′为统计专业,′非′ 为其他专业).数据见以下SAS程序的数据行.试用编程方法或菜单系统生成列联表.
27
列联表分析
例2.2 杀人犯的种族是否会影响判处死刑的问题.对1976至1977年美国佛罗里达州20个地区杀人案件中的326个被告进行调查.考虑的种族有白人与黑人;用“是”或“否”表示是否判处死刑.调查后已把数据整理成表格形式(见下表).试用编程方法或菜单系统生成列联表.
白人黑人是 19 17 36 否 141 149 290
26
列联表分析
有些情况下,已经汇总并得出表格中每个单元有多少个观测.在收集数据时,也许是先建立一张表,然后将观测个数记到每个单元中,这样得到的信息.或许是使用以表格形式发表的数据.如:
白人黑人是 19 17 否 141 149
在这种情况下,没有给出样本中每一个个体的观测数据.为了由这种类型的数据生成一张列联表, 首先建立一个包含所有单元观测个数的数据集, 然后使用带有WEIGHT语句的FREQ过程.

计算机应用技术：SAS数据管理、单变量描述性统计分析、t检验

1第2章SAS 数据管理2.1 录入数据与创建SAS 数据集EXCEL , WORD 等都有数据录入功能，而SAS 系统下建立数据文件或直接产生数据集，可以免去不同系统间的转换。

21)用PGM 窗口录入数据、创建SAS 数据集设一个资料包含m 个变量、n 个观测，将每一个观测的m个数据录在PGM 窗口的同一行上，同一行上各数据间留一个或一个以上的空格。

于是排成一个n 行m 列的数据方阵，用save 或save as 将数据以一个文件名的方式存在指定的硬盘或软盘上，就建立了一个数据文件(.sas 扩展名)。

如录入：（5个变量、2个观测）alice f 1356.584 becka f 1365.398；3 注意：数据文件需要通过编写和发送一段SAS 引导程序才能将其转变成SAS 数据集，只有SAS 数据集，才能方便地被SAS 中的非编程模块所调用。

因此，加引导程序，变成如下：4单击[submit]，创建数据集work.pgm ，然后可以被非编程模块调用，进行各种统计分析。

当数据量少时，直接将数据与程序语句写在一起，发送后，就可直接获得计算结果。

562)用viewtable 创建SAS 数据集进入tools, 进入table editor,直接录入数据，然后save 或save as ：7 这样就建立了数据集，可被非编程模块调用。

83)用SAS/ASSIST 创建SAS 数据集 solutions →assist →data management →create data →interactively →enter datain tabular form9在Table 后，选SAS 数据集名10Lable 标签，format 输入输出格式，可不输入11录入完后，单击close ，显示窗口：1213录入数据(Insert)，一行输入完后，回车，录入下一个记录：14录入结束，单击close ，将录入信息存盘，创建数据集，并退出数据输入状态。

sas可以承载的最大列数 -回复

sas可以承载的最大列数-回复SAS（统计分析系统）是一种强大的数据分析和统计软件，被广泛应用于各个领域和行业。

作为一个功能强大的统计软件，SAS可以处理大量的数据，并支持大规模的数据处理和分析。

但是，SAS能够承载的最大列数是多少？在回答这个问题之前，我们首先需要了解SAS所处理的数据类型和数据存储方式。

SAS中的数据通常以表格的形式存储，其中每一列代表一个变量，每一行代表一个观察值。

SAS支持的数据类型包括数值型、字符型、日期型等。

因此，表格的列数取决于变量的数量。

在SAS中，表格通常被称为数据集（data set），是SAS对数据的基本组织形式。

一个数据集可以包含多个变量，每个变量都有一个名称和相应的数据类型。

在SAS中，变量的名称可以由字母、数字和下划线组成，且不能以数字开头。

变量的数据类型决定了SAS对其进行的数据处理和分析操作。

SAS在处理数据时，通常采用基于内存的处理方式。

也就是说，SAS会将数据加载到内存中进行处理，而不是直接在硬盘上进行操作。

这种处理方式可以加快数据的访问和分析速度，但也意味着SAS的数据处理能力受限于计算机的内存大小。

一般来说，SAS可以处理的数据量受限于计算机的内存大小，而不是列数的限制。

对于32位操作系统的计算机，由于内存限制，SAS通常可以处理的最大数据集大小为2GB。

而对于64位操作系统的计算机，由于内存扩展，SAS 可以处理的数据集大小可以达到数百GB甚至上TB级别。

因此，对于64位操作系统的计算机，SAS可以处理的列数也会相应增加。

然而，尽管SAS可以处理大规模的数据集，但是在实际应用中，为了保证数据处理的效率和准确性，通常建议将大型数据集分为多个较小的数据集进行处理。

这样不仅可以降低计算机的内存压力，也可以减少数据处理时的错误和风险。

此外，通过将数据集拆分为多个较小的数据集，还可以更好地组织和管理数据，便于后续的数据分析和报告生成。

总结起来，SAS可以承载的最大列数并没有明确的限制，而是受限于计算机的内存大小和操作系统的类型。

sas中16位的时间形式

sas中16位的时间形式SAS中16位的时间形式是指SAS中使用的一种时间格式，它包含了日期和时间的信息，通常用于记录和分析时间序列数据。

在SAS中，16位时间形式的日期值是一个数值型变量，它表示自1970年1月1日0时0分0秒（格林威治时间）以来的秒数。

下面我们将分步骤阐述SAS中16位时间形式的详细信息。

第一步，了解16位时间形式的基本知识。

在SAS中，16位时间形式的时间值是以秒为单位的整数，它可以表示从1970年1月1日0时0分0秒（格林威治时间）开始的任何一个时刻。

该格式通常用于存储和处理时间戳数据，例如网络数据日志、传感器数据、金融交易记录等。

第二步，理解SAS中的时间格式。

SAS对时间信息进行了高度抽象化，它使用了一种独特的时间格式来表示时间值。

在SAS中，时间值以秒为单位进行存储，而日期则以天为单位存储。

通过将日期和时间值合并为一个单一的数值型变量，SAS能够方便地对时间信息进行处理和分析。

第三步，学习如何进行时间戳的转换。

在SAS中，我们可以将16位时间形式的时间戳转换为可读的日期和时间格式。

我们可以使用SAS 数据步骤中的函数来执行这些操作。

例如，我们可以使用以下代码将一个16位的时间戳转换为可读的日期和时间格式：例：data test;x = '1462123771';date_time = input(x, 16.);put date_time datetime21. ;run;在这个例子中，我们首先创建一个数据集“test”，然后定义一个16位的时间戳变量“x”，它包含了一个整数值“1462123771”。

接下来，在数据步骤中，我们使用input函数将16位的整数值转换为时间值。

我们使用“16.”格式指定了输入值的格式为16位的时间值。

最后，我们使用put函数将时间值转换为可读的时间格式，并在日志中打印出结果。

结果可以为：“02MAY2016:20:09:31”。

SAS简明教程范文

SAS简明教程范文SAS（统计分析系统）是一种最常用的统计分析软件，广泛应用于数据分析、数据挖掘、统计建模等领域。

本文将为您提供一个简明的SAS教程，介绍SAS的基本操作和常用功能。

一、SAS基础操作2.SAS程序结构：SAS程序由一系列SAS语句组成，每个语句以分号结尾。

一个完整的SAS程序由DATA步骤和PROC步骤构成。

3. 数据集的创建：在SAS中，可以使用DATA步骤来创建数据集。

通过DATA步骤，可以指定数据集的名称、变量名称和变量类型，并可以输入数据。

例如，下面的代码创建了一个名为student的数据集，并定义了两个变量，一个是姓名，一个是年龄。

```data student;input name $ age;datalines;John 20Mary 22Tom 21;run;```4.数据集的读取和查看：在SAS中，可以使用SET语句来读取已经存在的数据集。

使用PRINT和CONTENTS过程可以查看数据集的内容和结构。

```data student;set student;run;proc print data=student;run;proc contents data=student;run;```二、SAS常用功能1.数据清洗：在实际数据分析中，数据清洗是一个非常重要的步骤。

在SAS中，可以使用IF语句、WHERE语句和DROP、KEEP子句来对数据进行筛选、删除和保留。

```data new_student;set student;if age > 20;drop age;run;```2.数据处理：SAS提供了丰富的数据处理功能，可以进行数据透视、数据合并、数据转换等操作。

-数据透视：使用PROCFREQ过程可以计算变量的频数和频率，并生成透视表。

```proc freq data=student;tables name;run;```-数据合并：使用DATA步骤和MERGE语句可以将多个数据集按照指定的变量进行合并。

SAS中的描述性统计过程

SAS中的描述性统计过程（2012-08—01 18:07：01）转载▼分类:数据分析挖掘标签:杂谈SAS中的描述性统计过程描述性统计指标的计算可以用四个不同的过程来实现，它们分别是means过程、summary过程、univariate过程以及tabulate过程。

它们在功能范围和具体的操作方法上存在一定的差别,下面我们大概了解一下它们的异同点。

相同点：他们均可计算出均数、标准差、方差、标准误、总和、加权值的总和、最大值、最小值、全距、校正的和未校正的离差平方和、变异系数、样本分布位置的t检验统计量、遗漏数据和有效数据个数等,均可应用by语句将样本分割为若干个更小的样本，以便分别进行分析。

不同点：（1）means过程、summary过程、univariate过程可以计算样本的偏度（skewness）和峰度（kurtosis），而tabulate过程不计算这些统计量；(2）univariate过程可以计算出样本的众数（mode），其它三个过程不计算众数；（3）summary过程执行后不会自动给出分析的结果，须引用output语句和print过程来显示分析结果，而其它三个过程则会自动显示分析的结果；（4）univariate过程具有统计制图的功能，其它三个过程则没有;(5)tabulate过程不产生输出资料文件（存储各种输出数据的文件），其它三个均产生输出资料文件.统计制图的过程均可以实现对样本分布特征的图形表示，一般情况下可以使用的有chart过程、plot过程、gchart过程和gplot过程。

大家有没有发现前两个和后两个只有一个字母‘g’（代表graph)的差别,其实它们之间（只差一个字母g的过程之间）的统计描述功能是相同的，区别仅在于绘制出的图形的复杂和美观程度.chart过程和plot过程绘制的图形类似于我们用文本字符堆积起来的图形，只能概括地反映出资料分布的大体形状，实际上这两个过程绘制的图形并不能称之为图形，因为他根本就没有涉及一般意义上图形的任何一种元素（如颜色、分辨率等）。

sas 相关系数

sas 相关系数SAS相关系数：了解数据关联性的重要指标引言：在统计学和数据分析中，相关系数是一种衡量两个变量之间关联程度的指标。

它可以帮助我们了解数据之间的关系，从而更好地分析和预测未来的趋势。

SAS（统计分析系统）是一种功能强大的数据分析工具，它提供了许多计算相关系数的函数和过程。

本文将介绍SAS中常用的相关系数及其应用场景。

一、皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数是衡量两个变量之间线性关系强度的指标。

它的取值范围在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，0表示无关。

在SAS中，我们可以使用PROC CORR过程计算皮尔逊相关系数。

例如，我们有一组数据，包括身高和体重。

我们可以使用SAS代码计算这两个变量之间的相关系数：```SASPROC CORR DATA = data;VAR height weight;RUN;```通过运行上述代码，SAS将输出身高和体重之间的皮尔逊相关系数。

二、斯皮尔曼相关系数斯皮尔曼相关系数是一种非参数的相关系数，它衡量的是两个变量之间的等级关系。

与皮尔逊相关系数不同，斯皮尔曼相关系数不要求变量之间呈线性关系。

在SAS中，我们可以使用PROC CORR过程的SPEARMAN选项来计算斯皮尔曼相关系数。

例如，我们有一组数据，包括学生的数学和语文成绩。

我们可以使用SAS代码计算这两个变量之间的斯皮尔曼相关系数：```SASPROC CORR DATA = data SPEARMAN;VAR math_score chinese_score;RUN;```通过运行上述代码，SAS将输出数学成绩和语文成绩之间的斯皮尔曼相关系数。

三、判定系数判定系数是衡量一个变量能够被另一个变量线性预测的程度。

它的取值范围在0到1之间，越接近1表示预测能力越强。

在SAS中，我们可以使用PROC REG过程计算判定系数。

例如，我们有一组数据，包括广告投入和销售额。

我们可以使用SAS代码计算广告投入对销售额的判定系数：```SASPROC REG DATA = data;MODEL sales = advertising;RUN;```通过运行上述代码，SAS将输出广告投入对销售额的判定系数。

数据分析方法 sas

数据分析方法sas
SAS（Statistical Analysis System）是一种常用的数据分析方法，它是一套软件系统，利用统计分析和数据管理等技术，对大规模复杂数据进行处理、分析和挖掘。

以下是SAS的一些常见数据分析方法：
1. 描述性统计分析：通过计算各种统计指标（如均值、中位数、标准差等）来描述数据的特征和分布。

2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、处理和转换，包括处理缺失值、异常值和重复值，变量的标准化或归一化等。

3. 假设检验：通过对比实际数据和理论假设，判断某个因素对数据的显著影响，例如t检验、方差分析、卡方检验等。

4. 方差分析（ANOVA）：用于分析多个因素对数据之间差异的影响，并判断因素之间是否存在显著差异。

5. 回归分析：通过建立回归模型，探究自变量与因变量之间的关系，并预测因变量的值。

6. 聚类分析：将数据按照相似性进行分组，发现其中的内在结构和模式。

7. 因子分析：将大量的变量简化为少数几个综合指标（因子），以揭示变量背后的潜在变量结构。

8. 决策树：通过构建分类或回归树，对数据进行分组或预测。

9. 关联规则分析：通过挖掘大量事务数据中的频繁项集，找出项集之间的关联关系，用于市场篮子分析、交叉销售等。

以上只是SAS的一部分数据分析方法，SAS还包括更多的统计方法和机器学习算法，可以根据具体问题和需求选择合适的方法进行数据分析。

实验三 SAS描述统计分析

实验三SAS描述统计分析对数据进行频数统计、计算特征统计量和将数据图形化的过程称为描述统计。

其目的是为了揭示数据的集中趋势、分散程度和数据分布形态，展示极端数据，最后做出说明现象本质的初步结论。

用图形对数据进行描述性统计分析具有直观、鲜明、形象、便捷等特点，在表达统计数据时可以给人留下深刻的印象。

统计图形的种类很多，利用SAS可以方便的绘制常用的统计图形。

3.1 实验目的掌握使用SAS对数据作描述性统计分析的方法。

掌握SAS/GRAPH所提供的常用图形功能，能用SAS的统计图形对数据进行描述性统计分析。

3.2 实验内容一、用INSIGHT计算统计量、绘制统计图形二、用“分析家”计算统计量、绘制统计图形三、编程实现描述性统计（MEANS、UNIVARIATE、FREQ过程）、编程绘制统计图（GPLOT 和GCHART过程）3.3 实验指导一、用INSIGHT计算统计量【实验3-1】按性别分别计算SASHELP.CLASS中身高的均值、标准差、中位数和其它四分位数，简单分析学生身高的状况。

1. 在INSIGHT中打开数据集在菜单中选择“Solution（解决方案）”→“Analysis（分析）”→“Interactive Data Analysis （交互式数据分析）”，打开“SAS/INSIGHT Open”对话框，在对话框中选择数据集：SASHELP.CLASS，单击“Open（打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗口，如图3-1左所示。

2. 用Distribution菜单项计算统计量(1) 选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。

在数据集CLASS的变量列表中，选择height，然后单击“Y”按钮，height被选为分析变量，选择sex，然后单击“Group”按钮，sex被选为分组变量，如图3-1右所示。