SAS系统和数据分析SAS数据集
--SAS系统和数据分析拼接和合并数据集
第十二课 拼接和合并数据集数据集的连接是把两个或两个以上的数据集的观测连接成一个新的数据集。
连接的方式有两种：拼接和合并。
在SAS 数据步中用SET 语句可以拼接数据集，而用MERGE 语句可以合并数据集。
例如，我们有两个数据集A 和B ，要拼接和合并成新的数据集C ，两种不同方法的程序和结果见示意图12.1 所示。
一、 数据集的拼接数据集的拼接可分成三种主要的拼接情况：1. 相同变量的数据集拼接这是最简单的情况，在这种情况下，新生成的数据集就含有这些相同的变量，观测的数目是所有这些数据集的观测总和。
例如，数据集A 和B 都含有两个相同的变量COMMOM 和X ，且都有三条观测，如图12.2 所示。
A BSAS 数据集的连接D A T A C ; S ET A B ;R U N ;D A T A C ;M ER G E A B ;R U N ;A BA B图12.1 数据集的两种连接方式：拼接和合并DATA A DATA B OBS COMMON X OBS COMMON X 198011198014 298022298025 398033398036图12.2 含有相同的变量COMMOM和X的两个数据集用下面程序生成新数据集C有两个相同的变量COMMOM和X，6条观测。
Data A;Input common x ;Cards ;9801 19802 298033Data B ;Input common x ;Cards ;980149802598036Data C ;Set A B ;Proc print data=C;Run;拼接生成的新数据集C的结果如图12.3所示。
图12.3 相同变量的数据集拼接结果2.不相同变量的数据集拼接如果两个数据集A和B含有的变量不完全相同，如上例中数据集B含有的不是COMMON 和X变量而是COMMON和Y变量，如图12.4所示。
用SET语句拼接A和B数据集后，新生成的数据集C就含有三个变量COMMON、X和Y，观测的数目仍然是所有这些数据集的观测总和，但原数据集中没有的变量在拼接后新数据集中为缺失值。
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;
学习使用SAS进行数据分析的基础教程
学习使用SAS进行数据分析的基础教程一、SAS介绍与安装SAS（全称Statistical Analysis System，统计分析系统）是一种非常强大的数据分析软件。
它提供了丰富的统计分析、数据挖掘和数据管理功能。
在学习使用SAS之前，首先需要下载并安装SAS软件。
在安装过程中，需要根据操作系统选择相应的版本，并按照安装向导进行操作。
安装完成后，可以通过启动菜单找到SAS软件并打开它。
二、SAS基本语法与数据集1. SAS语法基础SAS语法是一种类似于编程语言的语法。
在SAS中，每一个语句都以分号作为结尾。
常用的SAS语句包括DATA、PROC和RUN。
DATA语句用于创建数据集，PROC语句用于执行数据分析过程，RUN语句用于执行SAS语句的运行。
2. SAS数据集SAS数据集是SAS中最重要的数据组织形式。
它可以包含多个数据变量，并且每个变量可以拥有不同的数据类型，如字符型、数值型、日期型等。
通过DATA语句可以创建一个新的SAS数据集，并通过INPUT语句指定每个变量的属性。
使用SET语句可以将现有的数据集读入到SAS数据集中，以供后续分析使用。
三、SAS数据清洗与变换1. 数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，其目的是去除数据中的错误或无效信息，保证数据质量。
在SAS中，可以使用IF和WHERE语句来筛选出符合条件的数据观测值，并使用DELETE和KEEP语句删除或保留特定的变量。
2. 数据变换数据变换是对原始数据进行转换，以满足具体的分析需求。
在SAS中，常用的数据变换操作包括缺失值处理、变量重编码、数据排序和数据合并等。
可以使用IF、ELSE和DO语句进行逻辑判断和循环操作，通过FORMAT语句对数据进行格式化。
四、SAS统计分析1. 描述统计分析描述统计分析是对数据的基本特征进行分析，包括均值、标准差、中位数、分位数和频数等。
在SAS中，可以使用PROC MEANS进行基本统计分析，使用PROC FREQ进行频数分析。
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系统和数据分析SAS数据集
第三课SAS数据集一、SAS数据集的结构SAS数据集是关系型的，它通常分为两部份：描述部份——包括了一些关于数据属性的信息数据部份——包括数据值SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中，如图3－1所示。
表的列称之为变量（Variable），变量类似于其他文件类型的域或字段（Field）表的行称之为观看（Observation），观看相当于记录（Record）变量1 变量2 变量3 变量4Name Test1 Test2 Test3 观察1 Xiaoer 90 86 88观察2 Zhangsan 100 98 89观察3 Lisi 79 76 70观察4 Wangwu 68 71 64观察5 Zhaoliu 100 89 99图3.1 一个SAS数据文件二、SAS数据集形式SAS系统中共有两种类型的数据集：SAS 数据文件（SAS data files）SAS 数据视窗（SAS data views）SAS 数据文件不仅包括描述部份,而且包括数据部份。
SAS 数据视窗只有描述部份，没有数据部份，只包括了与其他数据文件或其他软件数据的映射关系，能使SAS的所有进程可访问到，事实上并非包括SAS 数据视窗内的数据值。
自始至终，在SAS语言中，“SAS数据集”与这两种形式中之一有关。
在下面的例子中，PRINT进程用相同方式处置数据集，而忽略它的形式：PROC PRINT DATA=三、SAS数据集的名字SAS数据集名字包括三个部份，格式如下：（库标记）──这是SAS数据库的逻辑名字data-set-name（数据集名字）──这是SAS数据集的名字membertype（成员类型）──SAS数据集名字的这一部份用户使历时没必要给出。
SAS 数据文件的成员类型是DATA；SAS数据视窗的成员类型是VIEW例如，上面例子中的那个SAS数据集名字，aaa是库标记，abc是数据集名字，成员类型没有写出，应该是DATA或VIEW中的一个。
SAS的基本统计分析
SAS的基本统计分析SAS（统计分析系统）是一种广泛使用的统计分析软件，被广泛应用于数据分析和建模。
它提供了各种强大的统计分析功能，包括描述性统计、推断统计、回归分析、多元分析等。
在本文中，我们将介绍SAS的一些基本统计分析功能。
1.描述性统计分析：描述性统计是对数据集的基本特征进行分析和总结。
SAS提供了各种描述性统计分析功能，包括计算均值、中位数、百分位数、方差、标准差等。
例如，我们可以使用SAS的`MEANS`过程计算数据集中的变量的均值和标准差。
2.推断统计分析：推断统计分析是根据样本数据推断总体的参数估计和假设检验。
SAS提供了一系列的推断统计分析功能，包括参数估计、置信区间估计、假设检验等。
例如，我们可以使用SAS的`TTEST`过程进行两个样本的t检验，或者使用`ANOV`过程进行方差分析。
3.回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，并建立预测模型。
在SAS中，我们可以使用`REG`过程进行回归分析。
该过程提供了许多回归模型，如一元线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。
我们可以通过回归分析来了解变量之间的关系，发现影响因变量的重要因素，并进行预测。
4.多元分析：多元分析是一种分析多个自变量对因变量的影响的方法。
SAS提供了多种多元分析的方法，如多元方差分析（MANOVA）、主成分分析（PCA）、因子分析等。
我们可以使用SAS的`GLM`过程进行多元方差分析，或者使用`FACTOR`过程进行因子分析。
5.时间序列分析：时间序列分析是一种对时间相关数据进行建模和预测的方法。
SAS提供了一些时间序列分析的功能，如自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）等。
我们可以使用SAS的`ARIMA`过程进行时间序列分析，拟合ARIMA模型并进行预测。
6.非参数统计分析：非参数统计分析是一种不需要对总体进行任何假设的统计分析方法。
SAS提供了一些非参数统计分析的功能，如Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验等。
--SAS系统和数据分析SAS数据库
第四课SAS数据库一、SAS数据库（SAS data library）的成员一个目录里的所有SAS文件都是一个SAS数据库（SAS data library）的成员。
一个目录可以包含外部文件（非SAS文件）以及SAS文件，但只有这些SAS文件才是SAS数据库的成员。
SAS数据库是一个逻辑概念，没有物理实体。
图4.1描述了SAS数据库、SAS文件和SAS 文件的元素之间的关系。
注意，这个库对应于主机操作系统的一个目录，而SAS文件对应于目录内的一个文件。
图4.1 在SAS数据库中的成员类型例如，我们前面定义的Study永久库就是一个SAS数据库，对应的目录为d:\sasdata\mydir，在此目录内有SAS数据集文件：●Class.sd2（包含两种成员类型DATA和VIEW）●索引文件Class.si2其他SAS文件如用BASE SAS软件的存储程序功能产生的成员类型为：●PROGRAM程序文件SAS的目录是具有成员类型为：●CATALOG的SAS文件此文件用来存储许多称为目录条目（catalog entries）的不同类型的信息，用于SAS系统识别它的结构。
典型地，像BASE SAS软件，如果存储目录条目信息对于处理是必要的话，就自动地存储SAS目录条目，而在其他SAS软件中，用户必须在各个过程中规定这个目录条目，用下面完整的四级名字形式来识别：libref.catalog.entry-name.entry-type（库标记.目录名.条目名.条目类型）。
SAS系统有一些特性帮助你管理目录中的条目，一是CATALOG过程，它是BASE SAS软件中的一个过程；另一个是显示管理的CATALOG窗口。
SAS访问描述器是一个允许用户创建SAS/ACCESS视图的工具，访问描述器的成员类型为：●ACCESS的一些文件我们可以用SAS/ACCESS软件里的ACCESS过程创建它们。
访问描述器描述存储在SAS 系统外部的数据，如一些公开的数据库管理系统（DBMS）中的数据，每个访问描述器保存我们想要访问的有关DBMS文件的必要信息，如它的名字、列名和列类型等。
SAS系统和数据分析输入输出格式
SAS系统和数据分析输入输出格式SAS（Statistical Analysis System）是一种用于数据分析的软件系统，它可以用于数据处理、统计建模、数据挖掘、报告生成等多个方面。
SAS系统提供了一套完整的数据分析工具和功能，使得用户可以方便地进行数据处理和分析工作。
在SAS系统中，数据的输入和输出格式对于数据分析是至关重要的。
正确的输入格式可以确保数据能够被正确地导入到SAS系统中进行分析，而输出格式则决定了分析结果的呈现方式和使用方式。
对于文本文件的输入，SAS系统可以通过DATA步骤或者PROC IMPORT 过程来导入数据。
在DATA步骤中，用户可以使用INFILE语句来指定输入文件路径和参数，然后使用INPUT语句来定义数据的列变量和格式。
PROC IMPORT过程则可以通过对话框或者语句方式导入数据，用户可以选择数据文件、工作表和导入选项。
对于Excel文件的输入，PROC IMPORT过程同样可以很方便地将数据导入到SAS系统中。
在数据输入之后，SAS系统中的数据可以采用两种不同的存储方式，即SAS数据集和SAS视图。
SAS数据集是一种独立于数据源的数据存储方式，它可以被完全加载到存储器中，方便用户进行数据处理和分析。
而SAS视图则是一种基于数据源的虚拟表格，它不占用存储空间，只有在需要数据时才从数据源中获取。
用户可以通过DATA步骤或者PROCSQL语句来创建SAS数据集和SAS视图。
在数据分析之后，SAS系统中的数据可以通过多种方式进行输出。
最常见的输出方式是创建报告和导出结果。
SAS系统提供了PROC REPORT和PROC TABULATE等过程，可以帮助用户根据数据的特点和要求生成不同样式的报告。
用户可以通过对话框或者语句方式设置报告的格式、样式和输出路径。
此外，SAS系统还支持将结果输出到外部文件，例如文本文件、Excel文件、PDF文件等。
用户可以通过DATA步骤或者PROC EXPORT过程将数据导出到指定的文件中。
使用SAS进行数据分析的基础知识
使用SAS进行数据分析的基础知识一、SAS数据分析简介SAS（Statistical Analysis System）是一套全面的数据分析软件工具，它具备强大的数据处理和统计分析能力。
它适用于各种领域的数据分析，包括市场调研、金融分析、医疗研究等。
二、数据准备在进行SAS数据分析之前，首先要进行数据准备。
这包括数据的收集、整理和清洗。
收集数据可以通过调查问卷、实地观察、数据库查询等方式。
整理数据即将数据格式统一，包括去除重复数据、统一变量命名等。
清洗数据则是去除异常值、缺失值处理等。
三、SAS基础语法1. 数据集（Data set）的创建和导入SAS中的数据以数据集的形式存在，可以使用DATA步骤创建数据集，也可以从外部文件导入数据集。
导入数据可使用INFILE 语句指定文件位置，并使用INPUT语句将数据导入到数据集中。
2. 数据操作和处理SAS提供了多种数据操作和处理函数，如排序、合并、拆分等。
常用的函数有SUM、MEAN、COUNT、MAX、MIN等，它们可以对数据集中的变量进行统计和计算。
3. 数据可视化SAS提供了多种可视化方式，用于更直观地展示数据。
可以使用PROC SGPLOT语句进行绘图，如折线图、散点图、柱状图等。
还可以使用PROC TABULATE语句生成数据报表。
四、统计分析SAS强大的统计分析功能是其独特的优势之一。
以下为几种常用的统计分析方法：1. 描述统计分析描述统计分析用于对数据进行概括和描述。
可以使用PROC MEANS进行均值、中位数、标准差等统计指标的计算，使用PROC FREQ进行频数分析。
2. t检验t检验用于比较两组样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC TTEST进行t检验分析，根据t值和显著性水平判断差异是否显著。
3. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC ANOVA进行方差分析，根据F值和显著性水平判断差异是否显著。
SAS基础语法总结
SAS基础语法总结SAS（Statistical Analysis System）是一个统计分析系统，由SAS Institute公司开发。
它提供了广泛的数据处理和分析功能，并具有强大的统计建模能力。
SAS语言是SAS系统的命令语言，用户可以使用SAS语言来操作数据、进行统计分析和生成报告。
SAS语言的基础语法包括以下几个方面：1.数据集在SAS中，数据以数据集（dataset）的形式存储和操作。
数据集由观测（observation）和变量（variable）组成。
观测对应于数据表中的一行，变量对应于数据表中的一列。
SAS中的数据集通常以.libname.datasetname的形式来表示，libname为库名，datasetname 为数据集名。
2.数据步数据步（Data Step）是SAS语言中对数据集进行处理和转换的基本单元。
数据步以data关键字开始，以run关键字结束。
在数据步中，可以使用各种SAS语句对数据集进行增加、删除、修改和计算等操作。
3.变量在SAS中，变量的类型可以分为字符型（character）和数值型（numeric）。
变量名由字母和数字组合而成，长度不能超过32个字符。
SAS变量名区分大小写。
变量可以用来存储数据或作为计算过程的中间结果。
可以使用retain语句来保留一些或一些变量的当前值以供下一次迭代使用。
4.数据的输入和输出SAS可以从各种数据源（如文本文件、Excel文件、数据库等）中读取数据，并将数据输出到不同的格式中（如文本文件、Excel文件、数据库等）。
数据的输入和输出涉及到一些常用的SAS语句，如infile、input、format、outfile等。
通过这些语句，可以定义数据源的位置和格式，将数据读取到SAS中，并将处理结果输出到指定的位置。
5.条件语句和循环语句在SAS语言中，可以使用if-then-else语句来实现条件判断。
if-then-else语句通过判断一个逻辑条件的真假来执行不同的操作。
SAS的名词解释
SAS的名词解释随着大数据时代的到来，人们对于数据分析和统计越来越重视。
在数据科学领域中，一家被广泛应用和认可的软件公司就是SAS（Statistical Analysis System）公司。
本文将对SAS和与之相关的名词进行解释，并介绍其在数据分析领域中的重要性。
一、SAS（Statistical Analysis System）公司SAS公司是全球领先的分析软件提供商。
它的软件系统（也称为SAS）广泛用于数据管理、数据挖掘、统计分析、预测建模和商业智能等领域。
SAS公司于1976年成立于美国，多年来一直致力于推动数据分析领域的创新和发展。
其产品和解决方案帮助企业从庞大的数据中获取洞察力，做出更明智的商业决策。
二、SAS语言SAS语言是SAS公司开发的一种专门用于数据分析和统计的编程语言。
它具有强大的数据处理能力和丰富的统计分析函数，被广泛应用于学术研究、医药、金融、市场营销等众多领域。
SAS语言的特点是结构化和过程导向的，即通过一系列的步骤和语句来完成数据分析任务。
它具有灵活的语法和强大的数据管理功能，使得用户能够高效地处理和分析大规模数据集。
三、SAS数据集SAS数据集是SAS系统中最常用的数据存储格式。
它可以理解为一个结构化的表格，包含多个观测值和变量。
SAS数据集可以由用户创建，也可以从外部数据源导入。
在SAS语言中，对数据进行读取、处理和分析都是通过操作数据集来完成的。
SAS数据集的优势在于高效的数据检索、数据转换和数据整合能力，使得用户能够迅速地获取所需的信息。
四、SAS图形SAS图形是SAS系统中用于数据可视化的工具。
它提供了众多的图表类型和图形选项，如散点图、柱状图、折线图等，帮助用户更直观地理解和展示数据。
通过利用SAS图形，用户可以进行数据探索和发现数据之间的关联性。
此外，SAS 图形还支持自定义图形输出，使用户能够根据需要调整图表的样式、尺寸和布局。
五、SAS模型SAS模型是指在SAS系统中基于数据建立的统计分析模型。
sas数据分析报告
SAS数据分析报告1. 引言SAS（统计分析系统）是一款广泛应用于数据分析和统计建模的软件工具。
本报告将介绍如何使用SAS进行数据分析，并提供一系列步骤，以帮助读者快速上手。
2. 数据准备在开始数据分析之前，我们首先需要准备好待分析的数据集。
数据集应包含所需的变量和观测值，并且应该经过清洗和预处理，以确保数据的准确性和一致性。
3. SAS环境设置在使用SAS进行数据分析之前，我们需要设置SAS环境。
这包括设置工作目录、导入数据和加载所需的SAS库。
markdown sas ** 设置工作目录** libname mydata ‘/path/to/data/’;** 导入数据** data mydata.mydataset; infile ‘/path/to/dataset.csv’ delimiter = ‘,’ firstobs = 2; input var1 var2 var3; run;** 加载SAS库 ** proc sql; create table mydata.mytable as select * from mydata.mydataset; quit; ```4. 数据探索一旦准备好数据并设置好SAS环境，我们可以开始进行数据探索。
这包括计算描述性统计量、绘制图表和查找数据间的相关性等操作。
markdown sas ** 计算描述性统计量 ** proc means data = mydata.mytable; var var1 var2 var3; output out = mydata.summary_stats mean = mean std = std min = min max = max; run;** 绘制直方图 ** proc univariate data = mydata.mytable; histogram var1; run;** 计算相关性 ** proc corr data = mydata.mytable; var var1 var2 var3; run; ```5. 数据分析有了对数据的初步了解后，我们可以开始进行更深入的数据分析。
SAS系统和数据分析建立SAS系统的数据集(ASSIST)
第六课建立SAS系统的数据集(ASSIST)得到SAS数据集的五种途径●用SAS/ASSIST 通用菜单系统创建数据集●用SAS/FSP系统的FSEDIT过程创建数据集●用SAS数据步（DATA STEP）将外部文件转换为数据集●用SAS/ACCESS系统访问其他数据库●用FILE/IMPORT或EXPORT输入输出数据库其中，如何使用SAS数据步读入外部原始数据文件，并将它们转换为SAS数据集是我们要重点掌握的。
一、用ASSIST通用菜单援助系统创建数据集下面我们通过创建一个SURVEY数据集，并用报表形式显示的例子，来说明SAS/ASSIST 软件的具体的操作步骤。
1.启动SAS/ASSIST软件最简单的方法是单击工具拦上的SAS/ASSIST按钮，或选择菜单命令:●Globals/SAS/ASSIST或在左上角的命令框直接键入Assist并按Enter键，都可启动SAS/ASSIST软件，主菜单如图6.1所示。
共有11个子系统：TUTORIALDA TA MGMT (DA TA Management)REPORT WRITINGGRAPHICSDATA ANAL YSISPLANNING TOOLSEISREMOTE CONNECTRESULTSSETUPINDEX图6.1 SAS/ASSIST软件的主菜单2.选择主菜单中的DATA MGMT（数据管理）项选择主菜单上的DATA MGMT（数据管理）子菜单,如图6.2所示。
图6.2 数据管理的主菜单3.选择CREATE/IMPORT（创建数据集或输入数据）的方法选择CREATE/IMPORT菜单后，提供几种创建数据集的方法供用户选择，如图6.3所示。
假设我们:（1）选择用交互式方法录入数据：图6.3 创建和输入菜单Enter data interactively….（2）选择第二种以表格的形式输入记录的方式图6.4 选择以表格的形式输入记录的方式如图6.4所示，又提供了两种输入观测的方法供用户选择：Enter data one record at a time （一次输入一条记录的方式）和Enter data in tabular form（以表格的形式输入）。
sas属性数据分析
(cate21.sas)
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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)....
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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.)
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列联表分析
多个属性变量取值的交叉表
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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.
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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
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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.
SAS系统和数据分析典型相关分析
第三十七课 典型相关分析典型相关分析（Canonical Correlation Analysis ）是研究两组变量间相关关系的一种多元统计分析方法。
它能够揭示两组变量之间的内在联系，真正反映两组变量间的线性相关情况。
一、 典型相关分析我们研究过两个随机变量间的相关，它们可以用相关系数表示。
然而，在实际中常常会遇到要研究两组随机变量间),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y 的相关关系问题。
),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y 可能是完全不同的，但是它们的线性函数可能存在密切的关系，这种密切的关系能反映),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y 之间的相关关系。
因此，就要找出),,,(21p x x x 的一个线性组合u 及),,,(21q y y y 的一个线性组合v ，希望找到的u 和v 之间有最大可能的相关系数，以充分反映两组变量间的关系。
这样就把研究两组随机变量间相关关系的问题转化为研究两个随机变量间的相关关系。
如果一对变量（u ，v ）还不能完全刻画两组变量间的相关关系时，可以继续找第二对变量，希望这对变量在与第一对变量（u ，v ）不相关的情况下也具有尽可能大的相关系数。
直到进行到找不到相关变量对时为止。
这便引导出典型相关变量的概念。
1. 典型相关系数与典型相关变量设有两组随机变量),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y ，假定它们都已经标准化了，即p i x D x E i i ,,2,1= ,1=)(,0=)( ，q i y D y E i i ,,2,1= ,1=)(,0=)( ，若记：⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=p p y y y y x x x x 2121, 此时，它们的协方差矩阵（也是相关系数矩阵）为：R R R R R y x D yy xy yx xx =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ 其中，()()yx xy yy xx R R y x Cov R y D R x D ====),(,,实际上，我们要找：y m v x l u 1111,'='=使1u 和1v 的相关系数),(11v u ρ达到最大。
SAS名词解释
SAS名词解释SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件系统，可用于数据管理、数据分析和报告生成。
下面是一些常见的SAS名词解释：1. 数据集（DATA SET）：SAS中最常用的数据存储方式，数据集是由一系列数据行（称为观测值）和数据变量（称为变量）组成的表格格式。
2. SAS程序（SAS PROGRAM）：SAS程序是用SAS语言编写的一系列指令，用于数据清洗、转换、分析和报告生成等操作。
3. SAS语言（SAS LANGUAGE）：SAS语言是一种专门用于数据分析和报告生成的编程语言，具有数据处理、统计分析、图形绘制等功能。
4. SAS文件（SAS FILE）：SAS文件是指包含SAS程序和数据集等信息的文件，通常以.SAS或.SAS7BDAT为扩展名。
5. 数据步（DATA STEP）：数据步是SAS程序的一个主要部分，用于对数据集进行处理和转换。
6. 过程步（PROCEDURE STEP）：过程步是SAS程序中的一种语句，用于执行一些特定的统计分析或数据处理操作，如PROC MEANS （计算统计量）和PROC FREQ（计算频率统计量）等。
7. SAS工具箱（SAS TOOLBOX）：SAS提供了许多工具箱，包括数据管理工具、统计分析工具、数据挖掘工具、报告生成工具等，用于提高数据分析的效率和准确性。
8. SAS Studio：SAS Studio是一个基于web的SAS开发环境，可以通过互联网连接到SAS服务器，用户可以在各种设备上使用它来编写、测试和执行SAS程序。
9. SAS分布式环境（SAS GRID）：SAS分布式环境是一种基于网格计算的分布式系统，通过利用多个服务器共同完成数据处理和分析任务，从而提高计算效率和数据处理能力。
10. SAS程序库（SAS LIBRARY）：SAS程序库是指存储SAS程序和数据集的目录或文件夹，SAS程序可以通过指定程序库路径来访问其中的文件。
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）。
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。
SAS系统和数据分析Spearman等级相关分析
第三十课 Spearman 等级相关分析一、 秩相关的Spearman 等级相关分析前面介绍了使用非参数方法比较总体的位置或刻度参数，我们同样也可以用非参数方法比较两总体之间的相关问题。
秩相关（rank correlation ）又称等级相关，它是一种分析i x 和i y 等级间是否相关的方法。
适用于某些不能准确地测量指标值而只能以严重程度、名次先后、反应大小等定出的等级资料，也适用于某些不呈正态分布或难于判断分布的资料。
设i R 和i Q 分别为i x 和i y 各自在变量X 和变量Y 中的秩，如果变量X 与变量Y 之间存在着正相关，那么X 与Y 应当是同时增加或减少，这种现象当然会反映在（i x ，i y ）相应的秩（i R ，i Q ）上。
反之，若（i R ，i Q ）具有同步性，那么（i x ，i y ）的变化也具有同步性。
因此：∑∑==-==n i ni i i i Q R d d 1122)((30.1)具有较小的数值。
如果变量X 与变量Y 之间存在着负相关，那么X 与Y 中一个增加时，另一个在减小，d 具有较大的数值。
既然由（i x ，i y ）构成的样本相关系数反映了X 与Y 之间相关与否的信息，那么在参数相关系数的公式),(Y X r 中以i R 和i Q 分别代替i x 和i y ，不是同样地反映了这种信息吗？基于这种想法，Charles Spearman 秩相关系数),(Q R r s 应运而生：∑∑∑∑∑∑∑----=22)1()1()1)(1(),(i i i i i i i i s Q n Q R n R Q n Q R n R Q R r (30.2)),(Q R r s 与),(Y X r 形式上完全一致，但在),(Q R r s 中的秩，不管X 与Y 取值如何，总是只取1到n 之间的数值，因此它不涉及X 与Y 总体其他的内在性质，例如，秩相关不需要总体具有有限两阶矩的要求。
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第三课SAS数据集一、SAS数据集的结构SAS数据集是关系型的，它通常分为两部分：●描述部分——包含了一些关于数据属性的信息●数据部分——包括数据值SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中，如图3－1所示。
●表的列称之为变量（Variable），变量类似于其他文件类型的域或字段（Field）●表的行称之为观察（Observation），观察相当于记录（Record）变量1 变量2 变量3 变量4Name Test1 Test2 Test3观察1 Xiaoer 90 86 88观察2 Zhangsan 100 98 89观察3 Lisi 79 76 70观察4 Wangwu 68 71 64观察5 Zhaoliu 100 89 99图3.1 一个SAS数据文件二、SAS数据集形式SAS系统中共有两种类型的数据集：●SAS 数据文件（SAS data files）●SAS 数据视窗（SAS data views）SAS 数据文件不仅包括描述部分,而且包括数据部分。
SAS 数据视窗只有描述部分，没有数据部分，只包含了与其他数据文件或者其他软件数据的映射关系，能使SAS的所有过程可访问到，实际上并不包含SAS 数据视窗内的数据值。
自始至终，在SAS语言中，“SAS数据集”与这两种形式中之一有关。
在下面的例子中，PRINT过程用相同方法处理数据集aaa.abc，而忽略它的形式：PROC PRINT DATA=aaa.abc三、SAS数据集的名字SAS数据集名字包括三个部分，格式如下：Libref.data-set-name.membertype●Libref（库标记）──这是SAS数据库的逻辑名字●data-set-name（数据集名字）──这是SAS数据集的名字●membertype（成员类型）──SAS数据集名字的这一部分用户使用时不必给出。
SAS 数据文件的成员类型是DATA；SAS数据视窗的成员类型是VIEW例如，上面例子中的aaa.abc这个SAS数据集名字，aaa是库标记，abc是数据集名字，成员类型没有写出，应该是DATA或VIEW中的一个。
四、永久的和临时的SAS数据集SAS的存储方式有两种：●永久的SAS数据集●临时的SAS数据集一个SAS数据集是临时地或者是永久地存在，取决于该数据集所附属的SAS数据库是临时的或永久的。
一般用LIBNAME语句把主机系统下某个目录与库标记联系起来，并用这个库标记作为SAS数据集名字的第一部分（或称第一级），这样规定的SAS数据集是永久的；如果只有第二部分（或称第二级）数据集的名字或库标记为WORK时，这样规定的SAS数据集是临时的。
永久库中的所有文件将被保留，但库标记仍然是临时的。
每次SAS启动时都自动指定两个库标记：SASUSER和WORK。
分别联系目录“C:\SAS\SASUSER ”和“C:\SAS\SASWORK\#TDxxxxx ”。
如图3.2所示。
图3.2 SAS系统的库标记与对应的目录1.对永久SAS数据集的命名假定你想创建一个数据集名为Class的永久数据集，这个数据集中的观测值和变量定义为图3.1所示。
首先，你要确定Class的数据集在哪里存储，然后使用LIBNAME语句来定义库标记；若选择Study作为库标记，那么在DATA语句中你应该这样命名SAS数据：图3.3 创建永久性数据集STUDY.CLASSlibname study 'd:\sas\mydir';data study.class;当这个DATA步执行时，名为class的SAS数据集被存储在用库标记Study联系的目录里。
图3－3所示的是创建永久性数据集STUDY.CLASS的程序，注意在第一条LIBNAME语句执行后，将在LIBNAME窗口出现第五个新的库标记“STUDY”和用户自定义联系目录“d:\sas\mydir”。
在这次SAS会话后面的DATA步或PROC步使用这个数据集时，必须规定两级名字。
例如：proc print data=study.class ;如果你想在另一次SAS会话里读这个class数据集,你必需再定义一个库标记。
2.对临时SAS数据集的命名为了创建或读一个临时SAS数据集，通常你只要规定单级名字，即这个数据集名字。
SAS 系统自动地使用WORK作为库标记。
这对于开发和检查新程序非常有用，但每次结束SAS 后WORK库标记中的所有文件将被删除。
例如，下面语句：data class;产生SAS数据集的全名为work.class（或work.class.data，该数据集的成员类型data是SAS系统自动产生的，不必写出）。
如果你执行DATA步但不想创建SAS数据集，可在DA TA语句里规定关键字_NULL_作为这个数据集的名字。
如果你在DA TA语句中没有规定数据集的名字或保留名字_NULL_，那么SAS系统自动地创建一些SAS数据集，并命名为DA TA1、DA TA2、…这些数据集被存在WORK库中。
五、SAS数据集的索引SAS数据集可以用一个或几个被称为关键字变量的变量来索引。
SAS索引根据用它们的值组成索引的关键字的个数多少而分为:●简单索引●复合索引1.简单索引简单索引是用一个关键变量的值来对观测定位指针。
这个关键变量可以是数值变量或字符变量。
当你创建一个简单索引时，SAS系统自动地以关键变量相同的名字给这个索引命名。
下面的例子显示PROC DA TASETS语句为Study.class数据集创建一个简单索引。
用library=study指明库标记study，用modify class语句说明在已指定d:\sasdata\mydir目录下所要修改的数据集名为class，真正建立索引的语句为index create name，name是数据集class 中的一个字段名，被指定为关键变量，然后用contents data=class语句打印这个class数据集的内容资料。
如图3.4所示。
2.复合索引复合索引引用两个或两个以上变量的值来确定观测的指针位置。
用在复合索引中的这些变量可以是数值类型或字符类型或两者兼有。
当创建这个索引时必须规定一个唯一的索引名。
下例如图3.5所示，给出PROC DA TASETS语句为数据集Study.Class创建一个复合索引。
图3.4 为STUDY.CLASS数据集建立关键字是NAME的索引TEST1、TEST2和TEST3三个变量被指定为关键变量。
图3.5为数据集Study.Class创建复合索引第四课Index create TEST=(test1 test2 test3)语句中，TEST变量是建立复合索引时，必须由用户自行规定一个唯一的索引名，小括号内的数据集变量的次序表示复合索引的关键字次序，即test1是第一关键字，test2是第二关键字，test3是第三关键字。
SAS数据库一、SAS数据库（SAS data library）的成员一个目录里的所有SAS文件都是一个SAS数据库（SAS data library）的成员。
一个目录可以包含外部文件（非SAS文件）以及SAS文件，但只有这些SAS文件才是SAS数据库的成员。
SAS数据库是一个逻辑概念，没有物理实体。
图4.6描述了SAS数据库、SAS文件和SAS 文件的元素之间的关系。
注意，这个库对应于主机操作系统的一个目录，而SAS文件对应于目录内的一个文件。
例如，我们前面定义的Study 永久库就是一个SAS 数据库，对应的目录为d:\sasdata\mydir ，在此目录内有SAS 数据集文件：● Class.sd2（包含两种成员类型DATA 和VIEW ）● 索引文件Class.si2其他SAS 文件如用BASE SAS 软件的存储程序功能产生的成员类型为：● PROGRAM 程序文件SAS 的目录是具有成员类型为：● CATALOG 的SAS 文件此文件用来存储许多称为目录条目（catalog entries ）的不同类型的信息，用于SAS 系统识别它的结构。
典型地，像BASE SAS 软件，如果存储目录条目信息对于处理是必要的话，就自动地存储SAS 目录条目，而在其他SAS 软件中，用户必须在各个过程中规定这个目录条目，用下面完整的四级名字形式来识别：libref.catalog.entry-name.entry-type （库标记.目录名.条目名.条目类型）。
SAS 系统有一些特性帮助你管理目录中的条目，一是CA TALOG 过程，它是BASE SAS 软件中的一个过程；另一个是显示管理的CATALOG 窗口。
SAS 访问描述器是一个允许用户创建SAS/ACCESS 视图的工具，访问描述器的成员类型为：● ACCESS 的一些文件我们可以用SAS/ACCESS 软件里的ACCESS 过程创建它们。
访问描述器描述存储在SAS 系统外部的数据，如一些公开的数据库管理系统（DBMS ）中的数据，每个访问描述器保存我们想要访问的有关DBMS 文件的必要信息，如它的名字、列名和列类型等。
二、 对SAS 数据库的管理1. 联系和删除库标记的方法可以使用LIBNAME 语句把库标记与一个物理名字联系起来.例如上面例子中:libname Study 'd:\sasdata\mydir';也可以使用LIBNAME 语句删除这个库标记,提交的形式如下:libname Study clear ;所谓的SAS 数据库的物理名字，是指在你的主机系统下的SAS 文件名，因此必须符合主存储的程序（P R O G R A M ）访问描述器（A C C E SS ）SAS数据文件（D A T A ）SAS数据视窗（V IE W ）目录条目（C A T A L O G ）SA S 数据库SA S 数据集其它SA S 文件SA S 目录图4.6 在SAS 数据库中的成员类型机系统下文件名的法则，如在Windows环境下，文件的路径(也称主机的目录名)命名法则为如d:\sasdata\mydir的形式。
库标记是在SAS系统中用来标识SAS系统一组文件的方式，它是一个临时的名字，使得我们在每一个SAS系统作业或会话中与SAS数据库联系在一起。
2.查看SAS数据库及其内容如图4.7所示，操作步骤如下:图4.7 创建和查看STUDY数据库及其内容●在命令框中键入LIB或LIBNAME，进入LIBNAME窗口，列出了所有已指定库标记的SAS数据集●在想要查看的库前面的横线上键入S（即SELECT）并回车，进入DIR窗口，列出了指定数据库中的所有SAS文件●在想要查看的数据集前面的横线上键入S并回车，进入V AR窗口，列出了指定数据集的描述部分的信息●在想要修改的变量前面的横线上键入R（即RENAME）并回车，可以改变这个变量的属性。