sas统计分析报告

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手把手教你使用SAS进行数据分析

手把手教你使用SAS进行数据分析SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的数据分析和统

计软件，广泛应用于学术研究、商业分析、医学统计等领域。本

篇文章旨在手把手教读者如何使用SAS进行数据分析，并将内容

按照类别划分成不同章节，以便提供更具体且丰富的内容。

第一章：SAS基础

本章将介绍SAS的安装和基本设置，帮助读者快速上手。首先，读者需要从SAS官方网站下载并安装SAS软件。安装完成后，可

以根据需要进行个性化设置，例如选择语言和界面风格等。此外，还将介绍SAS的基本语法和常见命令，让读者了解如何打开、保

存和导入数据集。

第二章：数据处理与清洗

数据处理是数据分析的首要步骤，本章将详细介绍如何使用SAS进行数据处理和清洗。首先，会介绍如何检查数据集的完整性，包括数据类型、缺失值和异常值等。然后，会讲解如何进行

数据变换，例如数据排序、合并和拆分等。最后，会介绍如何处

理缺失值，包括插补和删除处理。

第三章：数据探索和可视化

数据探索和可视化是数据分析的关键环节，本章将重点介绍如

何使用SAS进行数据探索和可视化。首先，会介绍如何计算和描

述性统计量，例如均值、中位数和标准差等。然后，会讲解如何绘制常见的数据图表，例如直方图、散点图和箱线图等。此外，还将介绍如何使用SAS进行数据透视和交叉分析，以便更深入地挖掘数据关系。

第四章：统计分析

统计分析是数据分析的核心步骤，本章将介绍如何使用SAS进行常见的统计分析。首先，会介绍基本的假设检验，例如t检验和方差分析等。然后，会讲解回归分析的基本原理和应用，包括线性回归和逻辑回归等。此外，还将介绍如何使用SAS进行聚类分析和因子分析等高级统计技术。

sas数据分析报告

摘要：

本文介绍了基于SAS软件进行的数据分析报告。首先，对数据进行了简要的介绍和处理，并对数据进行了可视化处理。然后我们使用SAS建立了模型，并对模型进行了评估。最后，我们对结果进行了解释和分析，并提出了相关的建议。

关键词：SAS，数据分析，模型建立，可视化，结果解释

1. 简介

SAS是一款广泛应用于数据分析领域的统计软件，其丰富的统计函数和数据可视化功能使得它成为了数据分析师不可或缺的工具。本文使用SAS对某公司的销售数据进行分析，以帮助公司管理者更好地了解企业的经营情况和预测未来的发展趋势。

2. 数据处理与可视化

我们先对数据进行了初步的清理和整理，去除了缺失值和异常值，并对数据进行了标准化处理。然后，我们使用SAS的数据可视化功能对数据进行了可视化处理，包括制作散点图、直方图和箱线图等，以便更好地了解数据的分布情况和相关性。

3. 模型建立与评估

我们基于数据建立了模型，并使用SAS对模型进行了评估。在模型建立过程中，我们采用了多元线性回归模型，考虑了各个变量之间的相互关系和影响。在模型评估过程中，我们采用了交叉验证和R方值等指标，对模型的预测能力进行了评估。

4. 结果解释与分析

根据模型的预测结果，我们对数据进行了解释和分析，并提出了相关的建议。我们确定了销售额、广告投放、促销活动等因素对销售额的影响，根据模型结果提出了优化销售策略的建议。同时，我们进一步分析了销售额的趋势，预测了未来的销售情况，为公司的经营决策提供了有力的支持。

结论：

本文基于SAS进行了数据分析报告，利用SAS的数据处理、

SAS统计分析及应用

class-1（不能有减号）、a bit（不能有空格）、serial#（不能有特殊字符）、Documents （超长）等不是合法的名字。
逻辑库
SAS系统将所使用的文件以库的形式组织起来，而数据集则存放在一个库中，这个库就称为逻辑库。
libname命令就用于指定库标记。其一般格式为： Libname 库名称 ‘文件夹位置’ 选项；
run;
proc print;run;
proc sort data=c0401;
by descending avg;
run;
proc print;run;
• 程序是文本，可在任何文本编辑工具中输入 Windows中的记事本
Word也可输入这样包含中文的程序
输入后使用复制复制、粘贴命令将输入的程序粘贴到SAS系统程序窗口。
例如 libname a 'd:\sysdata\'; data a.aaaa; input x @@; cards; 12345 ; proc print; var x; run; quit; 第一行就指定d:\sysdata\为逻辑库位置，其名称为a.
引用在逻辑库中数据集时要使用两级名称来指定，第一级为库名称，第二级为数据集名，中间用句点“.”隔开。即用
在以苛刻严格著称于世的美国FDA新药审批程序中，新药试验结果的统计分析规定只能用SAS进行，其他软件的计算结果一律无效！哪怕只是简单的均数和标准差也不行！由此可见 SAS的权威地位。

多元统计分析-实验报告-计算协方差矩阵-相关矩阵-SAS

（一）

院系：数学与统计学学院

专业：__ _统计学

年级： 2009级

课程名称：统计分析

学号：

姓名：

指导教师：

2012年 4月 28 日

（一）实验名称

1.编程计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；

2.多元方差分析MANOVA。

（二）实验目的

1.学习编制sas程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；

2.对数据进行多元方差分析。

（三）实验数据

第一题：

第二题：

（四）实验内容

1.打开SAS软件并导入数据；

2.编制程序计算样本协方差矩阵和相关系数矩阵；

3.编制sas程序对数据进行多元方差分析；

4.根据实验结果解决问题，并撰写实验报告；（五）实验体会(结论、评价与建议等)

第一题：

程序如下：

proc corr data=sasuser.shan cov;

proc corr data=sasuser.shan nosimple cov;

with x3 x4;

partial x1 x2;

run;

结果如下：

（1）协方差矩阵

（2）相关系数矩阵

第二题：

程序如下：

proc anova data=sasuser.huang; class kind; model x1-x4=kind; manova h=kind; run;

结果如下：

（1）分组水平信息

（2）x1、x2、x3、x4的方差分析

（3）多元方差分析

根据多元分析结果，p指小于0.05，表明在0.05的显著水平下，四个变量有显著差异。

（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。可复制、编制，期待你的好评与关注！）

SAS系统和数据分析使用列表报告和汇总报告

第十七课使用列表报告PROC PRINT和汇总报告PROC TABULATE

利用SAS系统提供的各种过程可以制作各种风格的报表。一份好的输出报表可以使用户更直观、更清楚和更容易地了解和明白统计计算的结果，因此如何制作一个能充分揭示运算结果信息和满足要求的报告，也是非常重要的。SAS系统提供的各种制作报表的过程中，最常用的是以下两种：

●列表报告PROC PRINT过程

●汇总报告PROC TABULATE过程

一、列表报告PROC PRINT过程

所谓列表报告PROC PRINT过程，将输出SAS数据集中的数值，输出时把数据集中的每一个变量形成输出报表的列，而每一个观测形成输出报表的一行。

1.PROC PRINT过程的主要功能

PROC PRINT过程输出的数据列表具体地说主要能够做到以下几点：

●变量的输出格式用户可以选择（Format语句）

●可在输出报表中加上标题（Title）和脚注（Footnotes语句）

●可输出数据集中变量的任何子集（Where语句）

●可以控制变量是否出现以及出现的顺序（V ar语句）

●用户可以自己订制列表头（Label语句）

●可分组输出观测数据（By语句）

●可计算所有观测值或分组观测值的总和（Sum/Sumby语句）及其他统计量

●每页报表的宽度和长度以及每列的宽度都可控制（选项Width=）

●当数据集中变量太多时，可分成几部分输出（选项Rows=）

2.PROC PRINT过程语句格式

在PROC PRINT过程中，常常配合使用了许多其他SAS语句以达到所要求的输出报表格式，我们把在PROC PRINT过程中常用的一些语句的基本使用格式列出，具体使用时根据需要可能使用其中的几条语句。如下所示：

多元统计分析实验报告计算协方差矩阵相关矩阵SAS

实验目的：

通过对多元统计分析中的协方差矩阵和相关矩阵的计算，探究变量之

间的相关性，并使用SAS进行实际操作。

实验步骤：

1.数据准备：选择一个数据集，例如学生的成绩数据，包括数学成绩、语文成绩和英语成绩。

2.数据整理：将数据转化为矩阵形式，每一行代表一个学生，每一列

代表一个变量（即成绩），记为X。

3. 计算协方差矩阵：根据公式计算协方差矩阵C，其中元素Cij表

示变量Xi和Xj之间的协方差。计算公式为Cij = cov(Xi, Xj) = E((Xi - u_i)(Xj - u_j))，其中E为期望值，u_i和u_j分别是变量Xi和Xj

的均值。

4. 计算相关矩阵：根据协方差矩阵计算相关矩阵R，其中元素Rij

表示变量Xi和Xj之间的相关性。计算公式为Rij = cov(Xi, Xj) / (sigma_i * sigma_j)，其中sigma_i和sigma_j分别是变量Xi和Xj的

标准差。

5.使用SAS进行实际操作：使用SAS软件导入数据集，并使用PROCCORR和PROCPRINT命令进行协方差矩阵和相关矩阵的计算和输出。

实验结果：

通过计算协方差矩阵和相关矩阵，可以得到变量之间的相关性信息。

协方差矩阵的对角线上的元素表示每个变量的方差，非对角线上的元素表

示不同变量之间的协方差。相关矩阵的对角线上的元素都是1，表示每个

变量与自身的相关性为1，非对角线上的元素表示不同变量之间的相关性。

使用SAS进行实际操作后，我们可以得到一个包含协方差矩阵和相关

SAS数据分析实验报告

摘要：

本文使用SAS软件对一组数据集进行了分析。通过数据清洗、数据变换、数据建模和数据评估等步骤，得出了相关的结论。实验结果表明，使用SAS软件进行数据分析可以有效地处理和分析大型数据集，得出可靠的结论。

1.引言

数据分析在各个领域中都扮演着重要的角色，可以帮助人们从大量的数据中提取有用信息。SAS是一种常用的数据分析软件，被广泛应用于统计分析、商业决策、运营管理等领域。本实验旨在探究如何使用SAS软件进行数据分析。

2.数据集描述

本实验使用了一个包含1000个样本的数据集。数据集包括了各个样本的性别、年龄、身高、体重等多种变量。

3.数据清洗

在进行数据分析之前，首先需要对数据进行清洗。数据清洗包括缺失值处理、异常值处理和重复值处理等步骤。通过使用SAS软件中的相应函数和命令，我们对数据集进行了清洗，确保数据的质量和准确性。

4.数据变换

在进行数据分析之前，还需要对数据进行变换。数据变换包括数据标准化、数据离散化和数据归一化等操作。通过使用SAS软件中的变换函数和操作符，我们对数据集进行了变换，使其符合分析的需要。

5.数据建模

数据建模是数据分析的核心过程，包括回归分析、聚类分析和分类分析等。在本实验中，我们使用SAS软件的回归、聚类和分类函数，对数据集进行了建模分析。

首先，我们进行了回归分析，通过拟合回归模型，找到了自变量对因变量的影响。通过回归模型，我们可以预测因变量的值，并分析自变量的影响因素。

其次，我们进行了聚类分析，根据样本的特征将其分类到不同的群组中。通过聚类分析，我们可以发现样本之间的相似性和差异性，从而做出针对性的决策。

SAS数据分析实验报告

数理与土木工程学院实验报告课程名称：《统计软件SPSS、SAS及实践》

实验结果

（包括程序代码、程序结果分析）第一题：

②基于数据集transaction，将变量“Revenue”中的缺失数据用其均值代替；

data a;

set a;

array s(*) aa1-aa2;

n=n(of s(*));

mean=mean(of s(*));

sum=sum( of s(*));

do i=1to dim(s);

if s(i)=.then s(i)=mean;

end;

run;

proc print;

run;

③基于②，将取值全部缺失的变量删除。

data a;

set a;

array aa aa1-aa2;

do over aa;

if col=.then delete;

end;

run;

proc transpose data=a out=transaction(drop=_name_);

var aa1-aa2;

run;

proc print;

run;

第二题：

a) 建立一个数据集合读入数据，变量为length，width和 height；

data b;

input length width height;

cards;

32 18 12

16 15 24

48 12 32

15 30 45

20 30 36

;

run;

proc print data=b;

run;

b) 使用 set 语句,利用a)的数据集建立一个新数据集，它包括a）的所有数据，并建立三个新变量：每个

c) 使用b）建立的数据集建立一个新数据集，只包括其中的volume 和 cost 变量。

如何用SAS进行统计分析

SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。它提供了一系列功能和程序，用于数据处理、统计分析、预测建模、

图形展示和报告生成等。本文将介绍如何使用SAS进行统计分析，涵

盖数据导入、数据清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析和聚

类分析等内容。

1. 数据导入和数据清洗

在使用SAS进行统计分析之前，你需要将待分析的数据导入到

SAS软件中。SAS支持多种数据格式，包括CSV、Excel、Access等。

你可以使用SAS提供的PROC IMPORT过程将数据导入到SAS的数据

集中。

导入数据后，你需要对数据进行清洗。数据清洗的目的是去除数据

中的错误、缺失或异常值，以确保数据的质量。你可以使用SAS的数

据步骤（DATA STEP）来处理数据，例如删除缺失值、填补缺失值、

去除异常值等。

2. 描述性统计分析

描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程。它包括计算数据

的中心趋势（均值、中位数、众数）、数据的离散程度（标准差、方差、极差）、数据的分布形态（偏度、峰度）等。

在SAS中，你可以使用PROC MEANS过程进行描述性统计分析。

该过程可以计算多个变量的均值、标准差、最小值、最大值、中位数

等统计指标。此外，你还可以使用PROC UNIVARIATE过程计算数据

的偏度、峰度等统计值，并绘制直方图和箱线图来展示数据的分布情况。

3. 假设检验

假设检验是对样本数据进行推断性统计分析的一种方法。它用于判

断观察到的样本差异是否显著，从而对总体参数进行推断。

在SAS中，你可以使用PROC TTEST过程进行双样本t检验、单样本t检验和相关样本t检验等。此外，PROC ANOVA过程可以用于方

sas分析报告

：分析报告sas sas结果分析如何用sas显著性分析sas结果读取

篇一：sas统计分析报告

《统计软件》报告

聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用

班级：精算0801班姓名：张倪学号：2008111500 报告2011年11月指导老师：郝际贵成绩：

一、背景及数据来源.................................................... 1 二、描述性统计分析.................................................... 2 三、聚类分析................................................................ 4 四、方差分析................................................................ 6 五、结果分析与结论. (8)

聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用

一、背景及数据来源

SAS 系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。

SAS 系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。各模块的安装及更新都可通过其安装程序非常方便地进行。本文利用SAS软件进行描述性统计、聚类分析等统计分析方法，将学生按照多指标综合考虑进行聚类。

SAS卡市场的完整分析与报告,详尽解读行业发展趋势和竞争环境

SAS卡市场的完整分析与报告，详尽解读行业发展趋势和竞争环境

Title: Comprehensive Analysis and Report on the SAS Card Market: In-depth Interpretation of Industry Trends and Competitive Environment

Abstract:

This article aims to provide a comprehensive analysis and report on the SAS card market, focusing on the industry's development trends and competitive environment. By examining key factors such as market size, growth drivers, industry players, and market segmentation, this report aims to offer valuable insights into the current state and future prospects of the SAS card market.

1. Introduction

The SAS (Serial Attached SCSI) card market has witnessed significant growth in recent years, driven by the increasing demand for high-performance data storage solutions. This report aims to provide a detailed analysis of the market, with a particular focus on understanding the industry's development trends and competitive landscape.

sas实验报告

1. 实验目的

本次实验的目的是通过使用SAS软件，对给定数据集进行分析并绘制出相关的图表，从而深入理解数据中的信息，为后续的数据分析和业务决策提供支持。

2. 实验过程

2.1 数据清洗

在进行数据分析之前，需要对给定的数据集进行清洗。首先，我们查看了数据是否存在缺失值和异常值。通过观察发现该数据集中没有缺失值，并且异常值也很少。我们选择对一些偏离正常范围较大的值进行平滑处理，以减小对后续分析的影响。

2.2 数据分析

接下来，我们使用SAS软件对数据进行分析，并绘制相关的图表。通过对数据的统计学分析和可视化，我们得到了以下结论：

2.2.1 数据的概览

我们首先对数据中的各个变量进行了基本的统计学描述，包括均值、中位数、标准差、最大值和最小值。同时，我们绘制了数据直方图、密度图等图表，以更好地理解各个变量的分布规律。

2.2.2 变量的相关性分析

我们使用了相关系数等分析方法，研究了各个变量之间的相关性。通过相关系数矩阵和相关性图表，我们发现有些变量之间存在显著的相关关系，对于后续的数据分析和业务决策有重要的参考价值。

2.2.3 因素分析

我们对整个数据集进行了因素分析，找出了影响数据各个变量的主要因素。通过因子载荷矩阵和成分图表，我们更深入地理解了变量之间的内在联系和因果关系。

3. 实验结果

通过本次SAS实验，我们对各种数据分析方法的使用方法和优缺点有了更深入的了解。同时，我们成功地完成了对给定数据集的分析和可视化，并得出了一些有价值的结论，为后续的数据分析和业务决策提供了有效的支持。

医用SAS统计分析(五)

SAS的因子分析
SAS的因子分析是一种用于提取变量之间潜在关系的统计方法。它可以帮助我们降维，理解变量背后的共享信息，并发现潜在的构建性维度。
其他SAS的分类和聚类方法
SAS还提供了其他分类和聚类方法，如K-means聚类、决策树、支持向量机等。这些方法可以帮助我们对数据进行分类和预测，并获得有关数据结构的深入了解。
医用SAS统计分析(五)
SAS的Logistic Regression分析是一种常用的统计方法，可用于预测二元变量的概率。通过分析自变量和因变量之间的关系，可以得到预测结果并进行推断。
Survival Analysis分析
Survival Analysis是一种用于研究个体在特定时间内存活或发生事件的统计方法。通过对生存数据进行建模和分析，可以得出不同因素对生存时间的影响。
SAS在临床试验中的应用
SAS在临床试验中被广泛应用于数据管理和分析。它可以帮助研究人员设计试验、收集和清理数据，并进行有效的统计分析，从而得出准确的结论和研究结果。
Байду номын сангаас
SAS混合效应模型
SAS混合效应模型是一种适用于具有多层次数据结构的统计方法。它可以同时考虑固定效应和随机效应，并帮助我们理解不同级别的变量对观察结果的影响。
SAS的结构方程模型（SEM）
SAS的结构方程模型（SEM）是一种多变量统计方法，用于研究变量之间的因果关系。它可以帮助我们建立和验证复杂的理论模型，从而深入理解变量之间的相互关系。

应用多元统计分析报告SAS作业

标准文案

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。

（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 0.95

1 2.9 1.23 1

1 3.55 1.15 1

1 2.35 1.15 0.79

1 3.54 1.85 0.79

1 2.7 2.23 1.3

1 2.7 1.7 0.48

2 2.25 1.98 1.06

2 2.16 1.8 1.06

2 2.3

3 1.7

4 1.1

2 1.96 1.48 1.04

2 1.94 1.4 1

2 3 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;

大全

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，故在显著性水平=0.10α时量总体的均值向量有显著差异，即认为讨论这两个三元总体的判别问题是有意义的。

SAS数据分析实验报告

数理与土木工程学院实验报告课程名称：《统计软件SPSS、SAS及实践》

实验结果

（包括程序代码、程序结果分析）第一题：

②基于数据集transaction，将变量“Revenue”中的缺失数据用其均值代替；

data a;

set a;

array s(*) aa1-aa2;

n=n(of s(*));

mean=mean(of s(*));

sum=sum( of s(*));

do i=1to dim(s);

if s(i)=.then s(i)=mean;

end;

run;

proc print;

run;

③基于②，将取值全部缺失的变量删除。

data a;

set a;

array aa aa1-aa2;

do over aa;

if col=.then delete;

end;

run;

proc transpose data=a out=transaction(drop=_name_);

var aa1-aa2;

run;

proc print;

run;

第二题：

a) 建立一个数据集合读入数据，变量为length，width和 height；

data b;

input length width height;

cards;

32 18 12

16 15 24

48 12 32

15 30 45

20 30 36

;

run;

proc print data=b;

run;

b) 使用 set 语句,利用a)的数据集建立一个新数据集，它包括a）的所有数据，并建立三个新变量：每个

c) 使用b）建立的数据集建立一个新数据集，只包括其中的volume 和 cost 变量。

SAS和统计计算

SAS（Statistical Analysis System）是一个全面的统计分析系统，

提供了数据管理、数据分析和报告生成等功能。它是一个功能强大，灵活

多样的工具，广泛应用于数据分析、商业智能、医疗研究等领域。统计计

算是SAS的一个重要组成部分，它提供了各种统计计算方法和技术，可以

对数据进行描述性统计、推断统计、时间序列分析、回归分析等。

SAS提供了丰富的统计计算方法和技术，可以进行描述性统计、推断

统计、时间序列分析和多变量分析等。描述性统计主要用于描述数据的基

本特征，包括数据的中心趋势、离散程度、分布形态等。推断统计是通过

样本数据对总体进行推断，包括参数估计、假设检验、置信区间等。时间

序列分析是研究时间序列数据的模式和趋势，包括序列平稳性检验、自相

关性分析、滑动平均等。多变量分析是研究多个变量之间的关系，包括相

关分析、方差分析、主成分分析等。

SAS的回归分析是其中重要的一部分，用于研究变量之间的依赖关系

和预测模型的建立。回归分析可以根据自变量对因变量的影响程度进行量化，找出最佳的拟合线，并对未来的观测进行预测。SAS提供了简单线性

回归、多元线性回归、逻辑回归等多种回归分析方法，可以根据不同的数

据和研究目标选择合适的回归模型。

SAS还提供了数据可视化和报告生成的功能，可以将分析结果以图表、表格、报告等形式展示出来。数据可视化可以帮助用户更直观地理解和分

析数据，发现数据中的模式和规律。报告生成可以将分析结果整理成可读

性强的报告，方便用户向他人沟通和分享研究成果。

总之，SAS作为一个全面的统计分析系统，不仅提供了数据管理和数