4章SAS系统的基本统计分析功能071111
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统计分析软件
学习资源与社区交流
学习资料
利用SAS官方文档、教程和案例， 深入学习SAS统计分析软件的使 用方法和技巧。
社区交流
加入SAS社区或相关论坛，与其 他SAS用户交流经验、分享心得， 共同提高统计分析能力。
参加培训课程
参加SAS官方培训课程或认证考 试，提升对SAS软件的掌握程度 和应用能力。
THANKS FOR WATCHING
与excel的比较
数据处理能力
Excel在数据处理方面相对较弱，不支持大规模数据集。
统计分析方法
SAS提供了更多的统计分析方法，包括高级统计和机器学习方法。
编程语言
SAS使用SAS语言进行编程，而Excel使用VBA语言。
可视化能力
Excel具有强大的可视化能力，包括图表和图形。
与python数据分析的比较
神经网络与深度学习
神经网络
神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，由多个神经元组成，通过训 练来学习输入数据与输出数据之间的映射关系。在SAS中，可以使用PROC NLP或自定义过程来实现神经网络模型。
深度学习
深度学习是神经网络的扩展，通过构建多层次的神经网络结构来学习更加复杂 的特征表示和映射关系。在SAS中，可以使用第三方插件或自定义过程来实现 深度学习模型。
贝叶斯网络
贝叶斯网络
贝叶斯网络是一种基于概率的图形模 型，用于表示随机变量之间的条件独 立关系。在SAS中，可以使用PROC BAYES或PROC MCMC等过程来构建 贝叶斯网络模型。
贝叶斯推断
贝叶斯推断是贝叶斯统计的核心，它 基于贝叶斯定理和先验信息来更新对 未知参数的信念。在SAS中，可以使 用PROC BAYES或PROC MCMC等过 程来进行贝叶斯推断。
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系统和数据分析SAS系统简介
第一课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。
SAS统计分析基础
方差分析的步骤
建立数学模型、计算自由度、计算F值、构造检验统计量、做出决策。
回归分析
回归分析的概念 线性回归分析 非线性回归分析
回归分析的步骤
研究因变量与自变量之间的相关关系，通过建立数学模型预测 因变量的值。
因变量与自变量之间存在线性关系，通过线性方程描述这种关 系。
数据异常值处理
通过识别和删除异常值来提高数据质量和分析结果的准确性。
数据标准化
将数据转换为标准形式，以便更好地进行比较和分析。
数据编码与转换
将分类变量转换为数值型变量，或将数值型变量转换为更易于分析和解释的形式。
03
推理性统计分析
参数估计与假设检验
参数估计
使用样本数据估计总体参数，如均值、中位 数、比例等。
数据可视化
通过SAS的可视化工具，将复杂 的数据以直观的方式呈现，帮助 用户更好地理解数据。
预测模型与决策支持
预测模型
利用SAS的统计和机器学习算法，构建各种预测模型，如回归分析、时间序列分析等，用于预测未来的趋势和结 果。
决策支持
通过SAS的决策支持工具，将数据分析结果转化为可操作的建议和策略，帮助决策者做出更好的决策。
置信区间
根据样本数据计算总体参数的置信区间，用 于估计参数的准确性。
假设检验
通过样本数据对总体参数或分布形式进行检 验，判断假设是否成立。
假设检验的步骤
提出假设、构造检验统计量、确定临界值、 做出决策。
方差分析
方差分析的基本思想
将总变异分解为若干个来源，并比较不同来源 的贡献程度。
方差分析的适用条件
聚类分析
SAS统计分析与应用(第四讲)
详细描述
多元线性回归分析通过建立多元线性方程组来描述多个因变量与多个自变量之间的关系，并利用最小二乘法来估计回归系数。这种方法可以用于预测多个因变量的值，并评估多个自变量对因变量的影响程度。
数学模型
Y1 = β01 + β11X1 + β21X2 + ... + ε1
多元线性回归分析
Y2 = β02 + β12X1 + β22X2 + ... + ε2
01
双因素方差分析是用于比较两个分类变量对数值型因变量的影响的统计方法。
02
它通过分析两个分类变量对数值型因变量的交互作用和单独作用，判断两个分类变量对数值型因变量的影响是否显著。
双因素方差分析
04
回归分析
总结词
一元线性回归分析是用来研究一个因变量与一个自变量之间的线性关系的回归分析方法。
数学模型
01
02
03
04
t检验
用于比较两组Biblioteka 据的均值是否存在显著差异，如独立样本t检验和配对样本t检验。
方差分析
用于比较两组或多组数据的方差是否存在显著差异，如单因素方差分析和多因素方差分析。
卡方检验
用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异，如拟合优度检验和独立性检验。
非参数检验
不依赖于总体分布的假设检验方法，如符号检验、秩次检验等。
Y = β0 + β1X + ε
参数解释
Y是因变量，β0是截距，β1是斜率，X是自变量，ε是误差项。
详细描述
一元线性回归分析通过建立线性方程来描述因变量和自变量之间的关系，并利用最小二乘法来估计回归系数。这种方法可以用于预测因变量的值，并评估自变量对因变量的影响程度。
SAS系统简介
Height 1.69 1.74 1.66
Rati
27.81
31.60
29.51
数据步
以DATA语句开始 的一组语句
SAS 程序
过程步 以PROC语句 开头的一系列 SAS语句的集合
数据步中的常用语句
（一）DATA语句
– 功能：表明数据步的开始，并创建一个（或几 个）数 据集。 – 格式： DATA <数据集名……> <选择项>； – 说明： 1、data； 2、data one two there; 3、选择项是关于被创建的这个数据集的一些信息。
文件结构： 标示外部文件
新增逻辑库界面
SAS资源管理窗口
变数：名称 必须为英文 字母或是数 字
观测值
双点Sashelp中的Class，会出现如电子表 格的窗口，用户可以针对其中的数据作打印、 删除、修改及重新命名的功能
SAS的程序
• SAS程序的特点
– 数据步（data step） – 过程步（procedure step）
建立SAS数据集的另外几个途径
File 从外界导入数据集，通过 import导入。
SAS编程基础
主要内容
• • • • SAS数据集、常量、变量与观测 SAS函数 SAS操作符 数据步流程
SAS数据集、常量、变量与观测
• 数据集(Dataset)
– SAS数据集是SAS可以管理的结构化的数据，只有 SAS 数据集中的数据才能被SAS过程步处理。 – 数据集包含两部分内容： 1. 描述部分: （数据结构） 数据名称、类型、长度、格式等。 2. 数据部分: （数据） 包含实际数据值。 SAS数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中。
SAS统计分析系统操作方法及界面介绍
SAS统计分析系统操作方法及界面介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用于数据分析和统计建模的软件系统。
它提供了一系列强大的工具和功能，使得用户能够高效地进行数据处理、统计分析和预测模型建立。
本文将介绍SAS 的操作方法和界面特点，帮助读者更好地理解和使用这一工具。
一、SAS的安装与启动1. 安装SAS软件：首先，确保你已经获得合法的SAS软件安装包，并双击运行安装程序。
按照提示一步步完成安装过程即可。
2. 启动SAS软件：安装完成后，在桌面上可以找到SAS的启动图标，双击打开即可进入SAS系统。
二、SAS界面概述SAS的界面由多个组件构成，包括主窗口、编辑器、日志窗口、输出窗口等。
下面将简要介绍每个组件的作用和特点。
1. 主窗口：主窗口是SAS的核心界面，提供了整体控制和操作SAS系统的功能。
从主窗口可以进行数据输入、处理、分析和结果展示等操作。
2. 编辑器：编辑器是用于编写SAS程序代码的工具。
用户可以在编辑器中书写自己的分析代码，然后将其提交给SAS系统运行。
3. 日志窗口：日志窗口显示了SAS系统的运行信息，包括程序的执行过程、错误提示和警告信息等。
在日志窗口中可以查看和调试程序运行过程中的问题。
4. 输出窗口：输出窗口用于显示SAS程序的结果和图形。
在运行完成后，结果将会在输出窗口中展示，便于用户进行结果分析和查看。
三、SAS操作方法1. 数据读取与处理：在SAS中，可以使用多种方式读取数据，包括导入本地数据文件、从数据库中提取数据、直接生成模拟数据等。
读取数据后，可以使用SAS提供的数据处理函数进行格式转换、缺失值处理、重编码等操作。
2. 统计分析：SAS拥有丰富的统计分析功能，可用于描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析等多个领域。
用户可以通过调用相应的SAS函数，快速完成对数据的统计分析。
3. 数据可视化：SAS提供了多种绘图函数，用于生成各类图表和图形。
SAS和统计计算
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据分析的功能，还提供了丰富的统计计算方法和技术。
通过SAS可以进行数据的导入、清洗、转换，进行描述性统计、推断统计、时间序列分析、回归分析等各种统计计算。
同时，SAS还可以进行数据可视化和报告生成，帮助用户更好地理解和传达分析结果。
因此，SAS在统计计算中扮演着重要的角色，为研究人员和分析师提供了强大的工具和平台。
SAS统计分析及应用
SAS程序的程序组成
SAS程序可以非常复杂
其基本结构一般由数个完成单个动作的程序步 和环境设置语句构成。
程序步分为两种，
1.数据步（data step），以DATA语句开始，由 若干个语句组成，用来创建和修改用于统计 分析的数据集，一般以RUN语句结束。
2.过程步（proc step），以PROC语句开始。 由若干个语句组成，一般以RUN语句结束。 利用已创建的数据集完成特定的统计分析任 务。
SAS程序的书写规则与程序注释 SAS对程序的书写格式比较灵活，大小写一般不区 分（字符串中要区分大小写），
SAS程序与其它编程语言相似，采用缩进格式，使得 源程序结构清楚，容易读懂。
SAS程序的程序注释有以下两种格式： 注释语句：以星号“*”开始，可占多行，以分号 “;”结束。～ 注释段落：用“/*”和“*/”包括起来的任何字符，可 占多行。
NAME 李明 张红艺 王思明 张聪 刘颍
SEX
MATH
CHINES E
AVG
男
92
98
86.8333
女
89
106 88.6667
男
86
90
80.5000
男
98
109 94.4167
女
80
110 85.8333
表1 数据集的逻辑形式
数据集
每一行叫做一个观测（Observation）
每列叫做一个变量（Variable）
字符变量，@@表示数据是连续读入*/
完整例子：
libname a 'd:\sysdata\';/*设定逻辑库，库名为 a*/
data a.aaaa; /*建立数据集，其名为aaaa*/ input x @@; /*输入变量x, @@表示数据是连 续读入*/ cards; /*准备输入数据*/
SAS统计分析从入门到精通
SAS统计分析从入门到精通SAS（Statistical Analysis System）是一种最早用于统计分析的软件系统，使用广泛且功能强大。
本文将介绍SAS的入门知识，并提供一些进阶技巧，帮助您从入门到精通SAS统计分析。
入门篇：2. SAS语法基础：在开始使用SAS之前，您需要了解SAS的基本语法。
SAS的语法类似于其他编程语言，包括数据步（DATA Step）和过程步（PROC Step）。
数据步用于创建、加载和转换数据，过程步用于执行各种统计分析。
3. 数据加载和清洗：一旦您安装了SAS，就可以开始加载和清洗您的数据。
您可以使用DATA Step来创建数据集，或者使用输入过程（例如IMPORT或SET）将外部数据导入SAS。
对于不符合要求的数据，您可以使用相关的变量和函数进行清洗和转换。
4.运行基本统计分析：SAS提供了许多过程（PROC）来运行各种统计分析。
其中一些基本过程包括PROCMEANS用于计算变量的均值、标准差和其他统计量；PROCFREQ用于计算分类变量的频数分布和卡方检验；PROCREG用于进行线性回归分析等。
进阶篇：1.数据探索和可视化：一旦您熟悉了基本的统计分析，您可以使用SAS来进行数据探索和可视化。
您可以使用PROCUNIVARIATE计算数据的偏度、峰度等统计量；使用PROCCORR计算变量之间的相关性；使用PROCSGPLOT进行数据可视化等。
2.建立模型：SAS提供了许多过程用于建立模型，例如PROCLOGISTIC 用于二元逻辑回归分析；PROCGLM用于普通线性模型；PROCMIXED用于混合模型等。
您可以根据您的研究问题选择相应的模型，并使用SAS进行建模和模型拟合。
3.数据处理和编程技巧：SAS提供了许多数据处理和编程技巧，可以帮助您更高效地处理数据和编写代码。
例如，您可以使用ARRAY函数对变量进行数组操作；使用DO循环和IF-THEN条件语句进行数据处理；使用MACRO变量和宏函数进行代码复用等。
sas系统(统计分析系统培训课件讲课稿
在Windows下每个SAS数据库置于某个子目 录之中
例:SASUSER: C:\SAS\SASUSER
WORK: C:\SAS\SASWORK COURSE: C:\USERS\ZDW
第二章 SAS系统对数据的管理
§2 SAS 数据库 设定
SAS数据集是一种SAS文件 SAS文件是由SAS系统创建和管理的有特殊结
构的文件。包括 SAS数据集和SAS目录册 （CATALOG）等
第二章 SAS系统对数据的管理
数据直接输入
流行的数据库
其它文件格式
SAS数据集 SAS应用程序
第二章 SAS系统对数据的管理
§1 SAS 数据集
两种类型的数据对象： SAS数据集(Data sets)： 包含描述部分和数据部分 SAS数据视窗(Data View)： 只含描述部分 （变量名，属性，长度，标题 格式，创建与修改日期）
CARDS; 数据行;
RUN;
第四章 用数据步生成SAS数据集
INPUT 语句
INPUT <设定1><. . .设定n > <@|@@>;
设定的格式： List: 变量名 <$><:输入格式> Colunm: 变量名 <$>始列-终列 Formatted: 指针 变量名 输入格式 指针:@n|+n Named: 变量名 <$>始列-终列
nn源文件中各变量所在位置必须是规则的每个变量按输入格式读入指定的长度可用指针控制下一个变量读入的始点变量值可含空格变量输入次序可以是任意的任何字段或起部分可重复读入读入其它sas数据集要增改删sas数据集中的记录或变量可在data步中加入各种语句来实现生成sas数据集由外部文件或直接输入时在input语句之后加入用set语句读入已有sas数据集再加入各种语句对读入数据集进行增改读入其它sas数据集增改删数据集中的记录或变量或在input语句后或用set语句并加入其它sas语句
4章SAS系统的基本统计分析功能071111
用SAS/INSIGHT作置信区间 （调用方法：Solutions Analysis Interactive Data Analysis ）
步骤
选定数据集 Analyze Distribution 选定分析变量 Output
basic confidence intervals
输出结果:
用分析员应用作置信区间
第四章 SAS系统的基本统计分析功能
SAS
★ §4.1 参数估计 §4.2 假设检验 §4.3 相关分析 §4.4 回归分析
参数估计
指利用所计算样本的均值 x 、方差 s 2、 比率 p 等样本指标来估计总体的均值、 方差 、2 比率 P 等总体指标。
总体均值的区间估计 （给定显著性水平 ）
选定分析变量和分类变量 OK.
输出结果
？
（作均值检验前需先检验两样本方差是否相等）
检验两独立样本的方差是否相等：
选定数据集 Statistics Hypothesis tests
步骤
Two-Sample t-test for variances
选定分析变量和分类变量 OK.
方差检验 输出结果
若样本呈非正态分布，则t检验无效，可使用非参 数检验中的Wilcoxon秩和检验方法检验两独立样 本的中心位置是否相同。
（调用方法：Solutions Analysis Analyst ）
选定数据集 Statistics Hypothesis tests
步骤
One-Sample t-test for a mean
选定分析变量 test
interval
输出结果:
第四章 SAS系统的基本统计分析功能
SAS
SAS简介SAS系统的功能.ppt
3 用SYMBOLn语句定义线和符号 • 一些主要选项如下： • V=数据点图形符号——数据点的符号有NONE （没有）、PLUS（缺省值加号）、STAR（星 号）、SQUAR（小方块）、DIAMOND（小菱 形）、TRANGLE（三角形）、CIRCLE（小圆 圈）。 • I=数据点间连接方式——常用的连接有NONE （没有）、JOIN（直线）、SPLINE（平滑）、 NEEDLE（从数据点到横坐标画垂直线）、 HILOC（最高、最低、收盘价）、RL（直线回归 线）、BOX25（盒形线）。
SAS程序基本语句： data fit ; input weight waist pulse chins situps jumps; cards; 191 36 50 5 162 60 189 37 52 2 110 60 … … … … … … 138 33 68 2 110 43 ; run;
显示管理系统
显示管理系统窗口 1显示管理系统（Display Manager）三个 主要窗口: PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写 SAS程序的文本编缉器 LOG窗口： 显示有关程序运行的信息 OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出
永久的和临时的SAS数据集
• SAS的存储方式有二种： • 永久的SAS数据集 • 临时的SAS数据集
2 PROC GPLOT过程 • 生成高分辨率图形的PROC GPLOT过程的 一般使用格式如下：
Porc Gplot DATA=数据集 ; Plot 纵坐标变量Y*横坐标变量X……</选项列 表>; Symboln <选项列表> ; Axisn <选项列表> ; Run ;
•在PROC GPLOT过程中，可使用SYMBOLn 语句和AXISn语句。
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x Z
2
n
x Z
2
n
2 总体方差 未知时：
x t
2, n 1
s x t n
2, n 1
s n
总体均值的区间估计 （给定显著性水平） 例4.1 某学校在新生中随机抽出25名学生做IQ测试， 测试的平均成绩为120分；若新生的IQ成绩服从 正态分布，且其标准差为5分，在显著性水平为 0.05条件下，试建立IQ平均成绩的置信区间。 data IQSCORE1; n=25;mean=120;sigma=5;alpha=0.05; z=probit(1- alpha/2);(标准正态分布左侧p分位数) lc=mean-z*sigma/sqrt(n); uc=mean+z*sigma/sqrt(n); proc print; run;
CAPABILITY过程的一般形式： PROC CAPABILITY DATA=数据集；
INTERVALS 变量名列/选项； RUN； INTERVALS语句的选项： Method=1|2|3|4|5|6 设定区间估计统计量（4为均值，6为
标准差，缺省则提供6种不同统计量的置信区间）；
Alpha=值 设定显著性水平（缺省为 0.01,0.05,0.10 ）； Type=lower|twosided|upper 设定估计类型（分别为置
用SAS/INSIGHT作置信区间
（调用方法：Solutions
Analysis Interactive Data Analysis ）
步骤
选定数据集 Analyze Distribution 选定分析变量 Output basic confidence intervals
输出结果:
用分析员应用作置信区间 （调用方法：Solutions
Analysis Analyst ）
步骤
选定数据集 Statistics Hypothesis tests One-Sample t-test for a mean 选定分析变量 test interval
输出结果:
第四章 SAS系统的基本统计分析功能
SAS
★ §4.1 ★ §4.2
§4.3 §4.4
总体方差的区间估计
（给定显著性水平 ）
n 1 s
12 2
例4.3
2
n 1 s 2
2
2
2
某种零件的直径服从正态分布，随机抽出100 个进行测量得到方差 s 2 9，在显著性水平为 0.01条件下，试建立总体方差的置信区间。 data E3; n=100; s2=9; alpha=0.01; chi1=cinv(alpha/2,n-1); (卡方分布的左侧p分位数) chi2=cinv((1-alpha/2),n-1); lc=(n-1)*s2/chi2; uc=(n-1)*s2/chi1; proc print;run;
信下限、区间和上限，缺省为置信区间）。
例4.5
proc capability data=sunny.bclass noprint; intervals height weight/method=4,6 alpha=0.10; intervals height/method=4,6 type=lower; run;
例4.4
proc means data=sunny.bclass mean var clm; var height weight; run;
输出结果:
对于正态分布总体，当已知样本的原始数据时， 可以利用Capability过程的Intervals语句计算总 体均值和方差的置信区间，或者利用Means过程的 CLM统计量计算总体均值95﹪的置信区间。
第四章 SAS系统的基本统计分2 §4.3 §4.4
参数估计 假设检验 相关分析 回归分析
参数估计
指利用所计算样本的均值 x、方差 s 、 比率 p 等样本指标来估计总体的均值 、 2 方差 、比率 P等总体指标。
2
总体均值的区间估计 （给定显著性水平）
2 总体方差 已知时：
两独立样本的均值检验
设 X1 ,..., X n1 和 Y1 ,..., Yn 2 分别是来自两个正态分布总 体 N 1 , 12 和 N 2 , 22 的独立样本，检验假设：
H 0 : 1 2
H1 : 1 2
用编程作两独立样本的均值检验
TTEST过程的一般形式：
输出结果（部分）
用SAS/INSIGHT作正态性检验
步骤 选定数据集 Analyze 选定分析变量 Output 用分析员应用作正态性检验 步骤 选定数据集 Distributions Statistics Descriptive 选定分析变量 Fit Normal. Distribution Test For Normality.
总体均值的区间估计 （给定显著性水平） 例4.2 若例4.1中，新生总体IQ成绩的标准差未知，其 样本标准差的计算结果为5分，在显著性水平为 0.05条件下，试建立IQ平均成绩的置信区间。 data IQSCORE2; n=25;mean=120; s=5; alpha=0.05; (t分布的左侧p分位数) t=tinv((1- alpha/2),n-1); lc=mean-t*s/sqrt(n); uc=mean+t*s/sqrt(n); proc print; run;
PROC TTEST DATA=数据集； CLASS分类变量名； VAR分析变量名列； RUN；
例4.6
proc ttest data=sunny.bclass ; class sex; var height weight; run;
参数估计 假设检验 相关分析 回归分析
指利用样本的实际观测资料来检验事先对总 假设检验 体某些数量特征所作的假设是否可信的统计 分析方法。（这里只讨论单变量检验问题） 正态性检验
用编程作正态性检验
在PROC UNIVARIATE语句中加上NORMAL选项
例4.5
PROC UNIVARIATE DATA= SUNNY.BCLASS VAR HEIGHT ; RUN; NORMAL;