SAS基础与金融计算6 PPT课件
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《SAS统计学软件》课件
4
SAS程序
了解SAS程序的结构和运行方式，能够编写复杂的SAS程序实现数据分析。
SAS数据处理
数据输入与输出
学习如何将数据导入到SAS中进行分析，并将 结果输出为其他文件格式。
数据转换和清洗
掌握常用的数据转换技术，清洗和准备数据以 进行进一步的分析。
SAS函数
了解SAS提供的各类函数，能够使用函数对数 据进行处理和计算。
应用广泛
SAS在金融、医疗、市场营销等领域得到广泛应用，被许多企业和机构所采用。
SAS基础知识
1
安装和启动SAS
学习如何安装和启动SAS统计学软件，为后续的学习和实践做好准备。
2
SAS语言基础
了解SAS语言的基本语法和命令，能够编写简单的SAS程序。
3
SAS数据集
学习如何创建、管理和操作SAS数据集，对数据进行整理、筛选和转换。
数据分组和汇总
学习如何将数据进行分组和汇总，生成统计报 表和可视化图表。
SAS统计分析
1
描述统计分析
运用SAS进行数据的基本描述和总结，
参数估计和假设检验
2
研究变量之间的关系和分布。
应用参数估计和假设检验技术，验证
研究假设和推断总体参数。
3
相关和回归分析
探索变量之间的相关性和对型。
运用多元分析方法，研究多个变量之 间的关系和主要因素。
SAS可视化
SAS图形
学习如何使用SAS绘制各种统计图形，将数据可视化呈现。
SAS ODS输出
了解如何输出SAS分析结果为各种文件格式，如PDF、HTML等。
SAS报表生成
掌握SAS生成报表的方法和技巧，定制化展示分析结果。
《SAS基础教程》课件
THANKS
感谢观看
点图
用于展示大量数据 点，常用于散点图 和热力图等。
柱状图
用于比较不同类别 之间的数据，直观 展示数据差异。
饼图
用于展示各部分在 整体中所占的比例 。
箱线图
用于展示数据的分 布和异常值。
图表制作与美化
01
色彩搭配
选择合适的颜色，使图表更加美观 和易于理解。
图表布局
合理安排图表元素的位置，使其更 加紧凑和有序。
03
02
字体和标签
使用清晰易读的字体，添加必要的 标签和说明。
数据标记和提示
使用数据标记和提示，帮助读者更 好地理解数据。
04
动态图表与交互式图表
动态图表
通过动画效果展示数据随时间或其他变量的 变化过程。
交互式图表
允许用户通过交互操作来筛选和查看特定数 据。
可视化交互性
提供交互式控件，使用户能够与图表进行互 动，探索数据。
SAS的发展历程
总结词
SAS经历了从简单统计分析工具到复杂数据管理、分析平台的演变。
详细描述
SAS最初是一个简单的统计分析工具，用于处理和分析数据。随着技术的发展和用户需求的增加，SAS不断扩展 和改进，逐渐发展成为一个功能强大的数据管理、分析和可视化平台。
SAS的应用领域
总结词
SAS广泛应用于各个领域，如金融、医疗 、市场调研等。
数据驱动的动态可视化பைடு நூலகம்
根据实时数据动态更新图表，展示数据的实 时变化。
05
SAS编程基础
SAS编程语言简介
要点一
总结词
SAS编程语言是一种用于数据管理、分析和报表生成的高 级编程语言。
《SAS软件入门教程》课件
推论性统计分析是统计分析中更为深入和复杂的一类方法。它基于样本数据，通过参数估计和假设检 验等方法，对总体特征进行推断。常见的推论性统计分析方法包括回归分析、方差分析、卡方检验等 。
高级统计分析
总结词
高级统计分析是在描述性统计分析和推论性统计分析基础上，运用更为复杂和高级的统 计模型和技术，对数据进行深入分析和挖掘的方法。
SAS软件开始商业化，推出 SAS/ETS、SAS/STAT等模块 。
1990年代
SAS软件开始支持互联网和分 布式计算，推出 SAS/CONNECT、 SAS/INSIGHT等模块。
1960年代
SAS软件由美国北卡罗来纳大 学开发，最初主要用于统计分 析。
1980年代
SAS软件不断扩展，推出 SAS/BASE、SAS/EIS、 SAS/IMAGE等模块。
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
宏变量和宏程序
了解宏变量的定义和使用方法，掌握宏程序 的编写和调用。
自定义过程
了解自定义过程的概念和语法，掌握如何创 建和使用自定义过程。
宏编程和自定义过程的应用
通过案例演示宏编程和自定义过程在数据处 理和分析中的应用。
01
SAS软件实战案例
案例一：数据探索和可视化
总结词
通过SAS软件进行数据探索和可视化，帮助用户更好地理解数据。
使用动态图表
通过动画效果展示数据随时间的变化，使数据变化更加直观。
使用3D图表
在二维图表的基础上增加高度维度，展示更丰富的数据信息。
01
SAS编程技巧
变量处理和数据转换
变量类型
了解和正确使用不同类型的变量，如数值型、字符型 、日期型等。
高级统计分析
总结词
高级统计分析是在描述性统计分析和推论性统计分析基础上，运用更为复杂和高级的统 计模型和技术，对数据进行深入分析和挖掘的方法。
SAS软件开始商业化，推出 SAS/ETS、SAS/STAT等模块 。
1990年代
SAS软件开始支持互联网和分 布式计算，推出 SAS/CONNECT、 SAS/INSIGHT等模块。
1960年代
SAS软件由美国北卡罗来纳大 学开发，最初主要用于统计分 析。
1980年代
SAS软件不断扩展，推出 SAS/BASE、SAS/EIS、 SAS/IMAGE等模块。
THANKS
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
宏变量和宏程序
了解宏变量的定义和使用方法，掌握宏程序 的编写和调用。
自定义过程
了解自定义过程的概念和语法，掌握如何创 建和使用自定义过程。
宏编程和自定义过程的应用
通过案例演示宏编程和自定义过程在数据处 理和分析中的应用。
01
SAS软件实战案例
案例一：数据探索和可视化
总结词
通过SAS软件进行数据探索和可视化，帮助用户更好地理解数据。
使用动态图表
通过动画效果展示数据随时间的变化，使数据变化更加直观。
使用3D图表
在二维图表的基础上增加高度维度，展示更丰富的数据信息。
01
SAS编程技巧
变量处理和数据转换
变量类型
了解和正确使用不同类型的变量，如数值型、字符型 、日期型等。
某学院SAS基础与金融计算课件
信用评分模型的应用 信用评分模型被广泛应用于银行、保险公司等金融机构的贷款决策中，通过对借款人进行信用评分，为 贷款决策提供量化依据，降低贷款风险。
股票价格预测模型
01
股票价格预测模型介绍
股票价格预测模型是通过对历史股票价格数据以及其他相 关因素的分析，预测未来股票价格的走势，为投资决策提 供依据。
风险管理
讲解风险管理的基本原理和方法，如衡量风险、 对冲策略等。
投资组合理论
介绍投资组合的基本原理和方法，如分散投资、最优投资组合等。
金融数据分析
数据来源
介绍常用的金融数据来源，如彭博、万得、 大智慧等。
数据处理
讲解如何对金融数据进行处理，如清洗、整 理、分析等。
数据可视化
介绍如何将金融数据可视化，如图表、报表 等，以便更好地理解和分析数据。
易和记录。
05
案例分析
信用评分模型
信用评分模型介绍
信用评分模型是通过对借款人的信用历史、财务状况、收入稳定性等因素的分析，预测借款人的违约概率，从而为贷 款决策提供依据。
信用评分模型的构建
构建信用评分模型需要收集借款人的相关数据，包括信用历史、资产负债表、收支情况等，然后运用统计分析方法， 如回归分析、决策树等，来建立模型并评估其准确性。
量化金融
使用SAS进行量化金融分析，如期权定 价、期货定价和投资组合的量化评估。
sas在金融行业的未来发展
人工智能与机器学习
结合SAS的人工智能和机器学习技术， 实现更智能化的金融分析和决策。
大数据技术
运用SAS的大数据技术，处理海量的 金融数据，以获得更准确和全面的分
析结果。
区块链技术
探索SAS与区块链技术的结合，为金 融行业带来更安全、透明和高效的交
股票价格预测模型
01
股票价格预测模型介绍
股票价格预测模型是通过对历史股票价格数据以及其他相 关因素的分析，预测未来股票价格的走势，为投资决策提 供依据。
风险管理
讲解风险管理的基本原理和方法，如衡量风险、 对冲策略等。
投资组合理论
介绍投资组合的基本原理和方法，如分散投资、最优投资组合等。
金融数据分析
数据来源
介绍常用的金融数据来源，如彭博、万得、 大智慧等。
数据处理
讲解如何对金融数据进行处理，如清洗、整 理、分析等。
数据可视化
介绍如何将金融数据可视化，如图表、报表 等，以便更好地理解和分析数据。
易和记录。
05
案例分析
信用评分模型
信用评分模型介绍
信用评分模型是通过对借款人的信用历史、财务状况、收入稳定性等因素的分析，预测借款人的违约概率，从而为贷 款决策提供依据。
信用评分模型的构建
构建信用评分模型需要收集借款人的相关数据，包括信用历史、资产负债表、收支情况等，然后运用统计分析方法， 如回归分析、决策树等，来建立模型并评估其准确性。
量化金融
使用SAS进行量化金融分析，如期权定 价、期货定价和投资组合的量化评估。
sas在金融行业的未来发展
人工智能与机器学习
结合SAS的人工智能和机器学习技术， 实现更智能化的金融分析和决策。
大数据技术
运用SAS的大数据技术，处理海量的 金融数据，以获得更准确和全面的分
析结果。
区块链技术
探索SAS与区块链技术的结合，为金 融行业带来更安全、透明和高效的交
《SAS编程基础》课件
数据可视化案例
总结词
通过实际数据可视化案例，展示SAS在数据可视化方面的应 用。
详细描述
介绍如何使用SAS的可视化工具进行数据可视化设计，通过 实际案例展示如何将数据以直观、易懂的方式呈现出来，例 如柱状图、折线图、饼图、散点图等，以及如何通过可视化 手段发现数据中的模式和趋势。
THANKS
感谢观看
图表美化
保持简洁
避免在图表上添加过多的标签、线条和颜色 ，保持简洁明了。
统一风格
保持图表的整体风格和色调一致，以提高视 觉效果。
突出重点
通过调整字体大小、颜色等方式突出图表中 的关键信息。
适应不同场合
根据不同的展示场合和观众需求，选择适合 的图表类型和美化风格。
05
实战案例
数据分析案例
总结词
通过实际数据分析案例，展示SAS在 数据处理和分析方面的应用。
SAS程序结构
SAS程序由一系列SAS语句组成，用于定义、 操作和管理数据。
01
数据步通常用于读取原始数据、对数据进 行清洗和转换等操作。
03
02
一个基本的SAS程序包括以下几个部分：数 据步、过程步、输出、宏等。
04
过程步用于执行各种统计分析或报告生成 等任务，如描述性统计、回归分析等。
输出部分用于显示程序运行结果，可以是 屏幕输出、报表、图形等。
SAS编程语言基础
数据步和过程步
SAS程序由数据步和过程步组成 ，数据步用于处理数据，过程步 用于执行统计分析或报告生成等 任务。
数据集
SAS数据集是存储在内存中的表 格型数据结构，可以包含各种类 型的数据，如数值、字符、日期 等。
变量
SAS变量是数据集中用来描述数 据特征的名称，每个变量都有一 个数据类型（如数值、字符等） 。
SAS基础教程ppt课件
4
SAS系统是一个模块化、集成化的应用软件系统，使 用SAS系统可以实现对数据的完全控制和充分利用。 SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务: 数据访问. 数据管理. 数据呈现. 数据分析. （所有的工作在一个平台内完成）
5
SAS的核心任务(从数据到信息) 数据采集 管理 组织 利用 查看及改变功能键的设置； OPTIONS窗口： 查看及改变SAS的系统设置； LIBNAME窗口： 查看已存在的SAS数据库； DIR窗口：查看某个SAS数据库的内容； VAR窗口：查看SAS数据集的有关信息；
19
每个窗口都有自己相应的菜单选项； 可通过点击窗口条或在查看菜单打开不同的窗口； 在工具菜单可以调用一些实用的工具以及定制系统的属性；
OLAP系列: SAS/MDDB,Open OLAP Server, SAS/EIS
10
表现工具： 前端开发工具：SAS/AF 图形表现工具：SAS/GRAPH，可制作出各种二维和三维图形，如柱 状图，散点图，饼图等等； 地理信息表现工具：SAS/GIS
Web产品： SAS/Intrnet： SAS/StoredProcess SAS/WebEIS： SAS/Portal SAS/Web Report Studio …… SAS/WebAF
6
SAS系统的核心： Base SAS模块，用于管理并呈现数据，包含有一套编程语言以及一系列 过程，是其它模块的基础：
SAS数据的存储： 关系型数据存储：data set，data view；完全支持SQL标准的数据结 构和数据处理. 多维数据存储：MDDB/Cube；没有结构性冗余的有效存储. 数据挖掘库：DMDB；针对数据挖掘特点的数据存储. 并行处理数据引擎：智能数据切分功能，优化的索引结构.
SAS系统是一个模块化、集成化的应用软件系统，使 用SAS系统可以实现对数据的完全控制和充分利用。 SAS系统主要完成以数据为中心的四大任务: 数据访问. 数据管理. 数据呈现. 数据分析. （所有的工作在一个平台内完成）
5
SAS的核心任务(从数据到信息) 数据采集 管理 组织 利用 查看及改变功能键的设置； OPTIONS窗口： 查看及改变SAS的系统设置； LIBNAME窗口： 查看已存在的SAS数据库； DIR窗口：查看某个SAS数据库的内容； VAR窗口：查看SAS数据集的有关信息；
19
每个窗口都有自己相应的菜单选项； 可通过点击窗口条或在查看菜单打开不同的窗口； 在工具菜单可以调用一些实用的工具以及定制系统的属性；
OLAP系列: SAS/MDDB,Open OLAP Server, SAS/EIS
10
表现工具： 前端开发工具：SAS/AF 图形表现工具：SAS/GRAPH，可制作出各种二维和三维图形，如柱 状图，散点图，饼图等等； 地理信息表现工具：SAS/GIS
Web产品： SAS/Intrnet： SAS/StoredProcess SAS/WebEIS： SAS/Portal SAS/Web Report Studio …… SAS/WebAF
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SAS系统的核心： Base SAS模块，用于管理并呈现数据，包含有一套编程语言以及一系列 过程，是其它模块的基础：
SAS数据的存储： 关系型数据存储：data set，data view；完全支持SQL标准的数据结 构和数据处理. 多维数据存储：MDDB/Cube；没有结构性冗余的有效存储. 数据挖掘库：DMDB；针对数据挖掘特点的数据存储. 并行处理数据引擎：智能数据切分功能，优化的索引结构.
SAS应用基础6-3 属性数据分析(共25张PPT)
• 在市场调查中得到的信息往往是分类信息,而非定量变量 的具体值,需要做属性数据分析。
5
第五页，共25页。
属性(shǔxì制ng作)数：据ZX分D 析
• 常见的属性数据分析形式主要有单向表、双向 表、多向表三种。
• 单向表：由一个属性变量(biànliàng)对总体或 调查数据进行分组构成单向表或称一维分组表。
2
第二页，共25页。
区间(qū j制iān作)型：变ZXD量
• 所谓区间型变量是指本来的屈指范围可以是一 个连续的数值区间，它可细分为间隔型和比率 型。
• 间隔型—数值无绝对零点,间隔有意义,倍数无 意义,只能(zhī nénɡ)做加减不能做乘除。
• 比率型—数值有绝对零点,可进行四那么运算.
3
第三页，共25页。
• proc freq data=table-name;
• tables var-names;
• run;
• 多向表：由两个以上属性变量(biànliàng)构成 的表称多向表,也称多向交叉表或多维表。多 向表通常化为双向表进行分析。
6
第六页，共25页。
双向表〔列联表〕
制作：ZXD
RC双向表数据结构的一般形式
22
第二十二页，共25页。
Fisher精确(jīngquè)检验(当总例数
<制40作) ：ZXD
data a; input smoke$ cancer$ num@@; cards; 吸烟(xī yān) 患病 12 吸烟(xī yān) 未患 7 不吸烟(xī yān) 患病 6 不
吸烟(xī yān) 未患 8 ; proc freq; tables smoke*cancer /exact; weight num; run;
5
第五页，共25页。
属性(shǔxì制ng作)数：据ZX分D 析
• 常见的属性数据分析形式主要有单向表、双向 表、多向表三种。
• 单向表：由一个属性变量(biànliàng)对总体或 调查数据进行分组构成单向表或称一维分组表。
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第二页，共25页。
区间(qū j制iān作)型：变ZXD量
• 所谓区间型变量是指本来的屈指范围可以是一 个连续的数值区间，它可细分为间隔型和比率 型。
• 间隔型—数值无绝对零点,间隔有意义,倍数无 意义,只能(zhī nénɡ)做加减不能做乘除。
• 比率型—数值有绝对零点,可进行四那么运算.
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第三页，共25页。
• proc freq data=table-name;
• tables var-names;
• run;
• 多向表：由两个以上属性变量(biànliàng)构成 的表称多向表,也称多向交叉表或多维表。多 向表通常化为双向表进行分析。
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第六页，共25页。
双向表〔列联表〕
制作：ZXD
RC双向表数据结构的一般形式
22
第二十二页，共25页。
Fisher精确(jīngquè)检验(当总例数
<制40作) ：ZXD
data a; input smoke$ cancer$ num@@; cards; 吸烟(xī yān) 患病 12 吸烟(xī yān) 未患 7 不吸烟(xī yān) 患病 6 不
吸烟(xī yān) 未患 8 ; proc freq; tables smoke*cancer /exact; weight num; run;
SAS基础与金融计算6
Tests for Normality
• Test
--Statistic---
• Shapiro-Wilk
W
0.961232
• Kolmogorov-Smirnov D
0.155234
• Cramer-von Mises
W-Sq 0.042367
• Anderson-Darling
A-Sq 0.259036
170
• 50% Median
162
• 25% Q1
156
• 10%
150
• 5%149• 1%149• 0% Min
149
PPT文档演模板
SAS基础与金融计算6
•Norm al
•Proc univariate data= student normal; • var height ; •Run;
•
PPT文档演模板
SAS基础与金融计算6
p PCTLPTS=percentiles：规定在该过程中不能自 动提供而用户又希望计算的百分位数。例如要计 算第33分位数值，必须选择此项。
p PCTLPRE=prefix-names：该选项规定要求计算 的百分位数的输出变量名的前缀。
p PCTLNAME=suffix-names：该选项规定要求计 算的百分位数的输出变量名的后缀。
Moments
15 163.2 9.1354881 0.28385259 400682 5.59772555
Sum Weights Sum Observations Variance Kurtosis Corrected SS Std Error Mean
15 2448 83.4571429 -0.5095875 1168.4 2.35877289
山东大学SAS课程第6章PPT
t= X − μ0 S n
• （3）拒绝域 2》t < tα(n-1) 3》t > t1-α(n-1)
• （4）tα(n-1)、t1-α(n-1) 、t1-α/2(n-1) 求法 实质：求分位数 方法：函数TINV 格式：TINV(p, df ) 计算 T 分布的 p 分位数， 其中 p 为概率值，df 为T 分布的自由度。 • （5）X 、S 和 n 可由样本求得。
• 3. 在SAS中的实现
– 通过UNIVARIATE、MEANS等过程步求出样 本统计量作为总体参数的估计值。
• 4. 说明：
– 根据中心极限定理和分布抽样等理论可得以上 结论。 – 用从总体中随机抽取的样本的均值来估计总体 均值，既适用于正态分布的总体，也适用于非 正态总体。
– 影响点估计精度的因素
• 检验统计量 根据问题引入一个统计量，使得在原假设 H0 成立时或备择 假设 H1 成立时，该统计量的值有差异，使得我们能够根据 这个统计量的值选定拒绝域。 称这个能从样本空间中划分出拒绝域的统计量为检验统计 量。 即假设检验统计量为 t ，拒绝域为 W ，则当 t ∈ W 时，拒 绝 H0 ；当 t ∉ W 时，不拒绝 H0 。 例如双边检验问题：H0 : μ = μ0 ↔ H1 : μ ≠ μ0，拒绝域的 一般形式为 W = {| η | > λ} 其中η 为随机变量，服从于检验统计量 t 所对应的分布。 λ 为t 所对应分布的双侧 α 分位数（1-α/2 分位数）。
– 3.2 在MEANS过程步中
• 在PROC MEANS语句中添加选项 统计量关键字：CLM，LCLM或UCLM， ALPHA=值：指定求置信区间的显著水平。
• 4. 说明
– 决定置信区间大小的因素
• （3）拒绝域 2》t < tα(n-1) 3》t > t1-α(n-1)
• （4）tα(n-1)、t1-α(n-1) 、t1-α/2(n-1) 求法 实质：求分位数 方法：函数TINV 格式：TINV(p, df ) 计算 T 分布的 p 分位数， 其中 p 为概率值，df 为T 分布的自由度。 • （5）X 、S 和 n 可由样本求得。
• 3. 在SAS中的实现
– 通过UNIVARIATE、MEANS等过程步求出样 本统计量作为总体参数的估计值。
• 4. 说明：
– 根据中心极限定理和分布抽样等理论可得以上 结论。 – 用从总体中随机抽取的样本的均值来估计总体 均值，既适用于正态分布的总体，也适用于非 正态总体。
– 影响点估计精度的因素
• 检验统计量 根据问题引入一个统计量，使得在原假设 H0 成立时或备择 假设 H1 成立时，该统计量的值有差异，使得我们能够根据 这个统计量的值选定拒绝域。 称这个能从样本空间中划分出拒绝域的统计量为检验统计 量。 即假设检验统计量为 t ，拒绝域为 W ，则当 t ∈ W 时，拒 绝 H0 ；当 t ∉ W 时，不拒绝 H0 。 例如双边检验问题：H0 : μ = μ0 ↔ H1 : μ ≠ μ0，拒绝域的 一般形式为 W = {| η | > λ} 其中η 为随机变量，服从于检验统计量 t 所对应的分布。 λ 为t 所对应分布的双侧 α 分位数（1-α/2 分位数）。
– 3.2 在MEANS过程步中
• 在PROC MEANS语句中添加选项 统计量关键字：CLM，LCLM或UCLM， ALPHA=值：指定求置信区间的显著水平。
• 4. 说明
– 决定置信区间大小的因素