sas统计分析报告
SAS统计分析报告教程方法总结材料
SAS统计分析报告教程方法总结材料统计分析是对数据进行理性、全面和深入的分析，以发现其中的规律、趋势和关联性。
SAS（Statistical Analysis System）是一个流行的统计分析软件，广泛应用于数据分析、研究和报告编制领域。
本文将介绍SAS统计分析报告的编制方法，帮助读者了解如何利用SAS软件进行统计分析，并撰写专业的统计分析报告。
一、数据导入与准备在进行统计分析之前，首先需要导入数据并对数据进行清洗和准备。
SAS软件支持多种数据格式的导入，包括CSV、Excel、数据库等。
可以使用PROC IMPORT或DATA STEP语句来将数据导入SAS环境中，并使用DATA STEP或PROC SQL语句对数据进行清洗和准备，包括删除缺失值、解决数据异常值等。
二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据集中的变量进行统计概括和描述。
在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCFREQ、PROCUNIVARIATE等过程来计算变量的均值、标准差、中位数、众数、频数分布等描述性统计指标。
通过描述性统计分析可以初步了解数据的分布情况，为后续的统计测试和模型建立奠定基础。
三、统计检验统计检验是用来检验数据之间的关系或差异是否显著的一种方法。
在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA、PROCCORR等过程进行假设检验，检验两组或多组数据之间的显著性差异或相关性。
在进行统计检验时，需要设置显著性水平和备择假设，以便进行准确的统计分析。
四、图形展示图形展示是将数据通过图表的形式呈现出来，更直观地展示数据的特征和规律。
在SAS中，可以使用PROCGPLOT、PROCSGPLOT、PROCGCHART等过程来绘制各种类型的图表，包括直方图、散点图、折线图、饼图等。
通过图形展示，可以更清晰地了解数据的分布情况和变量之间的关系，为数据分析和报告提供有力支持。
五、报告编制报告编制是统计分析的最后一步，将分析结果整理成报告文档，进行数据解释和结论归纳。
sas数据分析报告
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、可视化、模型建立和评估等功能，全面分析了某公司的销售数据。
通过对数据的解释和分析，我们提出了相关的建议，为公司的经营决策提供了参考。
这表明SAS在数据分析领域的应用效果显著，对于企业的发展和决策具有重要的意义。
多元统计分析实验报告,计算协方差矩阵,相关矩阵,SAS
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.sha n cov;proc corr data=sasuser.sha n no simple cov;with x3 x4;partial x1 x2;run;结果如下：（1）协方差矩阵$AS亲坯曲；15 Friday, Apr： I SB,沙DOCOUR过程x4目由度=30Xi x2x3x4x5X?-10.I9B4944-0.45E2GJ5I.3347097-G.1193E48-£0.e75»GS-ID. 188494669,36&Q3?9-7.22IO&OS1J5692043I5.49ee^91S.Oa97SM-8.45S2645■7,221050829.S78&S46-6.372E47I-15.3084183-21.7352376-11.56747851.3841097 1.G5S2M7t.3726171IJ24«17B 4.e093011 4.4C124732.B747CM-G. I1S3S49 1.GS92043-is.soul aa 4.B09B01I68.7978495劣』S670971S.57ai1B3-IH.05l6l?a15.43S6569-J1.73S2376孔耶124TB27.0387097105.103225&S7.3505S7E：-2D K5752??319-11337204-1L55M7S52r9747?3i19,573118337.3S0&87E33.3SQ6452 (2) 相关系数矩阵Pearson相关系数” N =引当HO： Rho=0 时.Prob > |r|Xi Xixl1.QQ000x2-C.239540.2061x3-0,304590.0957x40.18975Q.3092x5'0.141570.4475x6-0.837870.0630-0.492920.0150x2-0.23354 1.00000-0.162750.143510.022700.181520.24438 x20.20C10.31:1?0.441?0.90350.32640.1761x3-0.30459-0.16275 1.00000-0.06219-0.34641-0.^797-0.23674 x30.095?0.381?<.00010.0563o.oses0 JS97x40.1S8760.14351-0.86219L000000.400540,313650.22610 x40.30920.4412<.0001 D.02EG Q.085S0.2213x5-0J 41570.02270-0.946410.40054 1.000000.317370.26750 x50.4J750.90350.0G68Q.025&0.08130+1620x6-0.33?e?0.1S162-0.397970.813650.31787LOOOOO0.82976 x60.0S300.32840.02660.08580.0813C0001辺-0.432920.24938-0.288740.22810 D.267600.92976 1.00000 x70,01500J7610.19970.22130JG20<.0001第二题：程序如下：proc anova data=sasuser.hua ng;class kind;model x1-x4=k ind;manova h=k ind;run;结果如下：(1)分组水平信息The ANNA ProcedureCla^s Level Informat ionClass Level®Valueskind 3 123Number of observatIons CO(2) x1、x2、x3、x4的方差分析Dependent Variable ： xl xlSource DFSum of SquaresMea n Square F Value Pr > F Model 25221.30000 2610.650003.380.0411Error57 44069.55000773.15000Corrected Total 5949290.85000R-Square Coeff Var Rcot MSE xl Mean 0.10592832.3508727.8055785.95000Source DF Anova SS Mean Square F ValuePr > F kind25221.300000 2610.6500003.380.0411The ANOVA ProcsdureDependent Variable ： x2 x2S UB ofSource DFSquares Mean Square F ValuePr > F Model 2 518.533333 259.26666?1.620.2078Error57 9148.050000160.492105Corrected Total 599666.583333R-Square Coeff Var Root MSE 0.05364222.9988812.6685555.08333Source DF Anova SS Mean Square F ValuePr > Fkind2518.5333333259.26666671.620.2078The ANOVA Procedure)epende 「t Variable ： x:3 x3S UM ofSource DF Squares Mean SquareF Value Pr > FModel2 2480.8333 1240.41670.170.8478Error57 427028.50007491.7281Corrected Total 59429509.3333R-Square Coeff Var Root MSE x3 Mean0.00577621.1798088.55477408.66672480.8333331240.4166670.17 0.8478The ANOVA Procedurex2 Mean SourceAnova SS Mean Square F Value Pr > Fkind(3) 多元方差分析The ProcedureMulti var I ate Ana lysis of Vari sinceCharacteri st ic Roots and Vectors of :: E Inverse 水 H, whereH =舫ow SSCP Matrix for kindE = Error SSCP MatrixChareucteri st icRoot Percent Characteristic Vector V F EV=1x1 x2 x30.33804686 73J7 -0.00045795 -0.00379096 0.00090988 0.00279339 0.12323983 26,C3 0.00424111 0.00236878 0.00D01B42 0.00002832 0.00000000 0.00 0.00121062 -0.00032401 0.00157046 -0.00006539 0.000000000,00-0.003177880.010435260.000070140.00078872MANOVA Test Criteria and F ApproxI nat Ions for the Hypothesis of No Overall kind EffectH 二 Anova SSCP Matr ix for kindE = Error SSCP MatrixS=2M=0*5 N=26 Stat ist icVa 1 ueF Value Num DFDsn DF Pr > F Wilks' Lambda0*660359533.04 8 IDS 0.0040 Pi 1lai f s Trace0.36123585 3,03 e 110 0.0041 Hote11 ing-Law 1ey Trace Q.45927921 3.07 e 74.85G0.0048 Roy s Greatest Root 0.336045804.624550.0027NOTE ： F Statistic for Roy's Greatest Root iis an upper boundsNOTE: F Statist ic f or Wilks' Lambdei is exact.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SourceDF Sum of Squares Mean iSouare F ValuePr > F Model239529,3000 192B4.8E0D 8.010.0009Error57 197115.10002405.5281Corrected Totiii59175644.4000R-SqusreGreff Vir Root M SE x4 Mean0.21936018.96604 49.04610 250.6000SourceDFA JWVI SSMean ^4j&re F V&luePr > F kind2 38529.3000019264.650008.010.0009The ANOVA ProcedureDependent Var iabls ： x4 x4。
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。
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临床试验统计分析报告SAS与R语言图形表达宏程序的实现
点 是灵 活 的绘 图 功能 。首先 ， Ｒ语 言绘 制 的 图形 具 有 高 印刷 质 素 ， 通过 ｔ ｉ ｆ ｆ （ ） 等 语 句 可 在 程 序 中 实 现 高 质 素 图像 的 生成与 保 存 。其 次 ， 可 以在 图形 中加 入 特 殊 的数学 符 号或公 式 ， 这是 Ｒ语言 的一大 特 色 。再次 ， Ｒ 语言 通过 高级绘 图命 令 与 低 级 绘 图命 令 的结 合 ， 可 以 在程 序 中灵活 地实 现对 坐标 轴 、 各 级 标 题 及 图 例等 的 编辑 工作 ， 也 可 以在 图形 上添 加额外 的数据 点 ， 参 照线
或 者文字 标签 等 ， 能够满 足统 计 图形绘 制 的各种 要求 。 最后 ， 基 于 Ｒ语 言 的开 源 与 自 由下 载 特 性 ， 软件 更 新
虽然 Ｓ ＡＳ通过 ＭＳ — ＤＯ Ｓ命令 可 以实 现对 Ｒ 程序 的调用 ， 但 由于 Ｓ Ａ Ｓ软件 窗 口无法 显示 Ｒ绘 制 出 的图
执行 需要 为 “ ．
ｂ ａ ｔ ” 或“ ． ｒ ” 的文件 ， 最 后 利 用 ＭＳ － Ｄ ＯＳ语 句 运 行 即
可， 运行 后输 入 Ｅ ＸＩ Ｔ可 以返 回 Ｓ ＡＳ会 话 窗 口。
２ ． 图像输 出
相对 于其他统 计 分 析 软件 ， Ｒ语 言 的 一 个 重要 特
选 择 和相应 的选 项 ， 通 过修 改控 制 图形 的选 项 之后 ， 可 以生成 各种 图形 。然 而 ， 编 制 通 用 和具 有 特 点 的 Ｓ ＡＳ 绘 图宏 程 序 ， 通 常需要 花 费 较 多 的时 间 。 由于 Ｒ语 言
在实 现画 图上具 有更 好 的灵 活性 ， 如 果 能在 Ｓ ＡＳ系统 中实 现 对 Ｒ语 言 画 图 程 序 的调 用 ， 则 很 容 易 实 现 由 Ｓ ＡＳ宏 给 出 的表 格 与图形 相结合 的统 计分 析报 告 。
多元统计分析实验报告计算协方差矩阵相关矩阵SAS
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矩阵的输出表格。
该表格可以帮助我们更直观地理解变量之间的相关性情况，从而为后续的统计分析提供参考。
实验总结：通过本次多元统计分析实验，我们了解了协方差矩阵和相关矩阵的计算方法，并使用SAS软件进行实际操作。
这些矩阵可以帮助我们评估变量之间的相关性，为后续的统计分析提供重要的基础信息。
在实际应用中，我们可以根据协方差矩阵和相关矩阵的结果，选择合适的统计方法和模型，并做出恰当的推断和决策。
SAS数据分析实验报告
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。
最后，我们进行了分类分析，根据样本的特征判断其所属的类别。
通过分类分析，我们可以根据样本的特征预测其所属的类别，并进行相关的决策。
6.数据评估在进行数据分析之后，还需要对结果进行评估。
评估包括模型的拟合程度、变量的显著性和模型的稳定性等。
通过使用SAS软件的评估函数和指标，我们对数据分析的结果进行了评估。
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 1216 15 2448 12 3215 30 4520 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。
data d;set c(keep=volume cost);run;proc print data=d;run;第三题：a)对车的标志（brand）的频数画竖直条形图。
libname mydata 'D:\data';proc print data=edcar;run;data e;set edcar; run;proc gchart;vbar brand;run;b)c)data g;set f;proc means data=g ;run;第四题：试分析：该地区单身人士的收入与住房面积之间是否相关？如果线性相关，确定一元线性回归方程，并做显著性检验。
SAS统计分析介绍
SAS统计分析介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于数据分析、数据管理和预测建模等领域。
它提供了一套全面的工具和功能，可以帮助用户有效地收集、分析和解释数据，以支持数据驱动的决策。
SAS具有丰富的功能和应用领域。
首先，它可以用于数据准备和数据管理。
用户可以使用SAS对数据进行清洗、整合、转换和重组，以确保数据的质量和一致性。
此外，SAS还提供了强大的数据查询和处理功能，可以高效地处理大规模和复杂的数据集。
其次，SAS可以用于描述性统计分析。
用户可以使用SAS计算各种统计指标，例如平均值、中位数、标准差、相关系数等，以了解数据的分布和变化。
此外，SAS还支持绘制各种图表和图形，例如直方图、散点图和箱线图，以可视化地展示数据的特征和模式。
SAS还提供了广泛的统计分析功能。
用户可以使用SAS进行假设检验、方差分析、回归分析等常见的统计分析任务。
此外，SAS还支持更高级的统计方法，例如生存分析、因子分析、聚类分析、时间序列分析等。
这些方法可以帮助用户发现数据中的关联和模式，从而支持更深入的数据解释和预测建模。
SAS的预测建模功能也非常强大。
用户可以使用SAS构建各种预测模型，例如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。
此外，SAS还支持模型评估和模型比较，以帮助用户选择最佳的预测模型。
这些预测模型可以应用于各种领域，例如市场营销、金融风险管理、医疗保健等。
除了数据分析和预测建模，SAS还提供了数据可视化和报告生成的功能。
用户可以使用SAS创建漂亮而有效的报告和图表，以呈现分析结果。
此外，SAS还支持自动化和批处理，可以帮助用户高效地处理和分析大规模的数据集。
总的来说，SAS是一种功能强大的统计分析软件，可以帮助用户从数据中提取有价值的信息和洞察。
它提供了丰富的功能和工具，适用于各种统计分析任务，从简单的数据描述到复杂的预测建模。
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。
如何用SAS进行统计分析
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过程可以用于方差分析，PROC FREQ过程可以用于卡方检验。
4. 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的一种统计分析方法。
它用于预测和解释因变量的变化，并评估自变量对因变量的影响程度。
在SAS中，你可以使用PROC REG过程进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。
【原创】机器学习：在SAS中运行随机森林数据分析报告论文(附代码数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog机器学习：在SAS中运行随机森林数据分析报告为了在SAS中运行随机森林，我们必须使用PROC HPFOREST指定目标变量，并概述天气变量是“类别”还是“定量”。
实例1为了进行此分析，我们使用了目标（Repsone变量），该目标是分类的（SAS 语言中标称的），如下面的图像代码中所描述的黄色和红色：运行代码后，我们得到了一系列表格，这些表格将详细分析数据。
例如，模型信息让我们知道，随机选择了3个变量来测试每个节点或每个树中可能的分割（黄色）。
我们还可以看到，运行的最大树数为100，如蓝色下划线所示。
该模型信息还告诉我们，“袋中部分”设置为默认值的60％，使OBB的比率为40％。
请注意，“修剪分数”默认设置为“ 0”，因为将其最接近设置为“ 1”，然后树木将具有的最低生长水平。
换句话说是不修剪。
HPFOREST自动仅使用在任何观察值下均没有缺失记录的有效变量。
但是，我们还可以看到，在研究样本的213个国家中，有213个被利用。
这是因为我已经利用了一组没有缺失值的县。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog接下来，我们可以看到模型生成带有“基线拟合统计量”的表。
就本研究中的数据而言，我们可以看到该模型识别出38％的误分类，换句话说是62％的准确分类。
这表示大部分样本已在每个随机选择的样本中正确分类。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog在下表中分析森林的适合度时，我们可以看到误分类率已经达到了最低点，树号为100.这表明在OOB样本中使用该模型进行测试时，误分类率仅在22％。
最后，我们看到SAS POC HPFOREST为我们提供了“损失减少变量的重要性”表。
下表概述了每个变量如何有助于模型的可预测性的重要性等级。
如下图所示，酒精变量排名最高。
sas分析报告
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：目录一、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。
sas实验报告
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。
4. 结论本次SAS实验不仅增强了我们对数据分析的理论知识和实践能力，还将对我们未来的学习和工作产生积极的影响。
我们将继续学习和掌握各种数据分析工具和方法，为公司的发展提供更好的支持和帮助。
实验报告3—— SAS描述统计分析
实验报告实验项目名称SAS描述统计分析所属课程名称现代统计软件实验类型验证性实验实验日期2014-10-28班级学号姓名成绩实验报告说明1．实验项目名称：要用最简练的语言反映实验的内容。
要求与实验指导书中相一致。
2．实验类型：一般需说明是验证型实验还是设计型实验，是创新型实验还是综合型实验。
3．实验目的与要求：目的要明确，要抓住重点，符合实验指导书中的要求。
4．实验原理：简要说明本实验项目所涉及的理论知识。
5．实验环境：实验用的软硬件环境（配置）。
6．实验方案设计（思路、步骤和方法等）：这是实验报告极其重要的内容。
概括整个实验过程。
对于操作型实验，要写明依据何种原理、操作方法进行实验，要写明需要经过哪几个步骤来实现其操作。
对于设计型和综合型实验，在上述内容基础上还应该画出流程图、设计思路和设计方法，再配以相应的文字说明。
对于创新型实验，还应注明其创新点、特色。
7．实验过程（实验中涉及的记录、数据、分析）：写明上述实验方案的具体实施，包括实验过程中的记录、数据和相应的分析（原程序、程序运行结果、结果分析解释）。
8．结论（结果）：即根据实验过程中所见到的现象和测得的数据，做出结论。
9．小结：对本次实验的心得体会、思考和建议。
10．指导教师评语及成绩：指导教师依据学生的实际报告内容，用简练语言给出本次实验报告的评价和价值。
注意：∙每次实验开始时，交上一次的实验报告。
∙实验报告文档命名规则：“实验序号”+“_”+ “班级”+“_”+“学号”+“姓名”+“_”+ “.doc”例如：管信11班的张军同学学号为：2011312299 本次实验为第2次实验即：实验二、SAS编程基础；则实验报告文件名应为：实验二_管信11 _2011312299_张军.doc 。
sas 中的proc summary的简易用法
sas 中的proc summary的简易用法在SAS（统计分析系统）中，proc summary是一个非常常用的过程，用于对数据进行汇总和统计分析。
它可以帮助用户快速、准确地计算数据的各种统计量，并生成相应的汇总报告。
本文将介绍proc summary的基本用法，包括如何使用它进行简单的数据汇总和统计分析。
一、简介1.1 proc summary概述proc summary是SAS中用于汇总和统计数据的过程。
它可以对数据进行求和、平均值、中位数、标准差等统计计算，还可以生成频数表、交叉表等汇总报告。
通过proc summary，用户可以快速了解数据的整体特征，发现数据的规律和异常值，为后续的分析和建模工作奠定基础。
1.2 proc summary的优势相比于手动编写数据统计分析的代码，proc summary有以下几个显著的优势：- 简洁高效：proc summary只需要一行或几行代码，就可以完成对数据的多种统计计算，极大地提高了统计分析的效率。
- 灵活多样：proc summary支持对多个变量进行统计计算，可以通过选项参数指定不同的统计方法和输出格式，满足用户不同的统计需求。
- 结果可读性好：proc summary生成的汇总报告结构清晰，包含多种统计量和描述性统计信息，便于用户直观地理解和解释数据。
二、基本用法2.1 proc summary语法proc summary的基本语法如下所示：```sasproc summary data=dataset;var variable1 variable2 ...;output out=summary_data mean=mean_value sum=sum_value; run;```其中，data=dataset指定输入的数据集名称；var variable1 variable2 ...指定需要进行统计计算的变量；outputout=summary_data mean=mean_value sum=sum_value指定输出的汇总数据集和需要计算的统计量。
使用SAS进行数据挖掘和统计分析的入门教程
使用SAS进行数据挖掘和统计分析的入门教程一、简介SAS（Statistical Analysis System）是全球最为流行的商业智能和数据分析软件之一。
它提供了一套完整的解决方案，用于数据挖掘、统计分析、预测建模和报告生成等领域。
本教程将带你入门使用SAS进行数据挖掘和统计分析。
二、安装与配置在开始使用SAS之前，首先需要进行安装和配置。
SAS提供了不同版本的软件，可以根据自己的需要选择合适的版本。
安装完成后，还需要进行相应的许可证注册和配置，以确保软件正常运行。
三、数据准备进行数据挖掘和统计分析之前，首先需要准备好相应的数据。
数据可以来自不同的来源，如Excel文件、数据库或者其他外部文件。
在SAS中，可以使用PROC IMPORT命令导入数据，将其转化为SAS数据集的形式。
同时，还需要进行数据清洗和预处理，以确保数据的质量和完整性。
四、数据探索与描述性统计分析在进行数据挖掘和统计分析之前，可以先进行数据的探索和描述性统计分析，以了解数据的基本情况。
SAS提供了多种统计过程和过程步骤，可用于计算变量的均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，生成频数表和交叉表等。
利用这些过程，可以对数据的分布情况和变量之间的关系进行初步的了解和分析。
五、建立预测模型数据挖掘的一大应用就是建立预测模型。
在SAS中，可以使用PROC REG或PROC GLM等过程来进行回归分析，通过寻找变量之间的关系，建立线性回归模型。
同时，SAS还提供了其他的预测建模过程，如PROC LOGISTIC用于逻辑回归分析，PROC ARIMA用于时间序列分析等。
通过这些过程，可根据实际需求，选择合适的模型进行建模并进行模型评估。
六、数据挖掘技术应用除了传统的统计分析方法，SAS还提供了多种数据挖掘技术，用于探索隐藏在数据背后的模式和规律。
其中，最为常用的技术包括关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析和异常检测等。
通过使用这些技术，可以从数据中发现潜在的价值和信息，为决策提供支持和参考。
sas实验报告
sas实验报告SAS实验报告。
一、引言。
SAS（Statistical Analysis System）是一个全面的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析和统计研究中。
本实验旨在利用SAS软件对一组数据进行分析，以验证SAS在实际数据处理中的有效性和可靠性。
二、实验目的。
本实验旨在通过对一组实际数据的分析，验证SAS软件在数据处理和统计分析中的可行性和有效性，同时掌握SAS软件的基本操作和数据分析方法。
三、实验内容。
1. 数据导入，将实验所需数据导入SAS软件中，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗，对数据进行清洗和预处理，包括缺失值处理、异常值处理等。
3. 描述性统计分析，对数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、频数分布等。
4. 统计推断分析，进行t检验、方差分析、相关分析等统计推断分析。
5. 结果展示，将分析结果以表格、图表等形式展示出来，便于结果的直观理解和比较。
四、实验步骤。
1. 数据导入，利用SAS软件将实验所需的数据导入到数据集中。
2. 数据清洗，对导入的数据进行缺失值处理和异常值处理，确保数据的准确性和完整性。
3. 描述性统计分析，利用SAS软件进行数据的描述性统计分析，包括均值、标准差、频数分布等。
4. 统计推断分析，利用SAS软件进行t检验、方差分析、相关分析等统计推断分析。
5. 结果展示，将分析结果以表格、图表等形式展示出来，便于结果的直观理解和比较。
五、实验结果与分析。
通过对实验数据的分析，得到了以下结论：1. 描述性统计分析显示，样本数据的平均值为X，标准差为X，频数分布呈现X趋势。
2. t检验结果表明，在置信水平为95%下，两组数据之间存在显著差异（P<0.05）。
3. 方差分析结果显示，不同组别之间的均值存在显著性差异（P<0.05）。
4. 相关分析结果表明，变量X与变量Y之间存在显著的正相关关系（r=0.8，P<0.01）。
六、实验总结。
sas回归分析实验报告
sas回归分析实验报告SAS回归分析实验报告引言：回归分析是一种常用的统计方法，用于研究变量之间的关系。
在本次实验中，我们使用SAS软件进行回归分析，探索自变量和因变量之间的关系，并对结果进行解释和推断。
本实验旨在通过实际数据的分析和处理，加深对回归分析方法的理解和应用。
实验设计：本次实验使用了某公司销售数据，其中自变量包括广告费用、产品价格和季节因素，因变量为销售额。
我们的目标是通过回归分析，探究广告费用、产品价格和季节因素对销售额的影响，并建立一个可靠的模型来预测销售额。
数据处理：首先，我们对数据进行了清洗和预处理。
去除了缺失值和异常值，并进行了变量的标准化处理，以确保数据的准确性和可比性。
接下来，我们使用SAS软件进行回归分析。
回归模型建立：我们选择了多元线性回归模型来建立自变量和因变量之间的关系。
通过分析数据，我们发现广告费用、产品价格和季节因素对销售额都可能有影响。
因此，我们的模型为：销售额= β0 + β1 × 广告费用+ β2 × 产品价格+ β3 × 季节因素+ ε其中，β0、β1、β2和β3分别为回归系数，ε为误差项。
回归分析结果：通过SAS软件进行回归分析后，我们得到了如下结果：回归方程：销售额= 1000 + 2.5 × 广告费用+ 1.8 × 产品价格+ 0.3 × 季节因素回归系数的显著性检验结果显示，广告费用和产品价格对销售额的影响是显著的（p < 0.05），而季节因素的影响不显著（p > 0.05）。
模型解释和推断：根据回归方程的结果，我们可以得出以下结论：1. 广告费用对销售额有正向影响：每增加1单位的广告费用，销售额将增加2.5单位。
2. 产品价格对销售额也有正向影响：每增加1单位的产品价格，销售额将增加1.8单位。
3. 季节因素对销售额的影响不显著：季节因素对销售额的变化没有明显的影响。
sas实践总结与体会
sas实践总结与体会在过去的一段时间里，我参与了SAS（统计分析系统）的实践学习和应用。
通过这次实践，我深刻领悟到了SAS强大的功能和应用价值。
在本文中，我将分享我在SAS实践中的总结与体会，并对其应用进行探讨。
一、SAS简介SAS是全球领先的商业智能和数据分析解决方案提供商，广泛应用于各个行业的数据处理和分析工作中。
其优势在于完善的统计分析功能和强大的数据挖掘能力。
作为一名使用SAS的初学者，我深感它的便捷和高效，下面是我在实践中的体会。
二、SAS实践总结1. 数据导入与清洗在使用SAS进行数据分析之前，我们首先需要将原始数据导入到SAS软件中并进行清洗。
SAS提供了丰富的数据导入方法，可以根据不同的数据格式选择适当的导入方式。
在数据清洗方面，SAS的数据处理功能非常强大，可以进行缺失值处理、异常值检测和数据转换等操作，使数据更加准确和可靠。
2. 数据探索与描述性统计在导入和清洗完数据后，我们需要对数据进行进一步的探索和分析。
SAS提供了丰富的统计分析函数，可以对数据进行描述性统计、频数分析、相关分析和统计图表展示等。
这些功能使我们对数据有了更全面的了解，为后续的数据建模和预测分析提供了依据。
3. 数据建模与预测分析在分析阶段，SAS的强大之处体现在其数据建模和预测分析功能上。
SAS提供了多种建模方法，包括回归分析、决策树、聚类分析和时间序列分析等。
这些方法可以帮助我们从数据中挖掘出有价值的信息，进行预测和决策。
在实践中，我使用了SAS的回归分析方法，成功地建立了一个可靠的预测模型，为业务决策提供了支持。
4. 结果输出与报告生成最后，在分析完成后，我们需要将结果输出和生成报告。
SAS提供了多种结果输出的功能，包括数据集输出、图表输出和报告生成等。
通过这些功能，我们可以将分析结果以可视化的形式展示出来，并生成专业的报告，方便与他人分享和交流。
三、SAS实践的体会通过这次SAS的实践学习和应用，我对数据分析有了更深入的理解，并且体会到了SAS的强大和便捷之处。
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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报告时间：2011年11 月指导老师：郝际贵成绩：目录一、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，、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。
数据来源：选取2010—2011第一学期统计学选教课成绩单，选取性别系别等变量进行考察。
将中文名称改为英文。
数据类型如下所示:当输入字符型的变量时，需要加上符号$在该变量的后面，用于区分数值型变量，所以用$来作为后缀。
删除缺考错误分数等异常值。
命名为2010stat.xls】、描述性统计分析（一） 导入数据首先建立永久磁盘路径，导入数据集statlibn ame path "D:\sas\"; run ;（二） 描述性统计分析然后进行描述性统计对性别、平时成绩、期末成绩、总评成绩进行计算，代 码如下：proc means data=path.stat;var sex s1 s2 s3; run ;输出结果如下：MEANS PROCEDURE吏星 标签N均值 标准差 垢小值援大值从结果可以分析出，总体学生平时成绩平均分为86.28分，总评成绩均分为77.15 分。
按照系别分类，每个系进行描述性统计，代码如下：proc means data=path.stat;var sex si s2 s3; class dept; run ;运行的输出结果如下所示：6123s s s S6123S S S S4969 2080665B C.3706897 0.4831382 86.2S52704 15.8409394 74.2894073 18J64176677.1490367 IB.5374497il 05,00000001.0000000 100.0000000 100.0000000 100.00000000.4634146 0.5017284 0 1.0000000 81.0731707 18.9103019 0100.0000000 65.8510519 22.805761917.000000099.0000000 69.860975621.516417899.8000000e 1 2--3 s s s se 1 23 s s s s从结果可以分析得出, 各个系别学生成绩的均值、 观测值、标准差及最大值 d@pt观测的亍数 变量 标签N 均值 标准差 摄小值 摄犬值财政丢221sex sex 221 0.3800905 0.4865108 0 1.0000000 si si 221 87.5610360 15.5391625 0100.0000000 s2s2 22175.6515037 19.86307455.0000000100.0000000s3s322178.282126717.862344711.2000000100.0000000管理科学与工程系105sex sex 105 0.4380952 0.4985326 01.0000000 sisi105 88.9714206 11.1091241 50.0000000 100.0000000或 或 10577.838095216.297704112.0000000100.0000000s3s3105 01.1000000 14.216238081.8000000100.0000000国际经济贸易系.142sex sex 1420.30732390.4883631 01.0000000 si §1142 85.246473915.9022665100.0000000£2 £2140 72.850000019.133354417.0000000100.0000000s3 s3142 75.858450718.70362060 100.0000000 会计系429sex sex429 0.3240093 0.4685499 01.0000000 si si429 89.1165501 11.9393104 33.0000000 100.0000000s2 s2429 77.601166618.1890094 8.0000000 100.0000000s3 虏429 80.9867133 15.6030996 27.8000000100.000000035sexsex350.34235710.4815940 n1.0000000sisi35 84.228571414.4834301 37.0000000100.0000000 s2 s235 72.257142921.0116314 12.000000097.000000053s335 75.8571429 18,519707928.400000097.9000000 留学生56sexsex560.80857140.46896091.0000000si si56 77.4642057 16.1627679 095.0000000£55 61.9810182 8.1114709 47.000000080.0000000s3s356 65.8517057 11.4553519 0 83.0000000101sex sex101 0.2071207 0.4546786 U 1.0000000 sisi101 82.2079208 23.4500318 0100.0000000 或s290 75,0777778 18.0260908 16.0000000100.000000010171.9970297 26.7744298 0 100.0000000市场営销系207sex §1sex si s2 s3 237 237 279 237 0.3067596 85.3972125 72.4695341 74.9414634 0.48785S5 17.8710139 18.7183101 19.9953278 0 016.00000000 1.0000000 100.0000000 100.0000000 IUU.UUUUUUU 数学丢36 sexsex36 0,3611111 0.4871361 01.0000000 创 创36 34.3611111 7.7317630 75.0000000 100.0000000 s2s2 36 83.166BBB7 16.9073108 31.0000000 100.0000000s3 s3 36 86.5130009 13.6230928 47.0000000100.0000000 体育生15Sgx15 0.33333330.48795000 1.0000000sisi 0 ----s2 s3s2 s30 0和最小值。
其中，会计系、财政系和市场营销系人数众多，除了经济系、市场营 销系和留学生以外，各系都有100分（三）统计图绘制频率直方图，直方图可以良好的反映各系的人数和性别比例。
代码如下所示：proc gchart data=path.stat;vbar dept/type=sum subgroup=sex; run ;统计直方图如下所示：醫计專Enr直方图的横轴是系别变量, 纵轴是人数。
蓝色是男生红色是女生。
根据直万图显示会计系、营销系、财政系三系人数最高分别表示各系别男女生人数分布三、聚类分析输入代码：proc cluster data=path.stat method=ward outtree=tree standard pseudo ccc;proc tree data=tree graphics horizontal;run;上述程序说明了使用系统聚类法来进行研究，并且绘制出聚类分析结果的树状图。
ccc说明需要计算半偏R2、R2和CCC统计量。
这三个统计量和下面的伪F 和伪T2统计量主要用于检验聚类的效果。
当把数据从G+1类合并为G类时，半偏R2统计量说明了本次合并信息的损失程度，半偏R2统计量大说明信息的损失程度大。
R2统计量反映了类内离差平方和的大小，R2统计量大说明类内离差平方和小。
CCC统计量的值大说明聚类的效果好。
Pseudo说明要计算伪F和伪T2统计量一般认为伪F统计量在出现峰值的是T ie所对应的分类是较佳的分类选择。
当把数据从 G+1类合并为G 类时，如果伪T 2统计量的值大，说明不应该合并这两类。
后面的tree 过程是用来绘制聚类分析结果的树状图。
运行结果如下： The CLUSTER ProcedureYard's Mini mum Variance Cluster AnalysisCluster Hi story 12PSPS27842096320626070247846557502109698663460603■2-»9-*・・■5■■■■・・2»»A o ■»-3■■-o ■f t -o 11Q v 9-f c 3-2-c v n V 48141653218382121O 11819514B 12191543511144G 629677—844783821395-41343219768139879427350333408425060492085253779843 2086531098887765310875554433221002139475704■88777777666666666665555555555555555433NCL --Clusters J □ i r^d — FREE SPRSQ RSQ ERSQ CCC44 CLH68 CL91 28 0.0007 .981 ,eaa107 43CL62 CL151 116 0.0007 .880 .897 10E 42 CL93 CL II 66 32 0.0007 ,S?9 ,895 104 41 CL144 CL53 236 0,000? .979 .084 109 40 C 口 9 CL99 5S 0,0008 .878 ,892 102 39 CL64 CL81 55 0.0008 .977 .891 101 38 CL61 CLS5 37 D.0008 .076 .889 98.7 37 CL58 OB1574 3 0.0008 .975 ,8S898.7 36 CL75 CL63 13? 0.0009 .875 .8»B 37 J 35 0626 S CL78 4 0.0009 .874 .884 96.7 34 CLS2 CL83 36 0.0009 .S?3 .602 95.9 33 CL59 CL74 38 0,0009 .972 .860 95.1 32 CLC5 CL44 42 0.0010 .971 ,878 94.2 31 CL49CL97 102 D.OQIO .S70 .87693.3 30 081358CL57 12 0.0012 .S69 .874 92.2 29 CL60 CL94 111 D.OOU ,S67 .87290.9 28 CL30 OBI 596 13 0.0015 .96689.427 CL55 CL33 156 0.001C.964 M7 瞬』2E CL4« CL42 105.863 ,86486.4 25 CL36CL43 259 0.0020 .981 .eei 84.6 24 C 口 2 CL40 30 0.0020*8网 33.2 23CL38 CL51 58 D.0021 .S56 .855 81.7 n CL52 CL31 197 0.0021 .S54 .85180.4 21CL67 CL70 17 0.0022 .95278.2 20 CL 羽 CL47 30 0.0026 .948 .644 77.8 19 CL29 CL45 155 0.0029.846 .838 76 J ie CL34 CL39 91.943 Mb74.8 17 CL22 CL56 243 0,003C ,940 ,830 73.1 16 CL35 CL37 10.0040 .935 .824 7L3 15 CL26 CL24 135 0.0041 .S32 .31S IG9.9 14 CL20 CL32 72 0.0057 *S26 .81267.4 13 CL559 CL54 4 D 血闊 .820.804 !56.3 12 CL 贈 CL27 265 o.ooes.796 '54.9 11 CL41 CL25 4S9 0.0069 .908.7B6 53.7 10 CL18 CL21 ioe 0.0102,775 5L2 9 CL14 CL23 1300.0170 .079 .7B2 45,6 8 CL1：8 CL W 冰0.0185 .861 ,746 41,6 1CL17 CL15 428 D.0242 .B37 .726 36.8 8 CL16 CL13 11 0 J84S .S02 JOI 30.5 5 CL12 CL8 528 0.0783 .728.669 15 J 4 CL11 CL? 81? 0.1036 詔25.B£3 0.4? 3 CL6 CL9 141 (k 1640 .471 ,540 -12 2 CL5 CL4 1445 0.1820 .289 .421 -16 1CL2CL315SC0,2887,000.0000,00上面的运行结果给出了对样品的聚类过程。