SAS应用举例
SAS软件应用之典型相关分析
SAS软件应用之典型相关分析典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是一种多变量统计分析方法，用于研究两组变量之间的关系以及它们之间的线性组合。
SAS软件提供了强大的工具和函数来执行典型相关分析，包括PROC CANCORR和CORRCAN。
PROCCANCORR是SAS中执行典型相关分析的主要过程。
它可以分析两组变量之间的关系，并计算它们之间的典型相关系数以及相关变量之间的线性组合得分。
以下是一个使用PROCCANCORR进行典型相关分析的示例代码：```/* 导入数据集data1和data2 */data data1;input var1 var2 var3;datalines;123456789;run;data data2;input var4 var5 var6;datalines;101112131415161718;run;/*运行PROCCANCORR进行典型相关分析*/proc cancorr data=data1 data=data2 out=results;var var1 var2 var3;with var4 var5 var6;run;/*输出典型相关系数和相关变量的得分*/proc print data=results;run;```在上述示例中，我们首先导入两个数据集`data1`和`data2`，其中`data1`包含三个自变量（`var1`，`var2`，`var3`），`data2`包含三个因变量（`var4`，`var5`，`var6`）。
然后，我们使用PROC CANCORR指定自变量和因变量，并将结果保存在名为`results`的输出数据集中。
最后，我们使用PROC PRINT打印结果数据集。
在输出结果中，我们可以查看典型相关系数以及自变量和因变量的得分。
典型相关系数表示两组变量之间的相关程度，取值范围为-1到1、得分表示原始变量的线性组合结果，可以用于分析变量之间的关系。
sas数据分析案例
sas数据分析案例SAS数据分析案例。
在实际工作中，数据分析是一项非常重要的工作。
SAS作为一种常用的数据分析工具，被广泛应用于各个行业中。
本文将通过一个实际案例来介绍SAS在数据分析中的应用。
案例背景：某电商公司希望了解其用户的购物行为，以便更好地制定营销策略和提升用户体验。
为了实现这一目标，他们收集了大量的用户购物数据，包括用户的基本信息、购买记录、浏览记录等。
数据准备：首先，我们需要对收集到的数据进行清洗和整理。
这包括去除重复数据、处理缺失值、统一数据格式等工作。
在SAS中，我们可以使用数据步和PROC SQL等工具来完成这些任务。
数据分析：一、用户购买行为分析。
我们可以通过对用户购买记录的统计分析，来了解用户的购买习惯和偏好。
比如，我们可以计算用户的购买频次、购买金额分布、购买时间分布等指标，从而找出用户的消费特点。
二、用户行为路径分析。
除了购买行为，用户在网站上的浏览行为也是非常重要的。
我们可以利用SAS的数据挖掘功能，对用户的浏览记录进行分析，找出用户的行为路径，了解用户在网站上的行为轨迹。
三、用户画像分析。
通过对用户的基本信息进行分析，我们可以建立用户的画像，包括用户的性别、年龄、地域分布等特征。
这些信息对于制定个性化营销策略非常有帮助。
结果呈现：在数据分析完成后，我们需要将分析结果进行可视化呈现。
SAS提供了丰富的图表和报表功能，可以将分析结果直观地展现出来，帮助决策者更好地理解数据。
结论与建议：通过对用户购物数据的分析，我们可以得出一些结论和建议，比如哪些产品更受用户欢迎、哪些时段用户购物活跃度更高、哪些地区的用户消费能力更强等。
这些结论可以为公司的营销策略和产品推广提供参考。
总结：本文通过一个实际案例，介绍了SAS在数据分析中的应用。
SAS作为一种强大的数据分析工具，可以帮助企业更好地理解和利用数据，从而实现商业目标。
以上就是关于SAS数据分析案例的全部内容，希望对大家有所帮助。
比例化剂量反应关系 sas
比例化剂量反应关系sas摘要：1.剂量反应关系的基本概念2.比例化剂量反应关系的定义和特点3.SAS 在剂量反应关系分析中的应用4.比例化剂量反应关系的实际应用案例正文：1.剂量反应关系的基本概念剂量反应关系（Dose-Response Relationship）是指药物剂量与药效之间存在的一种相互关系。
在药理学研究中，通过观察不同剂量下药物对生物体的作用效果，可以绘制出剂量与药效之间的曲线，从而为药物的安全性和有效性提供依据。
剂量反应关系可分为浓度依赖性和时间依赖性两种类型，其中浓度依赖性剂量反应关系最为常见。
2.比例化剂量反应关系的定义和特点比例化剂量反应关系（Proportional Dose-Response Relationship）是指药物剂量与药效之间呈比例关系的一种剂量反应关系。
在这种关系中，药效随着药物剂量的增加而呈线性增加或减少。
比例化剂量反应关系通常具有以下特点：（1）药物剂量与药效之间呈线性关系，即药效随着剂量的增加而呈直线上升或下降；（2）在药物剂量较低时，药效随着剂量的增加而缓慢增加；（3）当药物剂量达到一定程度后，药效增加的速度逐渐减缓，直至达到最大药效；（4）超过最大药效的剂量，药效不再增加，甚至可能出现毒性反应。
3.SAS 在剂量反应关系分析中的应用统计分析软件（SAS，Statistical Analysis System）是一种广泛应用于生物统计学和数据分析的软件。
在剂量反应关系分析中，SAS 可以进行数据处理、统计分析和作图等功能。
通过SAS 软件，研究者可以方便地绘制剂量与药效之间的曲线，进而分析药物的安全性和有效性。
4.比例化剂量反应关系的实际应用案例以某种抗肿瘤药物的剂量反应关系为例，研究者可以通过实验观察不同剂量下药物对肿瘤生长的抑制效果，并绘制剂量与药效之间的曲线。
通过分析比例化剂量反应关系，可以确定药物的最佳治疗剂量，以达到既能有效抑制肿瘤生长，又不引起严重副作用的目的。
SAS精选应用实例
初识SAS之阳早格格创做开用用如下要领不妨加进SAS系统的窗心运止环境：正在Win95大概NT环境中，从开初菜单的步调文献夹中找到SAS 系统文献夹，从中开用SAS 系统.大概者死成SAS.EXE的快速办法（把SAS.EXE用鼠标左键拖到桌里），单打SAS.EXE开用.正在Windows 3.xx环境中找到SAS系统步调组中的SAS图标单打开用.SAS AWS（SAS应用处事空间）开用后，出现如图 1的SAS运止界里，术语称为“SAS处事空间（SAS Application WorkSpace ）”.它象其余Windows应用步调一般，正在一个主窗心内，包罗若搞身材窗心，并有菜单条、工具栏、状态栏等.SAS有三个最要害的子窗心：步调窗心（PROGRAM EDITOR）、运止记录窗心（LOG）、输出窗心（OUTPUT）.步调窗心的使用类似于Windows中的记事本步调，不妨正在其中编写文本文献，主假如编写SAS 步调.步调不妨间接正在窗心中键进，拔出新止用回车，拔出面光标（闪动的横线）不妨用光标键（上下安排箭头、Home、End）移动大概用鼠标单打到某一处.按住Shift再按光标键不妨加明隐现一齐文本，而后用复制、剪切、粘揭下令（Edit菜单中的Cut、Copy、Paste，大概工具栏图标）不妨复制大概移动加明隐现的文本.那些编写支配简直请参照Windows的有关文档.运止记录窗心记录步调的运止情况，运止是乐成仍旧堕落，运止所用时间，如果堕落，错正在什么场合.运止记录窗心中以黑色隐现的是过得疑息.输出窗心隐现SAS步调的文本型输出（图形输出单独有一个GRAPHICS窗心）.输出分页隐现.要把光标移动到某一窗心，不妨用主菜单中的Window菜单采用要隐现的窗心.用功能键F5 不妨切换到步调窗心，F6不妨到运止记录窗心，F7不妨到输出窗心.SAS主窗心题目栏下是主菜单.SAS菜单是动背的，本去量随上下文而分歧，即光标正在分歧窗心其菜单也分歧.其中，File（文献）菜单主假如有关SAS文献调进、死存及挨印的功能.Edit （编写）菜单用于窗心的编写（如浑空、复制、剪切、粘揭、查找、替换）.Locals（局部）菜单与目前正正在举止的支配有关，如果您正正在步调窗心中编写步调，则Locals菜单有提接运止、调回建改等项，如果正在运止记录窗心大概输出窗心则Locals菜单项基础不出现.Globals 菜单真量比较搀纯，它不妨挨开被关关的步调窗心、运止记录窗心、输出窗心、图形窗心，不妨加进SAS提供的各个独力模块.主菜单下是一个下令条战工具栏菜单.下令条主假如用于与SAS 较早版本的兼容性，不妨正在那里键进SAS的隐现管制下令.工具栏图标提供了罕睹任务的快速办法，比圆死存、挨印、帮闲等等.鼠标光标正在某一工具栏图标上停顿几秒不妨隐现一个证明.工具栏图目标阐明如下：Submit －提接编写窗心中的步调 New －浑空编写窗心Open －挨开文献到编写窗心.用户指定一个文献调进到编写窗心内.那个文献今后与编写窗心相联系，以去的存盘支配将自动存进那个文献.Save －存盘，死存编写窗心真量，注意如果此窗心已经与一个文献相通联的话此功能将覆盖文献的本有真量而不提示.Print －挨印目前窗心真量 Print preview －挨印预览.Cut －剪切选定文本. Copy －复制选定文本.Paste －粘揭.注意那些支配是对付Windows 剪揭板举止的，不妨用去与其余Windows应用步调接换文本、数据等.剪切大概复制到剪揭板的真量不妨被其余应用步调粘揭，其余应用步调搁到剪揭板的真量也不妨粘揭到SAS的编写窗心中.Undo －撤消刚刚才的编写支配. DOS prompt －临时加进DOS.Browse －挨开WWW欣赏器并加进SAS公司的主页.Directories －加进Directory（目录）窗心，不妨欣赏各SAS数据库的真量，不妨欣赏数据库中的数据集、SAS目录的真量.SAS/ASSIST －开用SAS的菜单启动界里SAS/ASSIST .Help －开用Windows的帮闲系统加进SAS 的帮闲.简朴运止样例假设咱们有一个班教死的数教结果战语文结果，数教谦分为100，语文谦分为120，憧憬预计教死的仄衡分数（按百分制）并按此排名，不妨正在步调窗心输进此步调：title '95级1班教死结果排名';data c9501;input name $ 110 sex $ math chinese;avg = math*0.5 + chinese/120*100*0.5;cards;李明男 92 98弛黑艺女 89 106王思明男 86 90弛聪男 98 109刘颍女 80 110;run;proc print;run;proc sort data=c9501;by descending avg;run;proc print;run;本量上，输进那样包罗华文的步调最佳办法不是正在SAS步调窗心间接输进，果为SAS姑且对付华文输进的处理还不敷完备，佳的办法是挨开一个其余的编写步调如Windows中的记事本（正在Win95 中用开初菜单中的“步调 | 附件 | 记事本”开用），正在记事本中复制输进的步调，而后到SAS 系统步调窗心中使用粘揭下令（用Edit菜单的Paste大概工具栏上的粘揭图标），把步调复制到SAS 中.也不妨正在记事本中把编佳的步调存盘，而后正在SAS步调窗心用File 菜单的Open下令挨开死存佳的步调文献.要运止此步调，只消用鼠标单打工具栏的提接图标，大概用Locals菜单的Submit下令.运止后，运止记录窗心出现如下真量：50 title '95级1班教死结果排名';51 data c9501;52 input name $ 110 sex $ math chinese;53 avg = math*0.5 + chinese/120*100*0.5;54 cards;NOTE: The data set WORK.C9501 has 5 observations and 5 variables. NOTE: The DATA statement used 0.11 seconds.60 ;61 run;62 proc print;run;NOTE: The PROCEDURE PRINT used 0.0 seconds.63 proc sort data=c9501;64 by descending avg;65 run;NOTE: The data set WORK.C9501 has 5 observations and 5 variables. NOTE: The PROCEDURE SORT used 0.05 seconds.66 proc print;run;NOTE: The PROCEDURE PRINT used 0.0 seconds.其中记录了每段步调的运止情况、所用时间、死成数据死存情况.如果有过得还会用黑色指示过得.比圆，末尾的proc print后里的分号如果拾得，记录窗心隐现如下过得：67 proc printrun;181ERROR 181322: Procedure name misspelled.过得证明为历程名错拼，然而本量上是拾了分号引导print战run连成了一个词汇.正在步调窗心用“Locals | Recall text”菜单大概按F4功能键不妨调回步调建改.透彻运止后输出窗心出现如下截止：95级1班教死结果排名 3OBS NAME SEX MATH CHINESE AVG95级1班教死结果排名 4OBS NAME SEX MATH CHINESE AVG那里有二页输出，第一页是输进数据后用PROC PRINT隐现的数据集，第二页为按仄衡分排名后的截止.从上头的例子步调不妨瞅出SAS步调的一些特性.SAS步调由语句组成，语句用分号中断.SAS步调中大小写普遍不区别（字符串中要区别大小写）.SAS步调中的空格、空止普遍不妨任性搁置，那样咱们不妨安插适合的缩进要领使得源步调结构领会易读.SAS步调由二种“步”形成，一种喊数据步（data step），一种喊历程步（proc step），分别以DATA语句战PROC语句开初.数据步战历程步由若搞个语句组成，普遍以RUN语句中断.SAS基础观念本节介绍一些SAS特有的观念，其中最要害的是数据集.SAS数据集SAS数据集（SAS Datasets）不妨瞅做由若搞止战若搞列组成的表格，类似于一个矩阵，然而各列不妨与分歧的典型值，比圆整数值、浮面值、时间值、字符串、货币值等等.SAS 数据集存搁正在以特殊要领存搁的二进制文献中，咱们用一个SAS中的逻辑名去使用SAS数据集而不需体贴它到底怎么样死存正在磁盘上.比圆，1.1.3的例子死成了一个名为C9501的数据集，它的逻辑形式如下表：数据集的每一止喊搞一个瞅测（Observation），每列喊搞一个变量（Variable）.SAS数据集等价于关系数据库系统中的一个表，本量上一个SAS数据集偶我也称做一弛表.正在数据库术语中一个瞅测称做一个记录，一个变量称做一个域.正在C9501数据集结有5个瞅测，分别代表5个教死的情况，而每个教死有5个数据，分别为姓名、性别、数教结果、语文结果、仄衡分，所以此数据集有5个变量.从上头瞅出，数据集要有名字，变量要有名字，所以SAS中对付名字（数据集名、变量名、数据库名，等等）有约定：SAS名字由英笔墨母、数字、下划线组成，第一个字符必须是字母大概下划线，名字最多用8个字符，大写字母战小写字母不区别.比圆，name，abc，aBC，x1，year12，_NULL_等是合法的名字，且abc战aBC是共一个名字，而class1（不克不迭有减号）、a bit（不克不迭有空格）、serial#（不克不迭有特殊字符）、Documents （超少）等不是合法的名字.SAS数据库SAS数据集是百般特殊要领的SAS文献中最要害的一种.另一种要害的SAS文献是SAS目录（Catalog），用去死存百般不克不迭表示成止列结构表格形式的数据，比圆系统树坐、图象、声音等.多个SAS 文献不妨搁正在所有，称为一个SAS数据库（Library）.数据库有一个库名（Libname），其命名按照上述SAS名字命名准则.正在MS DOS/Windows环境中，一个SAS数据库本量是磁盘上的一身材目录（特殊情况下一个数据库不妨由几身材目录组成）.为了把库名战子目录通联起去，使用LIBNAME语句.比圆，咱们正在C:\Y1995子目录中死存了几个SAS数据集，不妨用如下语句把库名MYLIB与子目录C:\Y1995 通联起去：libname mylib "c:\y1995";有三个预约义的SAS数据库：WORK、SASUSER、SASHELP.其中，WORK数据库喊搞临时库，存搁正在其中的SAS文献喊临时文献，那些临时文献当退出SAS系统时会被自动简略.SASUSER库死存与用户部分树坐有关的文献，它是永暂的，即退出SAS时文献不会被简略.SASHELP库死存与SAS帮闲系统、例子有关的文献，是永暂的.从上头瞅出，SAS文献分为临时文献战永暂文献：临时文献正在退出SAS系统时自动被简略，永暂文献正在退出SAS系统时不自动被简略.所以，咱们把动做中间截止使用的数据集大概训练用的数据集动做临时数据集死存，而需要以去再用的数据集则不妨死存为永暂数据集.临时数据集战永暂数据集的辨别是：临时数据集不妨用单火仄名，即惟罕见据集名，比圆C9501，而永暂数据集名由二部分组成，前一部分是它的库名，后一部分才是数据集名，二部分中间用小数面对接，比圆搁正在MYLIB库（即"C:\Y1995" 子目录）中的数据集TEACH必须用MYLIB.TEACH表示.那样指定的数据集名正在死成时不妨搁到由库名指定的子目录中，正在读与时不妨到指定的子目录读与，而且不会被自动简略.临时数据集除用单火仄名中，也不妨用库名为WORK的二火仄名，如WORK.C9501战C9501 是一般的.要死成永暂数据集，只消正在指定要死成的数据集名时使用二火仄名且库名已有定义，比圆，要把上头的C9501数据集正在死成时便搁到"C:\Y1995"子目录中，不妨用如下语句：libname mylib "c:\y1995";data mylib.c9501;……proc sort data=mylib.c9501;……那个步调战1.1.3的例子相比不过减少了一个定义库名的LIBNAME 语句，而后正在所有用到数据集名C9501的场合换成了二火仄名MYLIB.C9501.要注意死成的数据集是MYLIB.C9501后里正在用到它的时间（正在PROC SORT中）也必须使用二火仄名MYLIB.C9501而不克不迭使用单火仄名C9501 ，那二个名字指背的不是共一个SAS文献.为了隐现现有定义的数据库，只消单打工具栏的图标，如图 2. Libraries窗心隐现了现有定义的所罕见据库及其对付应的子目录，并正在窗心下圆隐现了选定的数据库中的SAS文献列表.文献列表第一列是SAS文献称呼，第二列是其典型，DATA代表数据集.单打某一数据集名不妨挨开此数据集到一个数据隐现窗心查看.不需编程的SAS应用――SAS/INSIGHT介绍SAS的使用要领普遍是象1.1.3那样输进一个步调，运止，建改，末尾正在输出窗心得到截止.随着图形界里、用户友佳等步调思维的死少，SAS也渐渐提供了一些不需要教习SAS编程便能举止数据管制、领会、报表、画图的功能，其中搞得比较出色的一个是SAS/INSIGHT模块.SAS/INSIGHT是正在基础的SAS系统前提上增加的一个模块，提供了数据接互输进、数据探索、分集钻研、相关领会、百般图形等功能.那里咱们收端介绍SAS/INSIGHT的使用.要开用SAS/INSIGHT，选Globals | Analyze | Interactive data analysis 菜单，最先出现图 3那样的采用数据集的窗心：那是SAS/INSIGHT必须先采用一个要领会、瞅察的数据集.如果要死成新数据集，按New按钮，如果要挨开已罕见据集，按Open按钮.图 4是SAS/INSIGHT运止时的格式.数据窗心SAS/INSIGHT提供了一个类似于电子表格的数据窗心去管制数据集.图 5为隐现了数据集SASUSER.CLASS的数据窗心：此数据集是一个班19个教死的一些情况，包罗姓名、性别、年龄、身下、体沉.咱们瞅到，数据窗心题目止隐现了挨开的数据集的名字，题目止下左上角有一个背左的小三角，那是数据窗心的菜单，睹图 6：三角下圆的19是瞅测止数，左圆的5 是变量个数.窗心内每止最左边的圆块是瞅测的画图标记表记标帜，用于正在图形中标记表记标帜瞅测；而后是瞅测序号；再往左是各变量的值.数据窗心中的各变量用做列题目，如图 5中的NAME、SEX、AGE 、HEIGHT、WEIGHT便是数据集SASUSER.CLASS中的五个变量的名字.正在每一个变量名的上头有二个标签，左边一个代表变量的量测火仄，分为区间变量（Int）战名义变量（Nom）.区间变量是与连绝值的变量，只可为数值；名义变量是与得集值的变量，普遍为字符型，也不妨与数值.变量名上头左边的标签代表变量正在领会中的缺省用途，比圆NAME上头的Label表示此变量的值（教死姓名）正在画图中用去标记表记标帜瞅测，SEX上头的Group表示此变量（性别）用去分组，等等.数据窗心不妨用去建坐新数据集.正在SAS/INSIGHT内用“File | New”菜单大概正在开用INSIGHT 的窗心（图 3）按“New”按钮，将出现一个空的数据窗心.那时，不妨间接背第一止输进数据，比圆要输进 1.1.3 中的C9501数据集，便不妨正在第一止的前四列中分别输进李明、男、92 、98，那时各列自动与变量名为A、B、C、D，而且量测火仄自动定为前二个字符型是名义变量（Nom），后二个数值型是区间变量（Int）.为了建改变量名战变量的用途，从数据窗心的菜单（图 6）选Define Variables，出现图 7的定义变量窗心：正在那里不妨建改变量名，给变量加标签（Label），不妨采用变量的量测火仄，不妨确定变量的用途.变量的标签是对付变量的一个不妨少达40个字符的形貌，不妨用于以去的输出，不妨用汉字.定佳变量名等属性后便不妨继承输进其余数据止，每输进一止后回车，直至把局部数据输完.为了使回车时光标从前一止尾部进到下一止第一格，不妨从数据窗心菜单（图 6）中选“Data Options”，正在弹出的对付话框中（图 9）：采用回车的目标（Direction of Enter）为左下（Down and Left）.为了死存输进的数据集，选“File | Save | Data”菜单，出现图 8 那样的输进数据集的窗心：不妨采用数据集搁正在哪一个数据库，不妨输进一个数据集名，把那里的A改成c9501，按OK钮便不妨死存数据集.对付于比较小的数据集（几个、十几个变量，几十个瞅测），用SAS/INSIGHT的数据窗心不妨赶快而直瞅天输进.对付于更洪量的数据，普遍从其余要领变更而得.正在数据窗心中如果需要建改某一个值，只消间接用鼠标面到其单元格建改，而后把输进光标离开其天圆止便真止了建改.正在单元格之间移动不妨用鼠标单打、制表键、回车、上下光标键等要领.要死存所做的建改还需要用“File | Save | Data”菜单.当数据窗心中变量较多时，不妨用滑动条滑动窗心真量去查看.如果某个变量比较要害，不妨思量把它搁到第一列的位子，那只消先单打该变量的名字选中它，而后正在图 6的菜单中选Move to First.要把某列移到末尾，选中它后用Move to Last菜单.选中一列只消单打其变量名.如果要选中多个列，正在选中一个后按住Ctrl键单打其余的名字不妨增加选中其余变量.选中一个变量后按住Shift单打另一个变量名不妨选中那二个变量及它们之间的所有变量.选中的多个列也不妨用Move to First战Move to Last移动.要选中一个瞅测（止），只消单打其瞅测号（止号）.选多个瞅测不妨用Ctrl单打大概Shift 单打的要领.选中的瞅测也不妨用Move to First战Move to Last移动到最前大概末尾.还不妨选中某些列共时选中某些止.只消正在后绝的选中支配时用增加选中（Shift单打大概Ctrl 单打）即可.用鼠标正在数据窗心数值隐现部分拖出一个圆框也不妨选定一部分数值.选定了列大概者止以去，用“Edit | Delete”菜单不妨简略选定的列大概止.要与消所有选中，只消单打某一单元格而不是止、列题目即可.底下简朴介绍一下数据窗心菜单（图 6）中各下令：•Find Next 正在选定了若搞个瞅测的情况下，把下一个被选定的瞅测隐现正在窗心第一止的位子.•Move to First 把选定的止大概列移到最前.•Move to Last 把选定的止大概列移到末尾.•Sort 正在选定了一列的情况下，把数据集按此列从小到大排序；正在选定了多列的情况下，按选定的变量序次按那些变量概括排序，比圆正在SASUSER.CLASS窗心中先选定SEX 而后用Ctrl单打附加选定HEIGHT，而后排序，那样的截止是把数据集先按女、男死排序而后正在女死内里战男死内里分别按身下从小到大排序.如果不选定所有列，则弹出一个菜单，询问按哪些变量排序，比圆道对付SASUSER.CLASS数据，不妨先面SEX，而后单打Y按钮，把性别加进了排序变量中，再选HEIGHT，单打Y按钮，把身下动做第二排序变量，再单打排序变量中的HEIGHT，单打Asc/Des按钮（那是央供对付身下值要由下到矮排序），按OK后数据将按性别分组，而后女死、男死内里分别按身下由下到矮排列.•New Observations 用于赶快增加若搞个空数据止，弹出一个对付话框央供输进增加的瞅测数，缺省是100个.增加的空止中字符型数据先挖空值，数值型数据先挖缺得值（用单独的小数面代表）.•New Variables 用于赶快增加若搞个新变量.•Define Variables 设定变量的名字、标签、量测火仄、缺省领会用途等，睹图 7.不妨正在死成新数据集时定义变量，也不妨对付已罕见据集的变量属性举止建改.•Fill Values 用于自动死成一个等好数列变量.先选定一个数值型变量，而后用此下令，将弹出一个对付话框央供输进起初值（Value）战删量（Increment），比圆起初值挖100 ，删量挖50，则此变量的正在各瞅测中的值分别挖进为100，150，200，….•Extract 那是一个很强的功能，它不妨把选定的部分止、部分列大概者部分止列与出到另一个窗心.比圆，正在SASUSER.CLASS中先选定所有女死的瞅测，再用增加采用（Shift 大概Ctrl单打）的办法选定NAME战HEIGHT变量，而后用此下令，不妨挨开一个SASUSER.CLASS1 数据窗心，此数据窗心中惟有姓名战身下二列战女死的瞅测止.不妨用主菜单中的“File | Save | Data ”把此新数据集死存为WORK.CLASS1（尽管不必永暂数据集存搁训练用的数据集）.那样不妨由已罕见据集选择部分列、部分止组成新数据集.•Data Options 本数据窗心的一些树坐.弹出对付话框如图 9，不妨采用正在数据窗心内按回车时光标是移到底下、左里仍旧底下最左，按TAB是光标是移到底下、左里仍旧左上.选中“ShowVariable Labels”不妨用变量的标签动做窗心的列题目，那样有用处明黑变量的意思，然而无法相识变量的真正在名字.前里道过，变量标签允许少达40个字符，允许用汉字.标签不妨正在数据窗心菜单的Define Variables窗心（图 7）输进大概建改.如果要用较少的汉字标签，需要适合天用空格合并标签中的汉字以用处分止隐现标签.数据探索――一维要领SAS/INSIGHT提供了格中便当的数据探索功能.对付一维数据，不妨做直圆图、盒形图、马赛克图，对付二维数据，不妨做集面图、直线图、集面图矩阵，对付三维数据不妨做转动图（三维集面图）.正在图上不妨选定一些瞅测，那些采用截止会共时反映正在数据窗心战其余图中.以SASUSER.CLASS数据集为例.选定变量HEIGHT，用“Analyze | Histogram/Bar Charts(Y) ”菜单不妨挨开一个图形窗心死成身下的分集直圆图，如图 10.直圆图的每一个条形代表了画图变量（HEIGHT）正在一个区间的与值情况，比圆70到75之间的条形代表身下正在70到75英寸的人，条形下度为组频数，即与值正在那一区间的瞅测个数，不妨瞅出那一组有一个教死.单打那一条形选中正在此范畴的瞅测，不妨创制那时数据窗心的相映瞅测也被选定了，被选中的是Philip，身下72英寸.如果单打某一条形，比圆60到65的条形，便不妨正在选定相映瞅测的共时弹出一个查看瞅测窗心，窗心中隐现各被选中的瞅测序号，以及其中一个瞅测的各变量值.那样不妨很便当天查看图中各部分所对付应的瞅测.为与消选定，只消正在图中空黑处单打即可.做出的图形有一个圆框包抄.如果念改变图形大小，不妨单打圆框使其变细，而后拖动四个角中的一个，便不妨把图形搁大大概缩小.以至还不妨把一个角背其对付角目标拖动背去拖过对付角，那样不妨改变图形的横纵轴目标.拖动边框不妨把图形移动到窗心内其余位子.图形中提供了一个树坐菜单，不妨单打图形边框角上的背左箭头大概正在图形内左键单打去挨开.菜单真量包罗Ticks，不妨树坐坐标轴的简直画法；Axes用去指定画不画坐标轴；Observations 用去指定是可画瞅测；Values指定是可标出各条形下度值.对付连绝数据（Int型）做直圆图不妨反映其分集情况，对付得集数据（Nom型）做直圆图共样不妨反映其分集，即与每一个得集值的比率大小（频数分集）.比圆，正在做了身下的直圆图后，选定变量SEX，对付其做直圆图，则截止挨开一个新图形窗心做出惟有二个条形的条形图，一个标记表记标帜为F，另一个标记表记标帜为M，下度分别为9战10，即有9个女死，10个男死，男女比率为10 ：9.单打标F的条形，不妨瞅到数据窗心中所有女死的瞅测被选定，其余还不妨瞅到已做的身下的直圆图也爆收了变更，身下的每一个条形皆分成了颜色分歧的二部分，其中底下的一部分代表女死.正在用Analyse菜单中的做图下令做图时如果不选定的变量则弹出一个对付话框提问用哪一个变量做图，如果对付身下做图，只消选HEIGHT而后按Y钮即可.盒形图是另一种表示数值型变量分集的图形.比圆，要画身下分集的盒形图，选定变量HEIGHT而后用“Analyse | Box Plot/Mosaic Plot”不妨做出图 12.从图形菜单中选Values 不妨标出图中要害数据值.不妨瞅出，此盒形图的横轴不用处，纵轴代表身下的与值范畴.盒形的中间有一条细线，那是身下分集的中位数的位子，盒子上边线是分集的四分之三分位数，下边线是分集的四分之一分位数，盒子上下边线包罗了分集的中间50%的瞅测.盒子的少度喊搞分集的四分位间距，其效率类似于尺度好，不妨反映数据分集的分别程度.从盒子边线背中画了二条线喊搞触须线，最少不妨蔓延到四分位间距的1.5倍，然而是如果已经到了数据的最小值大概最大值处便不再蔓延.如果触须线不达到数据的极度值，则那些数据面用触须线以中的面去画出，普遍认为那样的面是非常十分面.从盒形图不妨瞅出数据的偏偏斜情况，比圆咱们瞅到盒子的下半部比上半部少，而且下触须线比上触须线少，证明身下分集略左偏偏.用盒形图菜单中的“Means”选项不妨正在盒形图上加画一个菱形，菱形的中间代表分集的仄衡值，菱形端面到中间距离为二倍尺度好.如果是变量遵循正态分集，菱形上下端面之间该当包罗约莫95%的瞅测.仄衡值战中位数的比较也能反映变量的偏偏斜情况，仄衡值矮于中位数大概左偏偏.单打大概单打盒形图的某一部分（盒子上半部大概下半部、触须线、极度值）不妨选定瞅测.盒形图不妨便当天比较按某分组变量分组后的分集情况.比圆，如果咱们念瞅一瞅男女的身下分集有何同共，不选所有变量开用“Analyze | Box Plot/Mosaic Plot”菜单，弹出采用变量的对付话框如图13.选身下为Y变量，选性别为X变量，画出的图睹图 14.图中有二个盒形图，女死一个，男死一个.从图中瞅出，男死身下普遍下于女死，且女死身下分集左偏偏较男死宽沉.那种并排盒形图不妨格中直瞅天比较二个相关的分集.做盒形图时指定多个Y变量也不。
sas在肿瘤方面的应用
sas在肿瘤方面的应用
SAS（Statistical Analysis System）在肿瘤方面有许多应用，主要体现在数据分析和统计分析上。
首先，SAS用于数据处理和质量控制。
例如，研究人员可以用SAS对基因组数据进行预处理和质量控制，以提高数据分析的准确性。
此外，通过SAS，研究人员还可以分析疾病标志物的表达水平，从而更好地了解肿瘤的性质和进展。
其次，SAS还可以用于临床试验设计。
通过SAS，研究人员可以制定临床试验的方案和计划，并预测试验的结果。
这有助于确定临床试验的样本量、统计学假设和试验设计等关键因素，从而更有效地推进临床试验。
此外，SAS也广泛应用于临床决策支持。
例如，医生可以使用SAS来预测患者的疾病进展和预后情况，从而制定更为精准的治疗方案。
同时，对于患者而言，了解疾病进展和预后情况也可以提高治疗的信心和配合度。
最后，SAS在肿瘤领域的应用还体现在数据挖掘和机器学习上。
通过SAS，研究人员可以对肿瘤数据进行深入挖掘，找出潜在的规律和特征，为疾病的预防、诊断和治疗提供新的思路和方法。
总的来说，SAS在肿瘤方面的应用十分广泛，涉及数据处理、统计分析、临床试验设计、临床决策支持和数据挖掘等多个方面。
随着科学技术的不断进步和应用需求的不断增长，SAS在肿瘤领域的应用也将得到更进一步的发展。
全等三角形五大判定方法(两篇)
引言概述：三角形是几何学中最基本的形状之一。
在三角形中，全等三角形是指具有相等的三个角度和相等的三条边的三角形。
全等三角形的判定是几何学中的重要内容之一，它具有广泛的应用。
本文将介绍全等三角形的五大判定方法——边边边（SSS）、角边角（ASA）、边角边（SAS）、角角边（AAS）和直角边（HL）。
正文内容：一、边边边（SSS）判定方法：1.说明边边边（SSS）判定方法是三边相等的三角形判定方法。
2.介绍边边边（SSS）判定方法的步骤和要点。
3.详细解释如何利用边边边（SSS）判定方法来判断两个三角形是否全等。
4.举例说明边边边（SSS）判定方法的应用场景。
5.总结边边边（SSS）判定方法的特点和注意事项。
二、角边角（ASA）判定方法：1.介绍角边角（ASA）判定方法是角度和边相等的三角形判定方法。
2.说明角边角（ASA）判定方法的步骤和要点。
3.详细解释如何利用角边角（ASA）判定方法来判断两个三角形是否全等。
4.举例说明角边角（ASA）判定方法的实际应用。
5.总结角边角（ASA）判定方法的特点和适用条件。
三、边角边（SAS）判定方法：1.说明边角边（SAS）判定方法是一边、一角和另一边相等的三角形判定方法。
2.介绍边角边（SAS）判定方法的具体步骤和要点。
3.详细解释如何利用边角边（SAS）判定方法来判断两个三角形是否全等。
4.引用实际问题，说明边角边（SAS）判定方法的应用场景。
5.总结边角边（SAS）判定方法的特点和限制条件。
四、角角边（AAS）判定方法：1.介绍角角边（AAS）判定方法是两个角和一边相等的三角形判定方法。
2.说明角角边（AAS）判定方法的步骤和要点。
3.详细解释如何利用角角边（AAS）判定方法来判断两个三角形是否全等。
4.举例说明角角边（AAS）判定方法在实际问题中的应用。
5.总结角角边（AAS）判定方法的特点和使用条件。
五、直角边（HL）判定方法：1.介绍直角边（HL）判定方法是直角边和斜边相等的三角形判定方法。
sas应用
在前两篇文章中我们分别介绍了如何应用SAS软件进行质量数据的描述性统计分析，以及直方图、排列图和因果图的绘制与分析。
下面我们将继续介绍SAS软件在质量管理中的应用：控制图和过程能力分析。
一、运用SAS进行过程能力分析通过ISO9000：2000族标准我们可以看出，过程贯穿于标准始终。
过程能力和过程能力指数应用得越来越广泛。
过程能力是指工序过程生产出合格产品的能力，也是指过程在稳定状态下的胜任加工的能力，即人员、材料、机器设备、方法、环境、检测等质量因素充分规范化，处于稳定控制状态下所表现出来的保证工序过程质量的能力。
过程能力指数是表示过程能力或工序能力满足过程质量标准要求程度的量值。
设某化学用品厂生产一种产品，每种产品需要反应试剂至少为5.00克，但是不能超过5.50克，为了控制生产过程，该厂QC小组用控制图对生产过程进行监控。
QC小组以连续生产的5个产品为一个样本组，每间隔1小时抽取一个样本，共取25组，将数据记入表1中。
首先选择Solutions菜单下的ASSIST模块，再依次选择DATAANALYSIS→ELEMENTARY→QUALITYCNTL→CAPABILITY，进入过程能力分析界面。
在Activedataset栏里选择导入的数据集，再将观测值选入Variabletoanalyze（分析变量），再点击Specificationlimits进入公差界限界面，在Lowerspecificationlimit 栏里填入公差下限5.00，在Upperspecificationlimit栏里填入公差下限5.50。
下面选择输出图形，在过程能力模块里，SAS提供了五种图形分析供我们选择，分别是：CDF 图、直方图（Histogram）、P-P图、Q-Q图以及概率图（Probability），或者不输出任何图形。
本文我们在Plots栏里选择None，即不输出任何图形。
点击Run运行程序后可以得到过程能力分析的结果。
sas使用方法范文
sas使用方法范文SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件，广泛应用于数据管理和分析。
它提供了一系列功能强大的工具和处理数据的方法。
下面将介绍SAS的使用方法，包括数据导入、数据处理、数据分析和数据可视化等。
1.数据导入：SAS可以导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV和文本文件。
使用SAS的数据步骤（data step），可以将数据导入到SAS数据集中。
以下是一个导入Excel文件的示例代码：```data mydata;infile 'path_to_file\myfile.xlsx'dbms=xlsx replace;sheet='sheet1';getnames=yes;run;```2.数据处理：SAS提供了多种数据处理的方法。
例如，通过数据步骤可以对数据进行清洗、转换和整理。
以下是一些常用的数据处理操作：-选择变量：使用KEEP或DROP语句选择需要的变量。
-变量变换：使用COMPUTE语句创建新变量。
-数据过滤：使用WHERE语句根据条件筛选数据。
-数据合并：使用MERGE语句将多个数据集合并在一起。
3.数据分析：SAS提供了丰富的数据分析功能，可以进行统计分析、建模和预测等操作。
以下是一些常用的数据分析方法：-描述统计：使用PROCMEANS、PROCFREQ和PROCSUMMARY等过程进行数据的描述统计分析。
-方差分析：使用PROCANOVA进行方差分析。
-回归分析：使用PROCREG进行线性回归分析。
-聚类分析：使用PROCFASTCLUS进行聚类分析。
-因子分析：使用PROCFACTOR进行因子分析。
-时间序列分析：使用PROCARIMA进行时间序列分析。
4.数据可视化：SAS提供了多种方法用于数据可视化。
通过使用SAS的图形过程（PROCGPLOT和PROCSGPLOT等），可以绘制各种类型的图表，如柱状图、散点图、折线图和饼图等。
sas案例分析
sas案例分析SAS案例分析。
SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，它提供了强大的数据分析和数据管理功能，广泛应用于商业、医疗、金融等领域。
本文将通过一个实际案例，介绍SAS在数据分析中的应用。
案例背景。
某公司想要了解其销售业绩与市场环境的关系，以制定更科学的销售策略。
为了达到这一目的，他们收集了过去几年的销售数据以及市场环境的相关指标，希望通过数据分析找出其中的规律，并进行预测。
数据准备。
首先，我们需要对收集到的数据进行清洗和整理。
这些数据包括销售额、销售量、市场份额、市场规模、竞争对手数据等。
在SAS中，我们可以通过数据步骤和PROC SQL来完成数据的清洗和整理工作，确保数据的质量和准确性。
数据分析。
接下来，我们可以利用SAS进行数据分析。
首先，我们可以通过描述性统计分析来了解各个变量的分布情况，包括平均值、标准差、最大最小值等。
然后，我们可以利用相关性分析来探索不同变量之间的关系，找出销售业绩与市场环境的相关性。
在SAS中，我们可以使用PROC CORR来进行相关性分析，并通过相关系数来衡量变量之间的相关程度。
模型建立。
在了解了各个变量之间的关系后，我们可以利用SAS来建立预测模型。
常用的预测模型包括线性回归、逻辑回归、时间序列分析等。
通过这些模型，我们可以预测未来的销售业绩，为公司制定销售策略提供参考依据。
结果解释。
最后，我们需要对模型的结果进行解释和评估。
在SAS中，我们可以利用PROC REG、PROC LOGISTIC等过程来进行模型的拟合和评估，得到模型的参数估计、显著性检验、预测能力等指标。
通过这些指标，我们可以评估模型的有效性，并对结果进行解释，为公司决策提供支持。
结论与建议。
通过对销售数据的分析，我们可以得出销售业绩与市场环境存在一定的相关性，市场规模、竞争对手数据等因素对销售业绩有一定影响。
基于这些分析结果，我们可以向公司提出一些建议，包括加大市场推广力度、优化产品结构、加强竞争对手分析等，以提升销售业绩。
sas精选应用实例
sas精选应用实例
（一）数据分析领域
1、零售行业中心的预测分析
SAS具有强大的数据挖掘，机器学习，数据处理和预测分析的能力，为商业领域提供广泛的数据处理工具。
如在零售行业中，企业可以利用SAS来预测销售额、客流量、会员购买意愿等，从而更深入地了解消费者行为，以此优化未来的销售策略。
2、投资管理仿真
SAS专业提供分析业务流程，可以支持投资管理机构在模拟真实金融市场中实现投资决策，同时利用SAS代码，进行易受干扰的大规模财务数据的处理，实现更精细的数据分析，有效避免投资风险，为机构提供全面的投资管理解决方案。
3、运营管理风险评估
SAS可以帮助企业分析、综合运营管理风险，具体包括：量化预测等级、启动应对措施、优化运营流程、改进安全措施等。
通过运用相关数据，分析此类问题，可以有效改善运营管理风险，降低成本，提高企业运营水平。
（二）营销领域
1、客户分析
SAS的数据分析能力帮助企业发现客户消费规律、忠诚度以及各客户群之间的差异，以此判断客户购买偏好，用以根据不同客户群设计不同的营销方案。
2、促销分析
SAS对促销活动进行实时分析，通过处理大规模实时事件数据，及时识别客户行为，改善企业的营销活动，以达到节约成本、提升企业营销策略的最优化效果。
3、内容营销分析
在数字营销时代，把握客户心理有着重要的影响，SAS的内容分析能力可以帮助企业分析客户对信息、产品和服务的真实反应，优化企业的数字营销方案，从而保障企业线上营销质量。
初中数学 什么是全等三角形的SAS准则
初中数学什么是全等三角形的SAS准则全等三角形的SAS准则是指当两个三角形的一个角和两个边分别相等时，可以判断这两个三角形全等。
SAS准则是全等三角形的一个重要判定方法，它在几何学中有广泛的应用。
SAS准则的意思是“边-角-边”，即两个三角形的一个角和两个边分别相等。
下面我们来详细解释SAS准则的原理和应用。
假设我们有两个三角形ABC和DEF，现在要判断它们是否全等。
根据SAS准则，我们需要满足以下条件：1. 两个三角形的一个角相等。
假设∠A = ∠D，这意味着三角形ABC的角A和三角形DEF的角D相等。
2. 两个三角形的两个边相等。
假设AB = DE，BC = EF，这意味着三角形ABC的边AB和BC 分别与三角形DEF的边DE和EF相等。
如果满足上述两个条件，我们就可以得出结论：三角形ABC和三角形DEF全等。
为了更好地理解SAS准则的应用，我们可以通过实际例子来说明。
例子1：已知在三角形ABC和三角形DEF中，∠A = ∠D = 60°，AB = DE = 4 cm，AC = DF = 5 cm。
我们需要判断这两个三角形是否全等。
根据SAS准则，我们可以发现∠A = ∠D，AB = DE，AC = DF，满足SAS准则的条件。
因此，根据SAS准则，我们可以得出结论：三角形ABC和三角形DEF全等。
例子2：已知在三角形ABC和三角形DEF中，∠A = ∠D = 30°，AB = 5 cm，DE = 3 cm，AC = 7 cm。
我们需要判断这两个三角形是否全等。
根据SAS准则，我们可以发现∠A = ∠D，但AB ≠ DE，不满足SAS准则的条件。
因此，根据SAS 准则，我们无法得出结论：三角形ABC和三角形DEF不全等。
从上面的例子可以看出，SAS准则是判断全等三角形的有效方法。
通过比较一个角和两个边的相等性，我们可以确定两个三角形是否全等。
需要注意的是，当两个三角形满足SAS准则时，并不意味着它们的所有对应边和对应角都相等。
sas案例分析
sas案例分析SAS案例分析。
SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，被广泛应用于数据分析、数据挖掘、预测分析等领域。
它提供了丰富的数据处理和分析功能，能够帮助用户有效地进行数据探索和建模分析。
下面我们将通过一个实际案例来展示SAS在数据分析中的应用。
某电商公司希望通过分析用户行为数据，提高用户留存率和购买转化率。
为了实现这一目标，他们收集了大量的用户数据，包括用户的浏览记录、购买记录、点击广告的行为等。
接下来，我们将使用SAS对这些数据进行分析，以期找到一些有益的信息。
首先，我们将对用户的浏览记录进行分析。
通过SAS的数据处理功能，我们可以对用户的浏览行为进行统计，比如哪些商品被浏览次数最多，用户在网站停留的平均时间等。
这些信息可以帮助我们了解用户的兴趣和偏好，从而为后续的推荐系统提供依据。
其次，我们可以利用SAS对用户的购买记录进行分析。
通过对用户购买行为的统计分析，我们可以找到哪些商品的销量最好，哪些用户购买频率较高，哪些商品组合销售效果较好等。
这些信息可以帮助我们优化商品推荐和营销策略，提高用户的购买转化率。
此外，我们还可以通过SAS对用户的点击广告行为进行分析。
通过对广告点击率、转化率等指标的统计分析，我们可以找到哪些广告的效果较好，哪些广告的点击率较高，哪些广告的转化率较低等。
这些信息可以帮助我们优化广告投放策略，提高广告的转化效果。
最后，我们可以利用SAS进行用户群体分析。
通过对用户数据的聚类分析，我们可以找到不同用户群体的特征和行为模式，从而为不同群体的用户制定个性化的营销策略和推荐策略。
通过以上分析，我们可以看到SAS在数据分析中的强大功能。
它能够帮助我们从海量的数据中找到有用的信息，为企业决策提供有力支持。
希望通过这个案例的介绍，能够让大家对SAS在数据分析中的应用有一个更深入的了解。
sas数据分析案例
sas数据分析案例SAS 数据分析案例：销售数据分析背景：某电子产品公司想要了解其产品在不同市场的销售情况，以便制定更好的销售策略。
为了实现这个目标，公司收集了一份包含产品销售数据的数据集。
数据集包括以下字段：- 销售日期：产品被销售的日期- 销售地区：产品被销售的地理位置- 销售额：每次销售的金额- 产品类别：产品的类型- 促销活动：销售是否发生在促销活动期间目标：通过分析销售数据，了解以下信息：1. 不同地区的销售情况：了解不同地区的销售额，哪些地区是公司的热销地区，哪些地区是潜在市场。
2. 产品类别的销售情况：了解不同产品类别的销售额，哪些产品类别是公司的主要销售产品，哪些产品类别需要进一步推动销售。
3. 促销活动效果评估：了解促销活动对销售额的影响，是否可以通过更多的促销活动来提高销售额。
步骤：1. 建立连接：使用 SAS 软件建立与数据集的连接。
2. 数据预处理：对数据进行清洗，包括删除缺失数据、异常值处理等。
3. 地区销售情况分析：- 使用图表展示不同地区的销售额，比较各地区的销售情况。
- 根据销售额，筛选出热销地区和潜在市场，进一步分析销售额的变化趋势。
4. 产品类别销售情况分析：- 使用图表展示不同产品类别的销售额，比较各产品类别的销售情况。
- 根据销售额，筛选出主要销售产品和推动销售的产品类别，进一步分析销售额的变化趋势。
5. 促销活动效果评估：- 对促销活动期间的销售额和非促销活动期间的销售额进行对比，分析促销活动对销售额的影响。
- 根据分析结果，评估促销活动的效果，并提出更好的促销策略。
结果：1. 地区销售情况的分析结果可以帮助公司确定销售重点地区和潜在市场，从而调整营销策略，提高销售额。
2. 产品类别销售情况的分析结果可以帮助公司了解不同产品类别的销售状况，从而决定是否需要加大某些产品类别的推广力度。
3. 促销活动效果评估的结果可以帮助公司了解促销活动对销售额的影响，从而优化促销活动的策划和执行。
SAS程序范例(1)
5.9 历年农村家庭出售畜产品水产品因子分析SAS数据集d1是历年农村家庭出售畜产品水产品(单位：公斤)。
SAS数据集d1中，x1是猪肉，x2是牛肉，x3是羊肉，x4是家禽，x5是蛋类，x6是牛羊奶，x7是蚕茧，x8是水产品。
本例用Factor过程对SAS数据集进行因子分析。
Method是因子分析方法，本例用主分量法（Prin）；Rotate是因子旋转方法，本例用方差最大旋转方法（Varimax）。
%let d1=fjc.njcps;%let c1=x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8;%let i1=date;%macro factor(method,rotate,x);%do i=1 %to 1;title "factor &&d&i method=&method rotate=&rotate nfactors=&x";proc factor data=&&d&i method=&method nfactors=&x screerotate=&rotate out=a&i;var &&c&i;proc print data=a&i(keep=date factor1 factor2 factor3 factor4 factor5);run;%let plotitop=gopts=cback=blue, color=white, cframe=yellow;%plotit(data=a&i, labelvar=&&i&i,plotvars=factor2 factor1,colors=magenta);%end;%mend;%factor(prin,varimax,5);表5.9.1 d1关于变量x1–x8的因子分析The FACTOR ProcedureInitial Factor Method: Principal ComponentsPrior Communality Estimates: ONEEigenvalues of the Correlation Matrix: Total = 8 Average = 1Eigenvalue Difference Proportion Cumulative1 6.62225751 5.86967308 0.8278 0.82782 0.75258443 0.32425526 0.0941 0.92193 0.42832917 0.32907087 0.0535 0.97544 0.09925829 0.04288428 0.0124 0.98785 0.05637402 0.03328087 0.0070 0.99496 0.02309315 0.00926142 0.0029 0.99777 0.01383173 0.00956001 0.0017 0.99958 0.00427171 0.0005 1.00005 factors will be retained by the NFACTOR criterion.The FACTOR ProcedureInitial Factor Method: Principal ComponentsFactor PatternFactor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5x1 0.90528 0.00866 0.41222 0.05426 -0.03823x2 0.97855 -0.13329 -0.05374 0.09498 -0.01536x3 0.92755 -0.27112 0.19365 0.10781 0.10219x4 0.98131 0.00391 -0.15594 -0.06162 0.04219x5 0.96856 0.01692 0.00737 -0.22269 0.09560x6 0.88951 -0.05390 -0.43879 0.10359 -0.01067x7 0.58555 0.80789 0.02501 0.05477 0.01280x8 0.97450 -0.07313 0.02191 -0.09248 -0.18176Variance Explained by Each FactorFactor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor56.6222575 0.7525844 0.4283292 0.0992583 0.0563740Final Communality Estimates: Total = 7.958803x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 0.99392902 0.98747327 0.99342858 0.99287697 0.99718365 0.99751385 0.99933606 0.99706201表5.9.2 d1用最大方差旋转法的因子分析The FACTOR ProcedureRotation Method: VarimaxOrthogonal Transformation Matrix1 2 3 4 51 0.67277 0.64735 0.32558 0.13995 0.052282 -0.27899 -0.18827 0.94127 0.01350 0.023453 0.67779 -0.73293 0.05375 -0.00160 0.022734 0.10045 0.08853 0.06986 -0.91644 -0.370575 0.00735 -0.02162 0.01558 0.37465 -0.92676Rotated Factor PatternFactor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5x1 0.89119 0.28791 0.32825 0.06209 0.07223 x2 0.66852 0.70669 0.19664 0.04243 0.02586 x3 0.84250 0.51690 0.06633 0.06532 -0.08811 x4 0.54753 0.74244 0.31115 0.20991 0.03159 x5 0.63023 0.59664 0.31760 0.37566 0.04513 x6 0.32638 0.91698 0.22236 0.02553 0.00677 x7 0.19109 0.21319 0.95645 0.04741 0.01797 x8 0.68023 0.62430 0.24033 0.15201 0.25245Variance Explained by Each FactorFactor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor53.2536847 3.0327200 1.3704988 0.2211132 0.0807867Final Communality Estimates: Total = 7.958803X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X80.99392902 0.98747327 0.99342858 0.99287697 0.99718365 0.99751385 0.99933606 0.99706201The FACTOR ProcedureRotation Method: VarimaxScoring Coefficients Estimated by RegressionSquared Multiple Correlations of the Variables with Each FactorFactor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor51.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000 1.0000000Standardized Scoring CoefficientsFactor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5x1 0.79098227 -0.5559747 0.13469736 -0.737355 0.45526125 x2 0.15789915 0.31157218 -0.0627429 -0.9606059 -0.1013109 x3 0.62360717 -0.115901 -0.1650845 -0.3022728 -2.0732228 x4 -0.2053734 0.29064057 0.00185812 0.87071991 -0.4639014 x5 -0.1090969 -0.1574243 -0.0606125 2.71209425 -0.7316066 x6 -0.4805728 0.94775021 -0.0087927 -1.0078485 -0.2292305 x7 -0.1433306 -0.1437271 1.08444468 -0.3938737 -0.3837445 x8 0.04347886 0.06328619 -0.156105 -0.3348687 3.33992889表5.9.3 d1因子分析结果Obs date Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor51 1985 -1.10911 -0.25369 -2.18150 1.34490 -0.076972 1989 -1.32763 -0.10876 -0.95605 0.38668 0.134393 1990 -1.23713 -0.18648 -0.34555 -0.41269 -0.226334 1991 -0.93756 -0.27903 0.14972 -0.00863 0.131115 1992 -0.85212 -0.50413 0.57510 0.13313 0.541296 1993 -0.34236 -0.81686 0.94898 -0.49273 0.112067 1994 -0.48363 -0.87127 1.65538 -0.17423 -0.750948 1995 -0.32079 -0.86682 1.33370 0.06509 -0.797469 1996 0.99320 -0.22694 -1.26173 -2.16888 -1.4753610 1997 1.08633 -0.19954 -1.11979 -0.78386 -0.9912911 1998 -0.33411 -0.00303 -0.02264 -0.55799 1.3612212 1999 0.97092 -0.24442 -0.45168 -1.04865 2.5432713 2000 1.45850 -0.64049 -0.40071 2.44493 -0.4447114 2001 1.43904 -0.23451 0.81261 0.45093 -0.6583815 2002 1.30292 0.46521 0.45525 0.57572 1.4023716 2003 0.20324 2.17527 0.28375 0.51298 -0.4163017 2004 -0.50971 2.79549 0.52515 -0.26668 -0.38796图5.9.1 d1的（Factor2，Factor1）图（标号年份）5.10 地区城镇居民平均每人全年家庭收入因子分析SAS数据集d1是各地区城镇居民平均每人全年家庭收入来源（2004年）。
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统计软件案例应用分析
SAS统计软件应用案例分析一、概述1966年美国North Carolina州立大学的两位统计学研究生开始研制SAS系统，直至1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件，1985年推出了微机版SAS。
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，软件系统最早的功能限于统计分析，逐渐成为一个用来管理、分析数据和编写报告的大型集成应用软件系统，具有完备的数据访问、管理、分析、呈现及应用开发等功能，完全超出了单纯统计应用的功能。
SAS系统是一个模块化的组合软件系统，它提供了约20多个模块，各个模块之间既相互独立又相互交融补充。
而我们常用的是以下五个模块：描述统计、假设t检验、单因素方差分析、多因素方差分析和相关与回归分析。
二、案例分析1.描述统计短乳杆菌发酵实验中，为绘制其菌种的生长曲线，在发酵不同时间测定其光密度值。
实验选取了发酵0h、1h、2h、12h、24h这五个生长点，对不同的发酵液进行了光密度值测定如下表：表1.短乳杆菌不同发酵时间光密度值时间/h 光密度值（OD）0 0.1588 0.1599 0.1587 0.1586 0.15891 0.1759 0.1803 0.1818 0.1725 0.18012 0.1745 0.1774 0.1807 0.1886 0.176012 0.6894 0.7106 0.7099 0.7098 0.716024 0.7488 0.7590 0.7392 0.7571 0.7353根据每段时间测定的五个重复平行OD值，计算平均值及标准差、标准误，并相应绘制生长曲线图。
利用SAS软件中的描述统计模块计算，其结果如下：The MEANS ProcedureAnalysis Variable : OD时间样本数Mean Std Dev Std Error Variance CoeffofVariation0 5 0.159 0.0005 0.0002 0.000000277 0.33105291 5 0.178 0.0038 0.0017 0.000014682 2.15119572 5 0.179 0.0056 0.0025 0.000031473 3.126437912 5 0.707 0.0102 0.0045 0.000104968 1.448848824 5 0.748 0.0105 0.0047 0.000110777 1.4073201根据以上数据可以看出，每一组测定值的方差及变异系数都较小，而方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度及每组数据测定时的组内差异，这五组数据其方差都小于0.001，说明可以排除因测量误差带来的组内差异的影响，其数据具有可靠性；变异系数同样是来衡量每组数据中的离散程度，它可以消除单位或者平均数不同对两个或多个数据变异程度比较的影响，更加客观描述了每组数据的可靠性。
sas数据挖掘实例
sas数据挖掘实例SAS数据挖掘实例SAS是一款强大的数据分析软件，具有广泛的应用领域和丰富的功能。
其中，数据挖掘是其重要的应用之一。
本文将介绍几个基于SAS的数据挖掘实例，旨在帮助读者更好地理解和应用SAS进行数据挖掘。
一、背景介绍1.1 数据挖掘概述数据挖掘是指从大量的数据中自动发现有价值信息和知识的过程。
它涉及到多个学科领域，如统计学、人工智能、机器学习等。
通过对数据进行分析和建模，可以为企业决策提供支持，发现潜在商机等。
1.2 SAS软件介绍SAS（Statistical Analysis System）是由美国SAS公司开发的一款统计分析软件。
它具有丰富的功能和广泛的应用领域，在金融、医疗、制造业等领域得到了广泛应用。
二、实例介绍2.1 基于SAS进行客户流失预测客户流失预测是企业管理中非常重要的一个环节。
通过对客户行为进行分析，可以预测哪些客户可能会离开企业，从而采取相应的措施进行挽留。
本实例将介绍如何使用SAS进行客户流失预测。
2.1.1 数据准备首先，需要准备相关的数据。
一般来说，客户流失预测需要包含以下几个方面的数据：（1）客户基本信息：包括性别、年龄、职业等信息。
（2）消费行为：包括购买记录、消费金额等信息。
（3）服务反馈：包括投诉次数、满意度等信息。
在SAS中，可以使用PROC IMPORT命令将Excel表格导入到SAS 中，并使用DATA命令对数据进行清洗和处理。
2.1.2 数据分析接下来，需要对数据进行分析。
主要包括以下几个步骤：（1）变量选择：根据实际情况选择合适的变量。
一般来说，可以使用相关性分析和主成分分析等方法进行变量选择。
（2）建模方法选择：根据实际情况选择合适的建模方法。
常用的方法有逻辑回归、决策树等。
（3）模型构建：根据所选的建模方法构建模型，并使用训练集进行训练。
在SAS中，可以使用PROC LOGISTIC命令进行逻辑回归建模，并使用ROC曲线和AUC值等指标评估模型的预测能力。
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数据分析是一项困难且繁琐的工作，需要从大量数据中找出一定规律，为下一步研究提供必要的支持。
为此，就需要掌握一定的方法，并拥有一套沟通能力强大的分析工具。
SAS软件的出现，解决了以上问题，它具有完备的数据访问，分析和呈现功能的功能，在数据处理和分析上得天独厚的优势，使得其在各个领域都占有一席之地。
本文根据笔者理论的学习和实践，结合实际生活中的应用对t检验，单因素方差分析与多重比较，多因素方差分析，以及相关性和线性回归加以论述，以便在今后的学习中更好的应用。
新建excel---输入数据保存，关闭excel----打开SAS---file—导入文件—桌面文件excel---命名---下一步----完成-----statistics—analysis---analyst(出现表格)---file(import data by sas)---analysis---one way ---
1.t检验
1.1样本均数与总体均数比较。
t检验是当前论文中使用较广的一种统计分析方法。
t检验主要用于单因素K≤2水平设计的定量资料差别的检验。
例：已知某地成年男子脉搏均数为72次/min,现在该地临近的山区随机调查了20名健康成年男子，测得其脉搏数字如下：（75,74,72，74,79,78,76,69,77,76,70,73,76,71,78，77,76,74，79,77次/min）问山区成年男子的脉搏数与该地成年男子有无显著差异？
解：
方法：新建Excel，输入数据→打开SAS，导入数据→应用系统分析（one-sample t-test for a mean）→得出结果
由上图可知P=0.0002＜0.05，因此，山区成年男子的脉搏数与该地成年男子的脉搏数有极显著差异。
1.2两样本均数比较的t检验
例：一研究生用两种方法（⑴哥特里-罗紫法，和⑵脂肪酸水解法）对乳酸饮料中脂肪含量进行测定（%），得出结果：⑴0.84,0.591,0.674,0.632,0.687,0.978,0.750,0.730,1.200,0.870；⑵
0.580,0.509,0.500,0.316,0.337,0.517,0.454,0.512,0.997,0.506 问两种方法之间有无显著差异？
解：
方法：新建Excel，输入数据→打开SAS，导入数据→应用系统分析（two-sample t-test for means）→得出结果
由上图结果可知，P=0.0041＜0.05，存在显著差异，因此两种方法之间存在显著差异。
2单因素方差分析与多重比较
例1：为了鉴定四种果汁的品质，随机抽调36名感官评定者，分为四组，每组9名，四种果汁的得分如下：
用方差分析推断以上四种果汁的平均得分差异是否显著？
解：
方法：新建Excel，输入数据→打开SAS，导入数据→应用系统分析（One-Way ANOVA）→得出结果
通过SAS的运行，结果如下显示：
由以上结果可知，P＞0.05不存在显著差异，因此四种果汁的平均得分差异不显著，因此不用做多重比较。
例2：用方差分析推断以下六种施肥法的小麦植株含氮量平均得分差异是否显著？若差异显著做出多重比较。
6种施肥法的小麦植株含氮量
1 2 3 4 5 6
Ⅰ 2.9 4 2.6 0.5 4.6 4
Ⅱ 2.3 3.8 3.2 0.8 4.6 3.3
Ⅲ 2.2 3.8 3.4 0.7 4.4 3.7
Ⅳ 2.5 3.6 3.4 0.8 4.4 3.5
Ⅴ 2.7 3.6 3 0.5 4.4 3.7
解：方法同上。
运行结果如下：
由以上结果可知：P＜0.0001。
差异极其显著。
因此需要进行多重比较。
比较后结果如下：
由以上结果可知，第五组与第二，六，三，一，四组都差异显著；第
二组与第六组差异不显著，但与三，一，四组差异都显著；第三，一，四组之间都差异显著。
如果用图显示会更加直观，图示如下：
每组的平均值，标准差与标准误差
图表：
1
2
3
4
5
6
123
456方法含氮量平均值
每组平均含氮量柱状图
3双因素方差分析
例：某工厂产品生产中，采取不同的温度和不同的催化剂处理样品，重复实验两次，得到的产量如下：试确认反应温度和催化剂种类对产量的影响是否显著？
温度
60 80 100 120
催化剂1 2.7 1.38 2.35 2.26
3.3 1.35 1.95 2.13
催化剂2 1.7 1.74 1.67 3.41
2.14 1.56 1.5 2.56
催化剂3 1.9 3.14 1.63 3.17
2 2.29 1.05 3.18
催化剂4 2.72 3.51 1.39 2.22
1.85 3.15 1.72
2.19 解：根据以上数据，导入SAS中，运行结果如下：
由上图可以看出总体P=0.0001＜0.05，极其显著，表明反应温度，催化剂种类对产量的影响极其显著。
单独催化剂（P=0.2927＞0.05）而言，它的改变对产量的影响不具有显著性，而温度的改变对产量的影响极其显著P=0.0002＜0.05。
温度为120度与80度，100度之间产量存在显著差异；温度为60度与80度和120度之间产量不存在显著差异，但与60度之间存在显著差异。
温度为80度与100度之间也存在显著差异。
4相关分析与回归分析
例：为了研究苹果树白粉病的始病期x1、嫩叶历期x2、发病期雨天数x3与最终病情指数y直接的关系，统计了自1992-2009年的白粉病预报要素和最终病情指数级值数据如下：
年份X1 X2 X3 Y
1992 2 1 2 2
1993 2 2 2 2
1994 2 2 3 3
1995 1 1 1 1
1996 1 1 1 1
1997 3 2 2 3
1998 3 3 3 3
1999 1 1 1 1
2000 1 1 1 1
2001 1 1 1 1
2002 3 3 3 3
2003 1 2 1 1
2004 2 2 3 2
2005 2 1 1 1
2006 1 3 2 2
2007 3 2 3 3
2008 2 3 3 2
2009 1 2 3 3
试着做相关分析与回归分析。
解：运行结果如下：
相关分析表如下：
X1 X2 X3 Y
X1 1 0.49377 0.64143 0.73192
X2 1 0.74231 0.67191
X3 1 0.89141
Y 1
由以上运行结果可知，X1、X2、X3与Y都具有显著性。
说明始病期X1、嫩叶历期X2、发病期雨天数X3与最终病情指数Y均存在密切的关系。
由此做线性回归得：
由以上结果可以看出，总体存在显著性，由此产生的回归方程可表示为：
Y=0.0366+0.2933X1+0.0134X2+0.68093X3。