SAS分析法代码

生存分析的SAS编程操作

proc phreg < options > ; model response < *censor(list) > = variables < /options > ; < programming statements > strata variable < (list) > < ...variable < (list) > > < /option > ; < label: > test equation1 < ,..., equationk > < /option > ; freq variable ; weight variable < /option >; id variables ; output < out=sas-data-set > < keyword=name... keyword=name > < /options > ; baseline < out=sas-data-set > < covariates=sas-data-set > < keyword=name... keyword=name > < /options > ; by variables ; run ;
phreg过程
phreg过程针对生存数据执行基于Cox比例风险模型(Cox proportional hazards model)的回归分析; 可以检验有关回归参数的线性假设; 针对配对病例-对照研究执行条件logistic回归分析过程; 创建包含有关统计量的输出数据集等.
phreg过程可包含的语句

sas回归系数置信区间

sas回归系数置信区间【引言】在统计学中，回归分析是一种常用的数据分析方法。

而SAS作为一种强大的统计分析软件，其回归分析功能也备受青睐。

在进行回归分析时，我们通常会关注回归系数的置信区间，以评估回归系数的显著性和可靠性。

本文将从SAS回归分析的角度，探讨回归系数置信区间的相关知识。

【回归系数的置信区间】回归系数的置信区间是指在一定置信水平下，回归系数的真实值有多大可能落在一个区间内。

通常我们使用95%的置信水平，即置信区间为95%。

在SAS中，我们可以通过PROC REG或PROC GLM来进行回归分析，并计算回归系数的置信区间。

以PROC REG为例，我们可以使用以下代码进行回归分析：```proc reg data=mydata;model y = x1 x2 x3;run;```其中，mydata为数据集名称，y为因变量，x1、x2、x3为自变量。

运行后，我们可以得到回归系数的估计值、标准误、t值和p值等信息。

其中，标准误是计算置信区间的关键指标之一。

在SAS中，我们可以使用以下代码计算回归系数的置信区间：```proc reg data=mydata;model y = x1 x2 x3;ods output ParameterEstimates=PE;run;proc sql;select Estimate, Estimate-1.96*StdErr as Lower, Estimate+1.96*StdErr as Upperfrom PEwhere Label like 'x%'order by Estimate;quit;```其中，ParameterEstimates=PE表示将回归系数的估计值、标准误等信息输出到PE数据集中。

然后，我们使用SQL语句从PE数据集中提取回归系数的估计值、下限和上限，并按估计值从小到大排序。

这样，我们就得到了回归系数的置信区间。

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。

生存分析的SAS编程操作

当设置了“plots=”选项时，禁止将删失值显示在图形中。当选择寿命表法进行计算时，无需设置此选项。
指定一系列时间点，从而在结果中针对这些时间点显示相应的Kaplan-Meier估计值，该时间点在输出结果中所在的列以“_TIME_”为标识。
指定生存时间四分位数间距可信区间的置信水平（须在0.0001~0.9999之间），默认设置为 “alpha=0.05”。
指定寿命表区间的个数，此选项可被“width=”和“intervals=”所覆盖。当设置“ninterval=”选项时，lifetest过程将根据所设置的区间个数划分寿命表的区间，但区间端点将会作适当的调整，使其以整数的形式出现。因此，最终划分的区间数不一定与设置的区间数完全相符。默认设置为 “ninterval=10”。
半参数法：Cox模型分析方法。
B
3
生存分析方法的SAS过程
非参数法：lifetest过程；参数法：lifereg过程；半参数法：phreg过程。
B
4
生存分析的非参数方法
B
5
非参数法生存分析示例1
45例乳腺癌患者中，免疫过氧化物酶检测结果显示9例阳性、36例阴性，比较其生存时间分布的SAS程序如下。
run;
B
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phreg过程
phreg过程针对生存数据执行基于Cox比例风险模型（Cox proportional hazards model）的回归分析；
可以检验有关回归参数的线性假设；针对配对病例-对照研究执行条件logistic回归
分析过程；创建包含有关统计量的输出数据集等。
proc lifetest plots=(s); time time*censor(1); strata immuno;

sas使用手册

sas使用手册SAS（Statistical Analysis System）是一款广泛使用的统计分析软件，其使用手册对于使用者来说是不可或缺的指南。

以下是一个简短的SAS使用手册，以帮助您快速了解其基本功能和操作。

一、概述SAS是一个模块化、集成化的软件系统，主要用于数据管理、统计分析、预测建模和报告生成。

它支持多种编程语言，包括SAS语言、SAS宏语言和SAS SQL语言，使得用户可以根据自己的需求进行定制化操作。

二、安装与启动要使用SAS，您需要先将其安装到您的计算机上。

您可以从SAS官网下载适合您操作系统的安装程序，并按照屏幕提示进行安装。

安装完成后，您可以通过启动SAS Enterprise Guide或SAS Studio来使用SAS。

三、数据管理SAS提供了一系列数据管理工具，可以帮助您导入、清洗、合并和转换数据。

您可以使用DATA步来创建、修改和删除数据集，使用SQL语言进行更高级的数据查询和操作。

四、统计分析SAS提供了广泛的统计分析方法，包括描述性统计、方差分析、回归分析、聚类分析、主成分分析等。

您可以使用PROC步来调用相应的过程，并指定所需的参数和选项。

例如，要执行回归分析，您可以编写以下代码：PROC REG DATA=your_dataset; MODELdependent_variable = independent_variable / VIF; RUN;五、模型构建与预测SAS提供了多种预测模型，包括线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。

您可以使用PROC步来构建和评估模型，例如：PROC SVM DATA=your_dataset; CLASS target_variable; MODEL dependent_variable = independent_variable; CROSSVALIDATE; RUN;六、报告生成SAS支持将分析结果导出为各种格式的报告，包括HTML、PDF、Word等。

sas常用代码

sas常用代码1、导入数据2、提取年份（在年份不为4位数时，需要这一步）Data 某表1；set某表；Year=year（date）;Run;注：如果需要提取一般数据，则采用如下数据：Data 某表1，set某表；Year=year(date,2,4);表示从第二个字符起，取4个字符Run3、排序（按照代码和年对ROA里的数据进行排序）【这一步是在合并具有相同变量的表时必须要做的。

】PROCSORT DATA=ROA;BY CODE YEAR;RUN;4、合并Datahebing;Merge ROA1 ASSEST1;by code year;run;注：hebing中包含了所有的ROA1和ASSEST1数据（无if）有取舍合并Datahebing;mergeROA1 (in=a) ASSEST1 (in=b);by code year;if a=1 and b=1;Run;5、删除不需要的数据Data hebing1;sethebing;ifROA<0 then delete;run;Data hebing1;sethebing;if roa=.or roa=" " then delete;(删除缺失值)（if ros+roa+roe=. then delete;同时删除rosroa roe中的缺失值）run;6、取自然对数和删除变量Data hebing2;set hebing1;Inassest=log(assest);InROA=log(1+roa);Run；7、对连续变量的缩尾处理winsorize(消除极端值影响)只有连续变量才能消除极端值影响Data temp1;set hebing2; d=1;run;procmeansnoprint;varinassestinroa; by d;output out=tmp2(drop=_freq_ _type_) p1=x1-x2 p99=y1-y2;Data hebing3;merge temp1 tmp2; by d;array z{1:2} inassestinroa;array x{1:2} x1-x2; array y{1:2} y1-y2;do i=1 to 2;if z[i]if z[i]>y[i] then z[i]=y[i];end; drop i d x1-x2 y1-y2;run;8、年份和行业的控制data hebing3; set hebing2;if year=2001then year01=1; else year01=0;if year=2002then year02=1; else year02=0;if year=2003then year03=1; else year03=0;if year=2004then year04=1; else year04=0;if year=2005then year05=1; else year05=0;if year=2006then year06=1; else year06=0;if year=2007then year07=1; else year07=0;if year=2008then year08=1; else year08=0;if year=2009then year09=1; else year09=0;if year=2010then year10=1; else year10=0;if year=2011then year11=1; else year11=0;if year=2012then year12=1; else year12=0;if year=2013then year13=1; else year13=0;if indus="B"then induB=1; else induB=0;if indus="C"then induC=1; else induC=0;if indus="D"then induD=1; else induD=0;if indus="E"then induE=1; else induE=0;if indus="F"then induF=1; else induF=0;if indus="G"then induG=1; else induG=0;if indus="H"then induH=1; else induH=0;if indus="J"then induJ=1; else induJ=0;if indus="K"then induK=1; else induK=0;if indus="L"then induL=1; else induL=0;if indus="M"then induM=1; else induM=0;run;9、描述性统计（针对所有变量）procmeans data=hebing3 n（数量）mean（均值）std（标准偏差）minq1medianq3maxmaxdec=4（最多保留4位小数）;var lnfeelnnum ;run;9、变量之间的相关性分析proccorr data=hebing3pearsonspearman; var lnfeelnnum ;run;10、回归procreg data=hebing3;model lnfee=lnnum;run;1、以e为底的自然对数是LOG(x)；2、以2为底的对数是LOG2(x)；3、以10为底的对数是LOG10(x)。

SAS数据分析常用操作指南

SAS数据分析常用操作指南在当今数据驱动的时代，数据分析成为了企业决策、科学研究等领域的重要手段。

SAS 作为一款功能强大的数据分析软件，被广泛应用于各个行业。

本文将为您介绍 SAS 数据分析中的一些常用操作，帮助您更好地处理和分析数据。

一、数据导入与导出数据是分析的基础，首先要将数据导入到 SAS 中。

SAS 支持多种数据格式的导入，如 CSV、Excel、TXT 等。

以下是常见的导入方法：1、通过｀PROC IMPORT` 过程导入 CSV 文件｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filecsv'OUT=your_datasetDBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀在上述代码中，将｀＇your_filecsv'｀替换为实际的 CSV 文件路径，｀your_dataset` 替换为要创建的数据集名称。

2、从 Excel 文件导入｀｀｀sasPROC IMPORT DATAFILE=＇your_filexlsx'OUT=your_datasetDBMS=XLSX REPLACE;RUN;｀｀｀导出数据同样重要，以便将分析结果分享给他人。

可以使用｀PROC EXPORT` 过程将数据集导出为不同格式，例如：｀｀｀sasPROC EXPORT DATA=your_datasetOUTFILE=＇your_filecsv'DBMS=CSV REPLACE;RUN;｀｀｀二、数据清洗与预处理导入的数据往往存在缺失值、异常值等问题，需要进行清洗和预处理。

1、处理缺失值可以使用｀PROC MEANS` 过程查看数据集中变量的缺失情况，然后根据具体情况选择合适的处理方法，如删除包含缺失值的观测、用均值或中位数填充等。

2、异常值检测通过绘制箱线图或计算统计量（如均值、标准差）来检测异常值。

对于异常值，可以选择删除或进行修正。

3、数据标准化/归一化为了消除不同变量量纲的影响，常常需要对数据进行标准化或归一化处理。

sas统计分析代码

/*统计描述*//*制作频数表*/data a1;input x@@;low= ;dis= ;z=x-mod(x-low,dis);cards;1 23 4;proc freq;tables z;run;/*用meaNS过程计算例数、均数、标准差、标准误和95%可信区间*/ proc means n mean std stderr clm;var x;run;/*用means过程对频数表计算例数、均数、标准差、最大值最小值*/ proc means;freq f;var x;run;proc univariate;freq f;var x;run;/*正态性检验*/proc univariate normal plot;var x;run;/*t检验*/data aa3;input x;y=x-比较的数；/*配对资料d=x1-x2*/cards;;proc univariate normal;var y;run;/*用MEANS作配对资料两个样本均数比较的t检验*/data ex3_6;input x1 x2 @@;d=x1-x2;cards;0.840 0.5800.591 0.5090.674 0.5000.632 0.3160.687 0.3370.978 0.5170.750 0.4540.730 0.5121.200 0.9970.870 0.506;proc means t prt;var d;run;/*用UNIVARIATE过程作配对资料两样本均数比较的t检验*/proc univariate data=ex3_6;var d;run;proc ttest data=ex3_6;var d;run;data ex3_7;input x @@;if _n_<21then c=1;else c=2;cards;-0.70 -5.60 2.00 2.80 0.70 3.50 4.00 5.80 7.10 -0.502.50 -1.60 1.703.00 0.404.50 4.60 2.50 6.00 -1.403.70 6.50 5.00 5.20 0.80 0.20 0.60 3.40 6.60 -1.10 6.00 3.80 2.00 1.60 2.00 2.20 1.20 3.10 1.70 -2.00 ;proc ttest;var x;class c;run;/*方差分析*/DATA RANDOM;INPUT X GROUP @@;CARDS;3.53 14.59 14.34 12.66 13.59 13.13 12.64 12.56 13.50 13.25 13.30 14.04 13.53 13.56 13.85 14.07 13.52 13.93 14.19 12.96 11.37 13.93 12.98 1 4.00 13.55 1 2.96 14.30 1 4.16 1 2.59 12.42 23.36 24.32 2 2.34 2 2.68 2 2.95 2 1.56 2 3.11 2 1.81 2 1.77 21.98 22.63 2 2.86 2 2.93 2 2.17 2 2.72 2 2.65 2 2.22 2 2.90 2 2.97 2 2.36 2 2.56 2 2.52 2 2.27 22.98 23.72 22.80 23.57 24.02 2 2.31 2 2.86 3 2.28 3 2.39 3 2.28 3 2.48 32.28 33.21 3 2.23 3 2.32 3 2.68 3 2.66 3 2.32 32.61 33.64 32.58 33.65 32.66 33.68 3 2.65 33.48 32.42 32.41 32.66 33.29 32.70 33.04 32.81 31.97 31.68 30.89 41.06 41.08 41.27 41.63 41.89 41.19 42.17 42.28 41.72 41.98 41.74 42.16 43.37 42.97 41.69 40.94 42.11 42.81 42.52 41.31 42.51 41.88 41.41 43.19 41.92 42.47 41.02 42.10 43.71 4;RUN;/*正态性检验*/PROC UNIVARIATE NORMAL;CLASS GROUP;VAR X;RUN;PROC ANOVA;CLASS GROUP;MODEL X=GROUP;MEANS GROUP/HOVTEST SNK LSD DUNNETT; RUN;/*hovtest方差齐性检验*//*方差分析*/PROC GLM;CLASS GROUP;MODEL X=GROUP;MEANS GROUP/HOVTEST SNK LSD DUNNETT; RUN;DATA A;INPUT X TREAT BLOCK @@;CARDS;0.82 1 10.73 1 20.43 1 30.41 1 40.68 1 50.65 2 10.54 2 20.34 2 30.21 2 40.43 2 50.51 3 10.23 3 20.28 3 30.31 3 40.24 3 5;RUN;PROC PRINT;RUN;PROC ANOVA;CLASS TREAT BLOCK;MODEL X=TREAT BLOCK;MEANS TREAT/SNK ALPHA=0.05;MEANS TREAT;RUN;DATA BLOCK;INPUT BLOCK TREAT X@@;CARDS;1 1 0.82 1 2 0.65 13 0.512 1 0.73 2 2 0.54 2 3 0.233 1 0.43 3 2 0.34 3 3 0.284 1 0.41 4 2 0.21 4 3 0.315 1 0.68 5 2 0.43 5 3 0.24;PROC ANOVA;CLASS BLOCK TREAT;MODEL X=BLOCK TREAT;MEANS TREAT/HOVTEST SNK LSD DUNNETT; RUN;;PROC GLM;CLASS BLOCK TREAT;MODEL X=BLOCK TREAT;MEANS TREAT/HOVTEST SNK LSD DUNNETT; RUN;/*roc曲线分析*/data ex21;input group num;do i=1to num;input value@@;output; end;cards;1 256.5 13.5 12.8 6.2 13.9 14.7 9.5 9.0 6.9 16.813.3 10.8 12.2 14.9 13.7 12.8 5.3 11.8 12.47.6 13.3 11.9 11.2 12.3 12.70 208.5 6.4 4.6 1.7 9.7 5.3 4.9 5.7 3.8 6.56.3 5.4 3.3 4.7 8.6 6.3 5.9 4.8 4.5 5.2;run;proc logistic descending;model group=value/scale=none outroc=rocl;run;proc print;run ;proc gplot;plot _SENSIT_*_1MSPEC_;run;DATA CHISQGROUP;INPUT COL ROW X@@;CARDS;1 1 46 12 62 1 18 2 2 8;PROC FREQ;WEIGHT X;TABLE COL*ROW/CHISQ;RUN;DATA CHISQPAIRED;/*请注意配对结果中没有进行校正，所以对于需要校正的情况，需要手动计算。

sas 标准化数据

sas 标准化数据SAS 标准化数据。

在数据分析领域，数据的标准化是非常重要的一步。

标准化数据可以使得数据更易于比较和分析，同时也可以提高模型的准确性和稳定性。

SAS作为一种广泛应用的数据分析工具，提供了丰富的功能来进行数据标准化处理。

本文将介绍在SAS中如何进行数据标准化的方法和步骤。

首先，我们需要明确数据标准化的概念。

数据标准化是指将原始数据按照一定的规则进行转换，使得数据符合特定的标准或分布。

常见的数据标准化方法包括Z-score标准化、最小-最大标准化等。

在SAS中，我们可以利用PROC STDIZE和PROC STANDARD等过程来进行数据标准化处理。

接下来，我们以Z-score标准化为例，介绍在SAS中如何进行数据标准化。

Z-score标准化是一种常用的数据标准化方法，它可以将原始数据转换为均值为0，标准差为1的标准正态分布。

在SAS中，我们可以使用PROC STDIZE过程来实现Z-score标准化。

具体操作步骤如下：1. 首先，我们需要使用DATA步骤将原始数据导入SAS系统中。

假设我们的原始数据集名为原始数据集，包含变量X1、X2、X3等。

2. 接下来，我们可以使用PROC STDIZE过程来进行数据标准化处理。

具体的代码如下：```SAS。

proc stdize data=原始数据集 out=标准化数据集 reponly method=z;var X1 X2 X3;run;```。

在上面的代码中，我们使用了PROC STDIZE过程，指定了输入数据集为原始数据集，输出数据集为标准化数据集。

同时，我们使用了REPONLY选项来保留原始数据集中未标准化的变量，使用了METHOD=Z选项来指定Z-score标准化方法，最后列出了需要进行标准化处理的变量。

3. 执行上述代码后，就可以得到标准化后的数据集。

在标准化数据集中，变量X1、X2、X3将被转换为符合标准正态分布的标准化值。

除了Z-score标准化外，我们还可以使用PROC STANDARD过程来进行最小-最大标准化处理。

SAS高级统计分析教程(包括代码,超详细)

给每一个缺失数据一些替代值，如此得到 “完全数据集”后，再使用完全数据统计分析方法分析数据并进行统计推断。
近年来，人们开始重视数据缺失问题，着力研究插补方法。迄今为止，提出并发展了30多种的插补方法。在抽样调查中应用的主要是单一插补和多重插补。
特别注意：插补的目的并不是预测单个缺失值，而是预测缺失数据所服从的分布.
RUN;
第二节数据探索
数据特征均值中位数众数方差标准差
标准误差
定义－－观测值升序排列出现频率最高的数－－方差的平方根－－
公式
x
1 n
n i 1
xi
N为奇数： x2 n
N为偶数：
x2
n
x2
n1
2Leabharlann s2 1 n n 1 i1
2
xi x
－－
s n
程序实现
PROC MEANS; BY <DESCENDING> variable-1 <... >; CLASS variable(s); FREQ variable; ID variable(s); OUTPUT ; VAR ; WEIGHT variable; RUN;
PROC UNIVARIATE; BY variables ; CLASS variable(s); ; FREQ variable ; HISTOGRAM; ID variables ; OUTPUT ; PROBPLOT < variables >; QQPLOT < variables >; VAR variables ; WEIGHT variable ; RUN;
第三节缺失值填充
在许多实际问题的研究中，有一些数据无法获得或缺失。当缺失比例很小时，可直接对完全记录进行数据处理，舍弃缺失记录。但在实际数据中，往往缺失数据占

2021年sas分析方法笔记

Procprintdata=sasuser.score;//数据库.数据集
Run;
Procprintdata=sasuser.score;
VarnamemathChinese;//变量
Run;
Procprintdata=sasuser.scorenoobs;//去掉第一列（观测序号）
VarnamemathChinese；
Run；
gcontour过程：画出曲面等高线
Procgcontourdata=数据集名；
Plotx*y=z；
Run；
4.基本记录分析
4.1正态性检查：univariate过程
Procunivariatedata=sasuser.stocknormal;
Vareps;
Run;
Procunivariatedata=sasuser.stocknormal;
SymbolI=nonev=star;
PlotEnglish*Chinese;
Run;
3.9gchart过程：绘制直方图、饼图、三维直方图等。
Procgchartdata=数据集名称；
Vbar/pie/block=变量；
Run；
3.10G3D过程绘制三维曲面
Procg3ddata=数据集；
Plot变量x*变量y=变量z；
Run；
Procprintdata=sasuser.score；//使用by分组输出前用sort排序
Bysex；
Run；
Procprintdata=sasuser.score；
Summath；
Run；
3.2tabulate过程
Proctabulatedata=数据集名称；
Class分类变量；

sas常用代码

1、导入数据2、提取年份（在年份不为4位数时，需要这一步）Data 某表1；set某表；Year=year（date）;Run;注：如果需要提取一般数据，则采用如下数据：Data 某表1，set某表；Year=year(date,2,4);表示从第二个字符起，取4个字符Run3、排序（按照代码和年对ROA里的数据进行排序）【这一步是在合并具有相同变量的表时必须要做的。

】PROC SORT DATA=ROA;BY CODE YEAR;RUN;4、合并Data hebing;Merge ROA1 ASSEST1;by code year;run;注：hebing中包含了所有的ROA1和 ASSEST1数据（无if）有取舍合并Data hebing;merge ROA1 (in=a) ASSEST1 (in=b);by code year;if a=1 and b=1;Run;5、删除不需要的数据Data hebing1;set hebing;if ROA<0 then delete;run;Data hebing1;set hebing;if roa=.or roa=" " then delete;(删除缺失值)（if ros+roa+roe=. then delete;同时删除ros roa roe 中的缺失值）run;6、取自然对数和删除变量Data hebing2;set hebing1;Inassest=log(assest);InROA=log(1+roa);Run；7、对连续变量的缩尾处理winsorize(消除极端值影响)只有连续变量才能消除极端值影响Data temp1;set hebing2; d=1;run;proc means noprint;var inassest inroa; by d;output out=tmp2(drop=_freq_ _type_) p1=x1-x2 p99=y1-y2;Data hebing3;merge temp1 tmp2; by d;array z{1:2} inassest inroa;array x{1:2} x1-x2; array y{1:2} y1-y2;do i=1 to 2;if z[i]<x[i] and z[i]~=. then z[i]=x[i];if z[i]>y[i] then z[i]=y[i];end; drop i d x1-x2 y1-y2;run;8、年份和行业的控制data hebing3; set hebing2;if year=2001then year01=1; else year01=0;if year=2002then year02=1; else year02=0;if year=2003then year03=1; else year03=0;if year=2004then year04=1; else year04=0;if year=2005then year05=1; else year05=0;if year=2006then year06=1; else year06=0;if year=2007then year07=1; else year07=0;if year=2008then year08=1; else year08=0;if year=2009then year09=1; else year09=0;if year=2010then year10=1; else year10=0;if year=2011then year11=1; else year11=0;if year=2012then year12=1; else year12=0;if year=2013then year13=1; else year13=0;if indus="B"then induB=1; else induB=0;if indus="C"then induC=1; else induC=0;if indus="D"then induD=1; else induD=0;if indus="E"then induE=1; else induE=0;if indus="F"then induF=1; else induF=0;if indus="G"then induG=1; else induG=0;if indus="H"then induH=1; else induH=0;if indus="J"then induJ=1; else induJ=0;if indus="K"then induK=1; else induK=0;if indus="L"then induL=1; else induL=0;if indus="M"then induM=1; else induM=0;run;9、描述性统计（针对所有变量）proc means data=hebing3 n（数量）mean（均值）std（标准偏差）min q1median q3max maxdec=4（最多保留4位小数）;var lnfee lnnum ;run;9、变量之间的相关性分析proc corr data=hebing3 pearson spearman;var lnfee lnnum ;run;10、回归proc reg data=hebing3;model lnfee=lnnum;run;1、以e为底的自然对数是LOG(x)；2、以2为底的对数是LOG2(x)；3、以10为底的对数是LOG10(x)。

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。

sas lifetest brookmeyer-crowley method -回复

sas lifetest brookmeyer-crowley method -回复SAS生存分析中的Brookmeyer-Crowley方法生存分析是一种重要的统计方法，用于评估特定事件发生的概率随时间的变化情况。

SAS是一种常用的统计软件，提供了丰富的生存分析方法。

其中之一是Brookmeyer-Crowley方法，它是一种常用的非参数生存分析方法，用于估计生存时间分布函数。

Brookmeyer-Crowley方法是针对右侧截尾数据的一种非参数生存分析方法，适用于当我们缺乏关于生存时间的先验知识时。

它假设生存时间服从指数分布，并估计其参数。

下面我将详细介绍如何使用SAS中的Brookmeyer-Crowley方法进行生存分析。

首先，我们需要导入相关的SAS库并准备数据。

假设我们有一个包含生存时间和事件状态（是否发生事件）的数据集。

我们可以使用以下代码来导入数据并检查数据的结构：sasproc import datafile = '/path/to/datafile.xlsx' out = survivaldata dbms = xlsx replace;getnames = yes;run;proc contents data = survivaldata;run;接下来，我们需要使用SAS的LIFETEST过程来执行Brookmeyer-Crowley方法进行生存分析。

以下是一个示例代码：sasproc lifetest data = survivaldata method = brookmeyercrowley plots = survival(noscale);time survival_time * event_status(0);run;在上述代码中，`survivaldata`是我们的输入数据集的名称，`brookmeyercrowley`是指定使用Brookmeyer-Crowley方法的选项，`plots`参数用于绘制生存曲线。

为区分过程名称的拼写，故意部分小写，以便识别和记忆。

基本SAS程序代码结构：---------PROC MODE data=Arndata.moddat; /* 命令的解释*/var yx1-x6; /* 命令的解释 */model y = x1-x6;run;------------------------------------------正态性检验PROC UNIvariate---------PROC UNIvariate data=Arndata.unidat;var x1;run;------------------------------------------相关分析和回归分析PROC REG 回归---------PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1-x6;model y = x1-x6 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项 */printcli;/* 加入输出预测结果部分，还可以输出acov,all,cli,clm,collin,collinoint,cookd,corrb,covb,dw(时序检验统计量),i,influence,p,partial,pcorr1,pcorr2,r,scorr1,scorr2,seqb,spec,ss1,ss2,stb,tol,vif(异方差检验统计量),xpx*/plot y*x2 /conf95; /* 做散点图 */run;---------------------------------------------------DATA Arndata.regdat;x2x2 = x2*x2;x1x2 = x1*x2;PROC REG data=Arndata.regdat;var y x1 x2 x2x2x1x2 ; /* 多项式回归,非线性回归 */model y = x1 x2 x2x2 x1x2 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项 */print cli;plot y*x2 /conf95; /* 做散点图 */run;------------------------------------------PROC RSreg 二次响应面回归PROC ORTHOreg 病态数据回归PROC NLIN 非线性回归PROC TRANSreg 变换回归PROC CALIS 线性结构方程和路径分析PROC GLM 一般线性模型PROC GENmod 广义线性模型方差分析PROC ANOVA 单因素均衡数据和非均衡数据---------PROC ANOVA data=Arndata.anovadat; /* 命令的解释 */classtyp; / * 命令的解释 */model y =typ; /* 可以看出此处是单因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------PROC GLM 多因素非均衡数据:---------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typeatypeb; /* 命令的解释 */model y = typeatypeb; /* 可以看出此处是不考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;---------------------------------------------------PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/class typeatypeb; /* 命令的解释 */model y = typea typebtypea*typeb; /* 可以看出此处是考虑交互作用的多因素方差分析(分类型自变量对数值型自变量的影响) */run;------------------------------------------主成分分析PROC PRINcomp---------PROC PRINcomp data=Arndata.pmdat n=4 out=w1outstat=w2 ;varx1-x6;PROC print data=w1;PROC plot data=w1vpct=80;/* 一句话，其实print就是plot输出图形的文字形式而已 */plot prin1*prin2 $ districts='*'/haxis=-3.5 to 3 by 0.5 HREF=-2,0,2vaxis=-3 to 4.5 by 1.5HREF=-2,0,2; /* 主成分的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------因子分析PROC FACTOR---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat simplecorr ;var yx1-x6;title'18个财务指标的分析';title2'主成分解';run;PROC FACTOR data=Arndata.factordatn=4 ; /* 选择4个公共因子 */var y x1-x6;run;PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImaxREorder;/* 因子旋转：方差最大因子法 */var y x1-x6;run;------------------------------------------PROC SCORE---------PROC FACTOR data=Arndata.factordat n=4rotate=VARImax REorder score out=score_Out; /* 输出因子得分矩阵 */run;PROC print data=score_Out;var districts factor1 factor2 factor3 factor4;run;PROC plot data=score_Out;plot factor1*factor2 $ districts='*' / href=0 Vref=0; /* 因子的散点图，也就是载荷图 */run;------------------------------------------典型相关分析PROC CANcorr基本SAS程序代码结构：---------DATAjt(TYPE=CORR);/* TYPE=CORR 表明数据类型为相关矩阵，而不是原始数据, type还可以是cov,ucov,factor,sscp,ucorr等*/input names$ 1-2(x1 x2 y1-y3)(6.); /* name $ 表示读取左侧的变量名，1-2表示变量名的字符落在第1,2列上 */cards;x1 1 0.8 ……x2 ……y1 ……y2 ……y3 ……;PROC CANcorr data=Arndata.cancorrdatedf=70redundancy; /* 误差自由度的参考值，默认值是n=1000； redundancy表示输出冗余度分析的结果*/var x1 x2;with y1 y2 y3;run;------------------------------------------对应分析 /* 交叉表分析的拓展，寻找行和列的关系，一般行指代各种cases，而列代表各种visions */PROC CORResp---------PROC CORResp data=Arndata.correspdatout=result;varx1-x6;id Type;run;options ps=40;proc plot data=result;plot dim2*dim1="*" $ Type / boxhaxis=-0.2 to 0.3 by 0.1Vaxis=-0.1 to 0.3 by 0.1Href=0 Vref=0;run;------------------------------------------聚类分析PROC CLUSTER---------PROC CLUSTER data=Arndata.clusdatmethod=ave outtree=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;proc tree horizontal; /* 做聚类树*/run;------------------------------------------PROC FASTclus---------PROC FASTclus data=Arndata.clusdatmaxclusters=3 list out=clusdat_Out;var x1-x6;id datid;run;------------------------------------------PROC ACEclusPROC VARCLUS---------PROC VARclus data=Arndata.clusdat; /* 系统默认使用主成分法聚类 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus hierarchy data=Arndata.clusdat; /* 保证分析过程中不同水平的谱系结构 */var x1-x6;run;---------PROC VARclus centroid data=Arndata.clusdatouttree=clusdat_out; /* 使用重心法聚类 */var x1-x6;run;------------------------------------------PROC TREE---------PROC TREE data=Arndata.clusdat horizontal; /* 使用TREE过程绘制聚类谱系图 */var x1-x6;run;------------------------------------------判别分析PROC DISCRIM---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdatlistout=discrimdat_Out distance pool=yes;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;---------第二种方法，将需要判别的新样本放在testdata里：---------PROC DISCRIM data=Arndata.discrimdat1testdata=Arndata.discrimdat2testlisttestout=discrimdat_Out; /* 将原来的几个选项加注test标示*/class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */id iddiscrim; /* 标注样本的变量 */run;------------------------------------------PROC STEPdisc：逐步判别分析过程---------PROC STEPdisc method=stepwise data=Arndata.discrimdatSLentry=0.10 SLstay=0.10; /* 设定引入和剔除的显著性水平 */class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;------------------------------------------PROC CANdisc：Fisher判别分析过程---------PROC CANdisc data=Arndata.discrimdat out=discrimdat_Outdistance simple;class Typ; /* 指定分类变量 */var x1-x6; /* 用于建立判别识别函数的变量 */run;proc print data=discrimdat_Out;run;------------------------------------------。

SAS高级统计分析教程(包括代码,超详细)

程序实现
PROC UNIVARIATE; BY variables ; CLASS variable(s); ; FREQ variable ; HISTOGRAM; ID variables ; OUTPUT ; PROBPLOT < variables >; QQPLOT < variables >; VAR variables ; WEIGHT variable ; RUN;
程序实现
PROC CORR < options > ; BY variables ; FREQ variable ; PARTIAL variables ; VAR variables ; WEIGHT variable ; WITH variables ; RUN;
系统抽样（systematic sampling）：先把总体中的每个个体编号，然后随机选取其中之一作为抽样的开始点进行抽样，可以想象，如果编号是随机的，系统抽样与简单随机抽样是等价的。
程序实现
PROC SURVEYSELECT options; STRATA variables ; CONTROL variables ; SIZE variable ; ID variables;
3.EM工具插补:补缺节点(包含单一插补和多重插补)
第二章双变量分析
培训目的： 1. 理解中心极限定理;参数估计和假设检验理论； 2. 掌握相关分析的方法； 4. 掌握列联表分析的方法.
第一节基本理论
中心极限定理
设随机变量 X1, X2, , Xn, 相互独立，服从同一分布且具
有期望 E Xi 和方差 D Xi 2 ，则随机变量
4.1．基本理论 4.2．建模流程 4.3．数据探索 4.4. 简单线性回归 4.5. 多元线性回归 4.6．残差检测 4.7．强影响点判断 4.8．共线性诊断 4.9．模型预测

用SAS作回归分析

测值的影响( i )
其中 S (Yˆi )
第i个观测的预测值的标准差，
是为了把数据标准化。其中Dffits越大越好，
D是different和fit的缩写说明，
第i个观测的预测值用排除第i个观测的回归对第i个观测的预测值 p 为模型中参数的个数， n 为样本容量
回归诊断
识别有影响的观测
Proc REG 的 Model语句加选项 r 可获得 Cook D 统计量
利用余差可以考察余差和预测值的散点图{
重要工具
也可以检验余差
分布的正态性
1.
回归诊2断.
模型合适
3.
应改曲线模型
不等方差
4.
观测值不独立
单击此处添加标题
回
归
诊
生成余差
单击此处添加标题
断
在PROC REG的model语句加上选项 p，
就
会
输出预测值和相应的余差
单击此处添加标题
PROC
RUN;
回归诊断识别有影响的观测
Cook D统计量度量一个观测从分析中剔除时参数估计值的变化
对一个观测值其 Cook D 统计量的值超过 4/n 时(n为样本容量)，这个观测存在反常效应，
其中4/n只是经验，没有统一的标准。
回归诊断识别有影响的观测
Yˆi
Yˆ Dffitsi 度量第i 个观测对预
Predict Value 预测值
PROC REG DATA=数据集名 ; MODEL 应变量=自变量/r;
Std Err Predict 预测值标准差RUN;
Residual
余差
Std Err Predict 余差标准差

协方差分析的sas程序

协方差分析的SAS程序GLM过程的语法结构和ANOVA过程完全相同，这可大大的方便了我们的学习。

这里我们只解释协方差分析的做法：由于协变量并非我们研究的处理因素，因此在CLASS语句中可不能有它的位置；但是，另一方面协变量要影响结果变量的取值，因此必须在模型中引入，怎么办？只要在MODEL语句中将其写入即可（写在分析变量的首位）。

瞧，就这么简单！data a.ytli6_1;group=1;if _n_>13 then group=2;input y x@@;cards;3.7 15.73 2.35 11.7 ...... 21.43 9.62 1.3 6.89;proc gplot;做散点图，比较两组的相关趋势plot y*x=group ;按group变量分组绘图symbol1 i=rl v=star;在散点图上加回归线symbol2 i=rl v=plus;proc reg;做x、y的回归分析model y=x;by group;proc glm data=a.ytli6_1;class group;model y= x group;x为协变量run;data a.ytli6_1;group=1;if _n_>13 then group=2;input y x@@;cards;3.7 15.73 2.35 11.7 ...... 21.43 9.62 1.3 6.89;proc gplot;做散点图，比较两组的相关趋势plot y*x=group ;按group变量分组绘图symbol1 i=rl v=star;在散点图上加回归线symbol2 i=rl v=plus;proc reg;做x、y的回归分析model y=x;by group;proc glm data=a.ytli6_1;class group;model y= x group;x为协变量run;data a.ytli6_1;group=1;if _n_>13 then group=2;input y x@@;cards;3.7 15.73 2.35 11.7 ...... 21.43 9.62 1.3 6.89;proc gplot;做散点图，比较两组的相关趋势plot y*x=group ;按group变量分组绘图symbol1 i=rl v=star;在散点图上加回归线symbol2 i=rl v=plus;proc reg;做x、y的回归分析model y=x;by group;proc glm data=a.ytli6_1;class group;model y= x group;x为协变量run;data a.ytli6_1;group=1;if _n_>13 then group=2;input y x@@;cards;3.7 15.73 2.35 11.7 ...... 21.43 9.62 1.3 6.89;proc gplot;做散点图，比较两组的相关趋势plot y*x=group ;按group变量分组绘图symbol1 i=rl v=star;在散点图上加回归线symbol2 i=rl v=plus;proc reg;做x、y的回归分析model y=x;by group;proc glm data=a.ytli6_1;class group;model y= x group;x为协变量run;。

sas排序相同观测值递增

SAS排序相同观测值递增介绍在数据分析中，经常需要对数据进行排序以便更好地理解和分析数据。

SAS是一种常用的统计分析软件，提供了强大的排序功能。

本文将详细介绍如何使用SAS对相同观测值进行递增排序。

排序方法SAS提供了多种排序方法，包括PROC SORT和BY语句。

下面将详细介绍这两种方法的使用。

PROC SORTPROC SORT是SAS中用于排序数据集的过程。

它可以按照一个或多个变量对数据集进行排序。

下面是使用PROC SORT对一个变量进行递增排序的示例代码：PROC SORT DATA=dataset;BY variable;RUN;其中，DATA=dataset指定要排序的数据集，BY variable指定要排序的变量。

如果要按照多个变量排序，可以在BY语句中指定多个变量，用空格分隔。

BY语句除了PROC SORT，SAS还提供了BY语句用于排序数据。

BY语句通常与DATA步骤一起使用。

下面是使用BY语句对一个变量进行递增排序的示例代码：DATA sorted_dataset;SET dataset;BY variable;RUN;其中，SET dataset指定要排序的数据集，BY variable指定要排序的变量。

与PROC SORT类似，如果要按照多个变量排序，可以在BY语句中指定多个变量，用空格分隔。

示例为了更好地理解排序方法的使用，我们将使用一个示例数据集来演示如何使用SAS 对相同观测值进行递增排序。

数据集假设我们有一个数据集sales，包含了销售人员的姓名和销售额。

下面是数据集的示例：姓名销售额张三100李四200王五150张三300李四250王五200使用PROC SORT进行排序首先，我们使用PROC SORT对数据集进行排序，按照姓名对销售额进行递增排序。

下面是示例代码：PROC SORT DATA=sales;BY 姓名;RUN;运行上述代码后，我们将得到以下排序后的数据集：姓名销售额张三100张三300李四200李四250王五150王五200使用BY语句进行排序接下来，我们使用BY语句对数据集进行排序，按照姓名对销售额进行递增排序。