SAS分析法代码

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：

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PROC MODE data=Arndata.moddat; /* 命令的解释*/

var y

x1-x6; /* 命令的解释 */

model y = x1-x6;

run;

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正态性检验

PROC UNIvariate

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PROC UNIvariate data=Arndata.unidat;

var x1;

run;

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相关分析和回归分析

PROC REG 回归

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PROC REG data=Arndata.regdat;

var y x1-x6;

model y = x1-x6 / selection=stepwise; /* 加入逐步回归选项 */

print

cli;

/* 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;

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DATA Arndata.regdat;

x2x2 = x2*x2;

x1x2 = x1*x2;

PROC REG data=Arndata.regdat;

var y x1 x2 x2x2

x1x2 ; /* 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;

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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

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PROC ANOVA data=Arndata.anovadat; /* 命令的解释 */

class

typ; / * 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;

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PROC GLM 多因素非均衡数据:

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PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/

class typea

typeb; /* 命令的解释 */

model y = typea

typeb; /* 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;

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PROC GLM data=Arndata.glmdat; /* 命令的解释*/

class typea

typeb; /* 命令的解释 */

model y = typea typeb

typea*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;

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主成分分析

PROC PRINcomp

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PROC PRINcomp data=Arndata.pmdat n=4 out=w1

outstat=w2 ;

var

x1-x6;

PROC print data=w1;

PROC plot data=w1

vpct=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=-2,0,2

vaxis=-3 to 4.5 by 1.5

HREF=-2,0,2; /* 主成分的散点图，也就是载荷图 */

run;

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因子分析

PROC FACTOR

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PROC FACTOR data=Arndata.factordat simple

corr ;

var y

x1-x6;

title'18个财务指标的分析';

title2'主成分解';

run;

PROC FACTOR data=Arndata.factordat

n=4 ; /* 选择4个公共因子 */

var y x1-x6;

run;