SAS统计软件过程步通用语句

例10.6 模型设定。 model y=x1-x5; model y1 y2=a b c d; 例10.7 回归分析过程模型设定。 proc reg data=ResDat.class ; model height=weight/ dw spec; output out=out1 r=r p=p l95=l u95=u; run;
M 10 Weight 10 108.9500000 22.7271864 83.0000000 150.0000000 Height 10 63.9100000 4.9379370 57.3000000 72.0000000
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WHERE 语句
WHERE 语句选择SAS数据集中的观测。
语句格式： WHERE where-expression; 用法和DATA步中的用法类似。
WHERE选项与其它选项的生效顺序： ▪ 选项FIRSTOBS=和OBS=； ▪ WHERE选项； ▪ 创建BY组。
例10.10 选择观测值。 proc print data=ResDat.class; where sex='M'; run; 例10.11 删除观测值。 proc print data=ResDat.class; where sex^='M'; run;
OUTPUT窗口输出：
Sex Obs Variable N Mean Std Dev Minimum Maximum ---------------------------------------------------------------------------------------------------------F 9 Weight 9 90.1111111 19.3839137 50.5000000 112.5000000 Height 9 60.5888889 5.0183275 51.3000000 66.5000000
ID语句
ID语句规定用于识别观测的变量。
语句格式： ID variables; 其中： variables规定用于识别观测的变量。
例10.8 规定替代观测序号的变量。 proc print data=ResDat.class; id name; run; 例中，打印列表输出数据集CLASS时，用变量NAME的值来识别 观测。
VAR语句
VAR语句规定要分析的变量名。
语句格式： VAR variables; 其中： variables规定要分析的变量。
例10.5 应用举例。 proc means data=ResDat.class; var weight height; run;
MEANS 过程
变量 N
均值
标准偏差 最小值 最大值
例10.9 规定数据集转置后的观测值识别变量。 proc transpose data=ResDat.class out=a let; id name; run;
proc transpose data=ResDat.class out=a let; id sex; run; 运用上述程序段，查看输出结果。
SAS统计软件过程步通用语句
过程步通用语句可以分为两类： ▪过程信息语句； ▪变量属性语句。
语句格式
PROC program <options>; 其中： ▪ program规定要运行SAS的过程; ▪ options规定过程的选项。
OPTIONS选项说明： ▪ 通用选项； ▪ 过程特定选项。
CLASS 语句
CLASS 语句规定分类变量，SAS过程对分类变量的 不同值分别进行分析处理。
语句格式： CLASS /CLASSES variables; 其中：
variables规定分析数据集中的分类变量。
例10.12 应用CLASS语句。 proc means data=ResDat.class; var weight height; class sex; output out=a mean=w_m h_m; ; run;
通用选项：ຫໍສະໝຸດ Baidu
Keyword
规定过程要求的关键词
Keyword=Value
规定关键词的值
Keyword=SAS-Data-Set 规定输入或输出的SAS数据集
应用举例
例10.2 打印列表过程。 proc print data=ResDat.Idx000001 (obs=10); run; 例中，在OUTPUT窗口打印输出ResDat.Idx000001的前10观测。
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Weight 19 100.0263158 22.7739335 50.5000000 150.0000000
Height 19 62.3368421 5.1270752 51.3000000 72.0000000
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MODEL语句
MODEL语句规定过程需要的统计模型。
语句格式： MODEL dependents=indepndenteffects/<options>; 其中： ❖ dependents规定模型中的因变量； ❖ indepndenteffects规定模型中的自变量; ❖ options不同过程的特定选项。
例10.3 求均值过程。 proc means data=ResDat.Idx000001 maxdec=3 css; var clpr; run; 例中，在OUTPUT窗口输出变量CLPR 的校正平方和(CSS)，输出结果保 留3位小数。
例10.4 作图过程选项。 proc plot hpct=50 vpct=33; 例中， 规定按横竖50:33的比例作图 。