--SAS系统和数据分析SAS数据库
--SAS系统和数据分析拼接和合并数据集
第十二课 拼接和合并数据集数据集的连接是把两个或两个以上的数据集的观测连接成一个新的数据集。
连接的方式有两种：拼接和合并。
在SAS 数据步中用SET 语句可以拼接数据集，而用MERGE 语句可以合并数据集。
例如，我们有两个数据集A 和B ，要拼接和合并成新的数据集C ，两种不同方法的程序和结果见示意图12.1 所示。
一、 数据集的拼接数据集的拼接可分成三种主要的拼接情况：1. 相同变量的数据集拼接这是最简单的情况，在这种情况下，新生成的数据集就含有这些相同的变量，观测的数目是所有这些数据集的观测总和。
例如，数据集A 和B 都含有两个相同的变量COMMOM 和X ，且都有三条观测，如图12.2 所示。
A BSAS 数据集的连接D A T A C ; S ET A B ;R U N ;D A T A C ;M ER G E A B ;R U N ;A BA B图12.1 数据集的两种连接方式：拼接和合并DATA A DATA B OBS COMMON X OBS COMMON X 198011198014 298022298025 398033398036图12.2 含有相同的变量COMMOM和X的两个数据集用下面程序生成新数据集C有两个相同的变量COMMOM和X，6条观测。
Data A;Input common x ;Cards ;9801 19802 298033Data B ;Input common x ;Cards ;980149802598036Data C ;Set A B ;Proc print data=C;Run;拼接生成的新数据集C的结果如图12.3所示。
图12.3 相同变量的数据集拼接结果2.不相同变量的数据集拼接如果两个数据集A和B含有的变量不完全相同，如上例中数据集B含有的不是COMMON 和X变量而是COMMON和Y变量，如图12.4所示。
用SET语句拼接A和B数据集后，新生成的数据集C就含有三个变量COMMON、X和Y，观测的数目仍然是所有这些数据集的观测总和，但原数据集中没有的变量在拼接后新数据集中为缺失值。
如何使用SAS进行数据分析
如何使用SAS进行数据分析数据分析在现代社会中变得越来越重要。
从业务领域到学术研究，许多领域都需要对大量数据进行分析和解释。
数据分析可以让人们更了解他们的业务、客户和市场，以及发现潜在的趋势和模式。
在这个过程中，数据处理和统计软件起着至关重要的作用。
SAS就是一个被广泛使用的数据处理和统计工具包。
在本文中，我们将深入了解如何使用SAS进行数据分析。
1. 数据准备数据准备是进行数据分析的首要任务。
数据准备包括数据清洗、转换、选取和缺失值处理。
SAS提供了众多命令和函数，可以轻松地进行数据准备工作。
除此之外，SAS还提供了一个方便的用户界面，SAS Enterprise Guide，可以帮助用户快速准确地进行数据处理。
2. 描述性分析描述性分析是对数据进行初步分析的过程。
在这个过程中，对数据的各种属性进行了解和描述，包括数据的集中趋势、分散趋势和分布形状。
SAS提供了多种统计方法和图形工具，可以帮助用户更轻松地进行描述性分析。
例如，PROC UNIVARIATE和PROC MEANS命令可以计算数据的平均值、标准差、最值和百分位数等统计数据，并输出相应的表格和图形。
此外，图形工具包括直方图、箱形图和散点图等，可以帮助用户更形象地理解数据的分布情况。
3. 探索性分析探索性分析是深入了解数据的过程。
在这个过程中，用户将使用多种方法和技术来探索数据之间的关系和可视化。
SAS提供了多种探索性分析工具。
PROC CORR和PROC REG命令可以帮助用户计算两个或多个变量之间的相关系数和回归系数，并绘制相关图形。
PROC FACTOR和PROC PRINCOMP命令可以帮助用户进行因子分析和主成分分析等多变量分析。
此外，SAS还提供了交互式可视化工具，如SAS Visual Analytics和SAS Visual Statistics，可以帮助用户更方便快速地进行探索性分析。
4. 统计建模在对数据进行描述性分析和探索性分析后，用户可以利用统计建模技术进行预测和分类分析。
SAS系统和数据分析总体均值的估计
第二十四课 总体均值的估计对于样本来自正态总体和方差齐性的基本假设，根据观察结果（结果变量或反映变量）的水平数，一元时基本的分析方法有U 检验、t 检验，多元时用多元检验（2T 或Wilks ’∧检验）。
一、 计量资料的统计指标测定每个观察单位某项指标值的大小，所得的资料称为计量资料（measurement data ）又称测量资料，这类资料一般具有计量单位。
计量资料的统计指标分成两大类：● 表达计量资料集中位置的指标，用以描述观察值的平均水平，如算术均值、几何均值、调和均值、中位数、众数、百分位数。
● 表达计量资料变异的指标，又称离散指标，用以描述观察值间参差不齐的程度，即离散度或称变异度，如全距、标准差、方差、标准误差、变异系数、四分位数间距等。
设原始观察值为n x x x ,,,21 ，第i 组频数记为i f ，组中值记为i x 。
在不发生混淆的场合，有时将下标省略，如∑=ni ix1，有时简记为∑x。
1． 集中位置的指标（1） 算术平均值算术平均值（arithmetic mean ）简称为均值（mean ），总体均值用希腊字母μ表示，样本均值用x 表示。
算术平均值的具体计算方法分为简单算术平均和加权算术平均两种。
简单算术平均为：n x x ni i /)(1∑==(24.1)加权算术平均为：∑∑===ni i n i i i f f x x 11/)((24.2)算术平均值有两个重要的数学性质：①各个变量值与平均值离差之和等于零，②各个变量值与平均值的离差平方之和为最小值。
（2） 几何均值几何均值（geometric mean ）用G 表示，为观察值的总乘积开n 次方根。
根据资料是否分组，也分为简单几何平均和加权几何平均两种方法。
简单几何平均为：n ni i x G /11)(∏==(24.3)为避免溢出及方便计算，常用对数计算，也称对数平均值，两边取对数有：)/)lg ((lg 11n x G ni i ∑=-=(24.4)（3） 加权几何平均)/)lg ((lg 111∑∑==-=ni i ni i i f x f G(24.5)几何均值适用于表达呈对数正态分布资料的平均水平。
SAS系统简介_SAS数据库与数据集
• 编辑程序导入数据：
data test; input name$ age weight height; wei1=weight+height; Cards; Tom 10 40 165 Mike 11 42 160 Jack 10 46 162 Lucy 10 39 155 Kate 11 37 155 ; Run;
注：NAME：最长不超过32个字符 LABEL：变量的标签，最长不超过256个字符 LENGTH：规定变量的数据的长度，默认为8 FORMAT：修改数据的存储格式 INFORMAT：修改数据的输入格式 TYPE：选择变量是数值型（NUMERIC）还是 字符型（CHARACTER）
用SAS/INSIGHT软件创建SAS数据集（略）
（2）在Editor窗口用Libname语句创建 可用Libname语句指定永久库的库标记，格式： Libname 库标记‘文件夹位置’； 如：指定“E:\CJL\sasdata”为库标记a，可 提交下列语句： libnanme a ‘E:\ CJL\sasdata’； 库标记是临时的，可随意指定，每次启动SAS系 统后都要重新指定 。
• SAS/ETS(经济计量学和时间序列分析模块 ) • 功能：用于时间序列分析和预测，建立经 济系统模型，财务分析和撰写报告。 • 是研究复杂系统和进行预测的有力工具。 • SAS/GRAPH（绘图模块） • 功能：绘制二维或三维高分辨彩色图形。 • 可绘制柱形图，饼形图，星形图，散点图， 等高线图和地图。
• • • • 列表方式或自由格式 列方式 格式化方式 命名方式
列表方式或自由格式： input name $ age;
data ab; input a $ b ; cards; ww33 3 yyyy 322 ; run;
学习使用SAS进行数据分析的基础教程
学习使用SAS进行数据分析的基础教程一、SAS介绍与安装SAS（全称Statistical Analysis System，统计分析系统）是一种非常强大的数据分析软件。
它提供了丰富的统计分析、数据挖掘和数据管理功能。
在学习使用SAS之前，首先需要下载并安装SAS软件。
在安装过程中，需要根据操作系统选择相应的版本，并按照安装向导进行操作。
安装完成后，可以通过启动菜单找到SAS软件并打开它。
二、SAS基本语法与数据集1. SAS语法基础SAS语法是一种类似于编程语言的语法。
在SAS中，每一个语句都以分号作为结尾。
常用的SAS语句包括DATA、PROC和RUN。
DATA语句用于创建数据集，PROC语句用于执行数据分析过程，RUN语句用于执行SAS语句的运行。
2. SAS数据集SAS数据集是SAS中最重要的数据组织形式。
它可以包含多个数据变量，并且每个变量可以拥有不同的数据类型，如字符型、数值型、日期型等。
通过DATA语句可以创建一个新的SAS数据集，并通过INPUT语句指定每个变量的属性。
使用SET语句可以将现有的数据集读入到SAS数据集中，以供后续分析使用。
三、SAS数据清洗与变换1. 数据清洗数据清洗是数据分析的第一步，其目的是去除数据中的错误或无效信息，保证数据质量。
在SAS中，可以使用IF和WHERE语句来筛选出符合条件的数据观测值，并使用DELETE和KEEP语句删除或保留特定的变量。
2. 数据变换数据变换是对原始数据进行转换，以满足具体的分析需求。
在SAS中，常用的数据变换操作包括缺失值处理、变量重编码、数据排序和数据合并等。
可以使用IF、ELSE和DO语句进行逻辑判断和循环操作，通过FORMAT语句对数据进行格式化。
四、SAS统计分析1. 描述统计分析描述统计分析是对数据的基本特征进行分析，包括均值、标准差、中位数、分位数和频数等。
在SAS中，可以使用PROC MEANS进行基本统计分析，使用PROC FREQ进行频数分析。
SAS系统和数据分析Spearman等级相关分析
第三十课 Spearman 等级相关分析一、 秩相关的Spearman 等级相关分析前面介绍了使用非参数方法比较总体的位置或刻度参数，我们同样也可以用非参数方法比较两总体之间的相关问题。
秩相关（rank correlation ）又称等级相关，它是一种分析i x 和i y 等级间是否相关的方法。
适用于某些不能准确地测量指标值而只能以严重程度、名次先后、反应大小等定出的等级资料，也适用于某些不呈正态分布或难于判断分布的资料。
设i R 和i Q 分别为i x 和i y 各自在变量X 和变量Y 中的秩，如果变量X 与变量Y 之间存在着正相关，那么X 与Y 应当是同时增加或减少，这种现象当然会反映在（i x ，i y ）相应的秩（i R ，i Q ）上。
反之，若（i R ，i Q ）具有同步性，那么（i x ，i y ）的变化也具有同步性。
因此：∑∑==-==n i ni i i i Q R d d 1122)((30.1)具有较小的数值。
如果变量X 与变量Y 之间存在着负相关，那么X 与Y 中一个增加时，另一个在减小，d 具有较大的数值。
既然由（i x ，i y ）构成的样本相关系数反映了X 与Y 之间相关与否的信息，那么在参数相关系数的公式),(Y X r 中以i R 和i Q 分别代替i x 和i y ，不是同样地反映了这种信息吗？基于这种想法，Charles Spearman 秩相关系数),(Q R r s 应运而生：∑∑∑∑∑∑∑----=22)1()1()1)(1(),(i i i i i i i i s Q n Q R n R Q n Q R n R Q R r (30.2)),(Q R r s 与),(Y X r 形式上完全一致，但在),(Q R r s 中的秩，不管X 与Y 取值如何，总是只取1到n 之间的数值，因此它不涉及X 与Y 总体其他的内在性质，例如，秩相关不需要总体具有有限两阶矩的要求。
SAS系统和数据分析SAS系统简介
第一课SAS系统简介一、SAS系统1.SAS系统的功能SAS系统是大型集成应用软件系统,具有完备的以下四大功能：●数据访问●数据管理●数据分析●数据呈现它是美国软件研究所（SAS Institute Inc.）经多年的研制于1976年推出。
目前已被许多国家和地区的机构所采用。
SAS系统广泛应用于金融、医疗卫生、生产、运输、通信、政府、科研和教育等领域。
它运用统计分析、时间序列分析、运筹决策等科学方法进行质量管理、财务管理、生产优化、风险管理、市场调查和预测等等业务，并可将各种数据以灵活多样的各种报表、图形和三维透视的形式直观地表现出来。
在数据处理和统计分析领域，SAS系统一直被誉为国际上的标准软件系统。
2.SAS系统的支持技术在当今的信息时代中，如何有效地利用业务高度自动化所产生的巨量宝贵数据，挖掘出对预测和决策有用的信息，就成为掌握竞争主导权的关键因素。
因此，SAS系统始终致力于应用先进的信息技术和计算机技术对业务和历史数据进行更深层次的加工。
经过二十多年的发展，SAS系统现在是以下三种技术的主要提供者：●数据仓库技术(Data Warehouse)数据仓库是用于支持管理决策过程的面向主题的、集成的、随时间而变化的、持久的（非易失的）数据集合。
通俗地说，可以将数据仓库理解为“将多个生产数据源中的数据按一定规则统一集中起来，并提供灵活的观察分析数据手段，从而为企业制定决策提供事实数据的支持”。
数据仓库最大的用途是能够提供给用户一种全新的方式从宏观或微观的角度来观察多年积累的数据，从而使用户可以迅速地掌握自己企业的经营运转状况、运营成本、利润分布、市场占有率、发展趋势等对企业发展和决策有重要意义的信息，使用户能制定更加准确科学的决策迅速对市场做出反应。
利用数据仓库技术可以使大企业运作的像小企业一样灵活，也可以使小企业像大企业一样规范。
从目前情况来看，许多企业和机构已经建立了相对完善的生产数据库系统。
使用SAS进行数据处理和分析
使用SAS进行数据处理和分析第一章：简介数据处理和分析是现代社会中重要的技能之一，它帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，并做出科学决策。
SAS（Statistical Analysis System）是一种功能强大的统计分析软件包，广泛应用于各个领域的数据处理和分析任务中。
本文将介绍SAS的基本功能和常用技术，帮助读者了解如何使用SAS进行数据处理和分析。
第二章：SAS的基本操作SAS具有友好的图形用户界面和强大的命令行功能，可以满足不同用户的需求。
在本章中，我们将介绍SAS的基本操作，包括启动SAS软件、创建和保存数据集、导入和导出数据、运行SAS程序等。
通过学习这些基本操作，读者将能够掌握SAS的基本使用方法。
第三章：数据预处理数据预处理是数据分析的第一步，它包括数据清洗、数据变换、数据归一化等过程。
在本章中，我们将介绍如何使用SAS进行数据预处理，包括缺失值处理、异常值处理、去重、数据变换等技术。
通过学习这些技术，读者将能够清洗和准备好用于分析的数据。
第四章：基本统计分析统计分析是数据处理和分析的核心部分。
在本章中，我们将介绍SAS中常用的统计分析方法，包括描述统计分析、推断统计分析、多元统计分析、回归分析等。
通过学习这些统计分析方法，读者将能够对数据进行全面的分析，并得出科学的结论。
第五章：高级统计分析除了基本的统计分析方法外，SAS还提供了许多高级的统计分析技术，包括因子分析、聚类分析、判别分析、时间序列分析等。
在本章中，我们将介绍这些高级统计分析技术的基本原理和应用方法，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
第六章：数据可视化数据可视化是数据分析中的重要环节，它能够帮助我们更直观地理解数据的特征和规律。
在本章中，我们将介绍SAS中常用的数据可视化技术，包括柱状图、折线图、散点图、箱线图等。
通过学习这些数据可视化技术，读者将能够使用图表和图形展示数据的特征和规律。
第七章：模型建立与评估在数据分析中，我们常常需要建立模型来解释和预测数据。
SAS系统和数据分析SAS数据集
第三课SAS数据集一、SAS数据集的结构SAS数据集是关系型的，它通常分为两部份：描述部份——包括了一些关于数据属性的信息数据部份——包括数据值SAS的数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中，如图3－1所示。
表的列称之为变量（Variable），变量类似于其他文件类型的域或字段（Field）表的行称之为观看（Observation），观看相当于记录（Record）变量1 变量2 变量3 变量4Name Test1 Test2 Test3 观察1 Xiaoer 90 86 88观察2 Zhangsan 100 98 89观察3 Lisi 79 76 70观察4 Wangwu 68 71 64观察5 Zhaoliu 100 89 99图3.1 一个SAS数据文件二、SAS数据集形式SAS系统中共有两种类型的数据集：SAS 数据文件（SAS data files）SAS 数据视窗（SAS data views）SAS 数据文件不仅包括描述部份,而且包括数据部份。
SAS 数据视窗只有描述部份，没有数据部份，只包括了与其他数据文件或其他软件数据的映射关系，能使SAS的所有进程可访问到，事实上并非包括SAS 数据视窗内的数据值。
自始至终，在SAS语言中，“SAS数据集”与这两种形式中之一有关。
在下面的例子中，PRINT进程用相同方式处置数据集，而忽略它的形式：PROC PRINT DATA=三、SAS数据集的名字SAS数据集名字包括三个部份，格式如下：（库标记）──这是SAS数据库的逻辑名字data-set-name（数据集名字）──这是SAS数据集的名字membertype（成员类型）──SAS数据集名字的这一部份用户使历时没必要给出。
SAS 数据文件的成员类型是DATA；SAS数据视窗的成员类型是VIEW例如，上面例子中的那个SAS数据集名字，aaa是库标记，abc是数据集名字，成员类型没有写出，应该是DATA或VIEW中的一个。
SAS系统和数据分析输入输出格式
SAS系统和数据分析输入输出格式SAS（Statistical Analysis System）是一种用于数据分析的软件系统，它可以用于数据处理、统计建模、数据挖掘、报告生成等多个方面。
SAS系统提供了一套完整的数据分析工具和功能，使得用户可以方便地进行数据处理和分析工作。
在SAS系统中，数据的输入和输出格式对于数据分析是至关重要的。
正确的输入格式可以确保数据能够被正确地导入到SAS系统中进行分析，而输出格式则决定了分析结果的呈现方式和使用方式。
对于文本文件的输入，SAS系统可以通过DATA步骤或者PROC IMPORT 过程来导入数据。
在DATA步骤中，用户可以使用INFILE语句来指定输入文件路径和参数，然后使用INPUT语句来定义数据的列变量和格式。
PROC IMPORT过程则可以通过对话框或者语句方式导入数据，用户可以选择数据文件、工作表和导入选项。
对于Excel文件的输入，PROC IMPORT过程同样可以很方便地将数据导入到SAS系统中。
在数据输入之后，SAS系统中的数据可以采用两种不同的存储方式，即SAS数据集和SAS视图。
SAS数据集是一种独立于数据源的数据存储方式，它可以被完全加载到存储器中，方便用户进行数据处理和分析。
而SAS视图则是一种基于数据源的虚拟表格，它不占用存储空间，只有在需要数据时才从数据源中获取。
用户可以通过DATA步骤或者PROCSQL语句来创建SAS数据集和SAS视图。
在数据分析之后，SAS系统中的数据可以通过多种方式进行输出。
最常见的输出方式是创建报告和导出结果。
SAS系统提供了PROC REPORT和PROC TABULATE等过程，可以帮助用户根据数据的特点和要求生成不同样式的报告。
用户可以通过对话框或者语句方式设置报告的格式、样式和输出路径。
此外，SAS系统还支持将结果输出到外部文件，例如文本文件、Excel文件、PDF文件等。
用户可以通过DATA步骤或者PROC EXPORT过程将数据导出到指定的文件中。
使用SAS进行数据分析的基础知识
使用SAS进行数据分析的基础知识一、SAS数据分析简介SAS（Statistical Analysis System）是一套全面的数据分析软件工具，它具备强大的数据处理和统计分析能力。
它适用于各种领域的数据分析，包括市场调研、金融分析、医疗研究等。
二、数据准备在进行SAS数据分析之前，首先要进行数据准备。
这包括数据的收集、整理和清洗。
收集数据可以通过调查问卷、实地观察、数据库查询等方式。
整理数据即将数据格式统一，包括去除重复数据、统一变量命名等。
清洗数据则是去除异常值、缺失值处理等。
三、SAS基础语法1. 数据集（Data set）的创建和导入SAS中的数据以数据集的形式存在，可以使用DATA步骤创建数据集，也可以从外部文件导入数据集。
导入数据可使用INFILE 语句指定文件位置，并使用INPUT语句将数据导入到数据集中。
2. 数据操作和处理SAS提供了多种数据操作和处理函数，如排序、合并、拆分等。
常用的函数有SUM、MEAN、COUNT、MAX、MIN等，它们可以对数据集中的变量进行统计和计算。
3. 数据可视化SAS提供了多种可视化方式，用于更直观地展示数据。
可以使用PROC SGPLOT语句进行绘图，如折线图、散点图、柱状图等。
还可以使用PROC TABULATE语句生成数据报表。
四、统计分析SAS强大的统计分析功能是其独特的优势之一。
以下为几种常用的统计分析方法：1. 描述统计分析描述统计分析用于对数据进行概括和描述。
可以使用PROC MEANS进行均值、中位数、标准差等统计指标的计算，使用PROC FREQ进行频数分析。
2. t检验t检验用于比较两组样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC TTEST进行t检验分析，根据t值和显著性水平判断差异是否显著。
3. 方差分析方差分析用于比较两个或多个样本均值的差异是否显著。
可以使用PROC ANOVA进行方差分析，根据F值和显著性水平判断差异是否显著。
SAS系统和数据分析建立SAS系统的数据集(ASSIST)
第六课建立SAS系统的数据集(ASSIST)得到SAS数据集的五种途径●用SAS/ASSIST 通用菜单系统创建数据集●用SAS/FSP系统的FSEDIT过程创建数据集●用SAS数据步（DATA STEP）将外部文件转换为数据集●用SAS/ACCESS系统访问其他数据库●用FILE/IMPORT或EXPORT输入输出数据库其中，如何使用SAS数据步读入外部原始数据文件，并将它们转换为SAS数据集是我们要重点掌握的。
一、用ASSIST通用菜单援助系统创建数据集下面我们通过创建一个SURVEY数据集，并用报表形式显示的例子，来说明SAS/ASSIST 软件的具体的操作步骤。
1.启动SAS/ASSIST软件最简单的方法是单击工具拦上的SAS/ASSIST按钮，或选择菜单命令:●Globals/SAS/ASSIST或在左上角的命令框直接键入Assist并按Enter键，都可启动SAS/ASSIST软件，主菜单如图6.1所示。
共有11个子系统：TUTORIALDA TA MGMT (DA TA Management)REPORT WRITINGGRAPHICSDATA ANAL YSISPLANNING TOOLSEISREMOTE CONNECTRESULTSSETUPINDEX图6.1 SAS/ASSIST软件的主菜单2.选择主菜单中的DATA MGMT（数据管理）项选择主菜单上的DATA MGMT（数据管理）子菜单,如图6.2所示。
图6.2 数据管理的主菜单3.选择CREATE/IMPORT（创建数据集或输入数据）的方法选择CREATE/IMPORT菜单后，提供几种创建数据集的方法供用户选择，如图6.3所示。
假设我们:（1）选择用交互式方法录入数据：图6.3 创建和输入菜单Enter data interactively….（2）选择第二种以表格的形式输入记录的方式图6.4 选择以表格的形式输入记录的方式如图6.4所示，又提供了两种输入观测的方法供用户选择：Enter data one record at a time （一次输入一条记录的方式）和Enter data in tabular form（以表格的形式输入）。
如何使用SAS进行统计建模和数据分析
如何使用SAS进行统计建模和数据分析章节一：介绍SAS软件和统计建模的基本概念SAS是一个功能强大的统计分析软件，它能够帮助用户进行高效的数据管理、统计建模和数据分析。
本章将介绍SAS软件的特点、优势以及统计建模的基本概念。
1.1 SAS软件的特点和优势SAS具有易学易用、灵活可扩展、高效稳定的特点。
它提供了丰富的数据处理和分析函数，可以处理各种类型和规模的数据。
此外，SAS还具有强大的编程语言，可以根据用户需求进行定制化分析。
1.2 统计建模的基本概念统计建模是一种通过统计学方法对数据进行拟合、预测和推断的过程。
它包括数据预处理、模型选择、参数估计和模型评估等步骤。
统计建模可以帮助用户理解数据背后的规律和关系，并用于预测和决策。
章节二：数据准备和整理在进行统计建模和数据分析之前，首先需要对数据进行准备和整理。
本章将介绍常见的数据准备和整理方法，并演示如何使用SAS实现这些方法。
2.1 数据清洗和缺失值处理数据清洗是指对原始数据进行去除重复值、异常值和错误值等预处理步骤。
缺失值处理是指对数据中的缺失值进行填补或删除。
我们可以使用SAS的数据处理函数和过程来进行数据清洗和缺失值处理。
2.2 数据变换和标准化数据变换是指对数据进行数学变换，以便满足建模和分析的假设前提。
标准化是指将数据按照一定比例转化为均值为0、标准差为1的标准正态分布。
SAS提供了丰富的数据变换和标准化函数，能够满足不同需求。
章节三：统计建模方法和步骤在进行统计建模和数据分析时，需要选择合适的建模方法和步骤。
本章将介绍常见的统计建模方法和步骤，并演示如何使用SAS实现这些方法。
3.1 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是指通过可视化和统计方法来了解和描述数据。
它包括数据可视化、数据摘要和数据分布等分析步骤。
SAS提供了丰富的数据可视化和统计函数，可以帮助用户进行探索性数据分析。
3.2 回归分析和预测建模回归分析是一种用来研究自变量与因变量之间关系的方法。
SAS系统简介
Height 1.69 1.74 1.66
Rati
27.81
31.60
29.51
数据步
以DATA语句开始 的一组语句
SAS 程序
过程步 以PROC语句 开头的一系列 SAS语句的集合
数据步中的常用语句
（一）DATA语句
– 功能：表明数据步的开始，并创建一个（或几 个）数 据集。 – 格式： DATA <数据集名……> <选择项>； – 说明： 1、data； 2、data one two there; 3、选择项是关于被创建的这个数据集的一些信息。
文件结构： 标示外部文件
新增逻辑库界面
SAS资源管理窗口
变数：名称 必须为英文 字母或是数 字
观测值
双点Sashelp中的Class，会出现如电子表 格的窗口，用户可以针对其中的数据作打印、 删除、修改及重新命名的功能
SAS的程序
• SAS程序的特点
– 数据步（data step） – 过程步（procedure step）
建立SAS数据集的另外几个途径
File 从外界导入数据集，通过 import导入。
SAS编程基础
主要内容
• • • • SAS数据集、常量、变量与观测 SAS函数 SAS操作符 数据步流程
SAS数据集、常量、变量与观测
• 数据集(Dataset)
– SAS数据集是SAS可以管理的结构化的数据，只有 SAS 数据集中的数据才能被SAS过程步处理。 – 数据集包含两部分内容： 1. 描述部分: （数据结构） 数据名称、类型、长度、格式等。 2. 数据部分: （数据） 包含实际数据值。 SAS数据值被安排在一个矩阵式的表状结构中。
SAS系统和数据分析典型相关分析
第三十七课 典型相关分析典型相关分析（Canonical Correlation Analysis ）是研究两组变量间相关关系的一种多元统计分析方法。
它能够揭示两组变量之间的内在联系，真正反映两组变量间的线性相关情况。
一、 典型相关分析我们研究过两个随机变量间的相关，它们可以用相关系数表示。
然而，在实际中常常会遇到要研究两组随机变量间),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y 的相关关系问题。
),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y 可能是完全不同的，但是它们的线性函数可能存在密切的关系，这种密切的关系能反映),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y 之间的相关关系。
因此，就要找出),,,(21p x x x 的一个线性组合u 及),,,(21q y y y 的一个线性组合v ，希望找到的u 和v 之间有最大可能的相关系数，以充分反映两组变量间的关系。
这样就把研究两组随机变量间相关关系的问题转化为研究两个随机变量间的相关关系。
如果一对变量（u ，v ）还不能完全刻画两组变量间的相关关系时，可以继续找第二对变量，希望这对变量在与第一对变量（u ，v ）不相关的情况下也具有尽可能大的相关系数。
直到进行到找不到相关变量对时为止。
这便引导出典型相关变量的概念。
1. 典型相关系数与典型相关变量设有两组随机变量),,,(21p x x x 和),,,(21q y y y ，假定它们都已经标准化了，即p i x D x E i i ,,2,1= ,1=)(,0=)( ，q i y D y E i i ,,2,1= ,1=)(,0=)( ，若记：⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=p p y y y y x x x x 2121, 此时，它们的协方差矩阵（也是相关系数矩阵）为：R R R R R y x D yy xy yx xx =⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛ 其中，()()yx xy yy xx R R y x Cov R y D R x D ====),(,,实际上，我们要找：y m v x l u 1111,'='=使1u 和1v 的相关系数),(11v u ρ达到最大。
SAS名词解释
SAS名词解释SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析软件系统，可用于数据管理、数据分析和报告生成。
下面是一些常见的SAS名词解释：1. 数据集（DATA SET）：SAS中最常用的数据存储方式，数据集是由一系列数据行（称为观测值）和数据变量（称为变量）组成的表格格式。
2. SAS程序（SAS PROGRAM）：SAS程序是用SAS语言编写的一系列指令，用于数据清洗、转换、分析和报告生成等操作。
3. SAS语言（SAS LANGUAGE）：SAS语言是一种专门用于数据分析和报告生成的编程语言，具有数据处理、统计分析、图形绘制等功能。
4. SAS文件（SAS FILE）：SAS文件是指包含SAS程序和数据集等信息的文件，通常以.SAS或.SAS7BDAT为扩展名。
5. 数据步（DATA STEP）：数据步是SAS程序的一个主要部分，用于对数据集进行处理和转换。
6. 过程步（PROCEDURE STEP）：过程步是SAS程序中的一种语句，用于执行一些特定的统计分析或数据处理操作，如PROC MEANS （计算统计量）和PROC FREQ（计算频率统计量）等。
7. SAS工具箱（SAS TOOLBOX）：SAS提供了许多工具箱，包括数据管理工具、统计分析工具、数据挖掘工具、报告生成工具等，用于提高数据分析的效率和准确性。
8. SAS Studio：SAS Studio是一个基于web的SAS开发环境，可以通过互联网连接到SAS服务器，用户可以在各种设备上使用它来编写、测试和执行SAS程序。
9. SAS分布式环境（SAS GRID）：SAS分布式环境是一种基于网格计算的分布式系统，通过利用多个服务器共同完成数据处理和分析任务，从而提高计算效率和数据处理能力。
10. SAS程序库（SAS LIBRARY）：SAS程序库是指存储SAS程序和数据集的目录或文件夹，SAS程序可以通过指定程序库路径来访问其中的文件。
如何使用SAS进行数据分析
如何使用SAS进行数据分析数据分析是现代社会中不可或缺的一项技能。
而SAS（统计分析系统）作为一种广泛应用于商业和学术领域的数据分析工具，为我们提供了许多强大的功能和方法。
在本文中，我将介绍如何使用SAS进行数据分析的基本步骤和技巧，希望能为初学者提供一些帮助。
一、数据准备在开始数据分析之前，首先需要准备好数据。
这包括数据的收集、整理和清洗等步骤。
SAS提供了丰富的数据导入和处理功能，可以方便地从各种数据源中导入数据。
在导入数据时，我们需要确保数据格式正确并进行必要的数据转换和处理。
二、数据探索数据分析的第一步是对数据进行探索。
我们可以使用SAS的统计分析和可视化工具来了解数据的基本特征和分布。
例如，可以使用PROC MEANS来计算数据的平均值、标准差等统计指标，使用PROC FREQ来计算数据的频数和比例，使用PROC UNIVARIATE来进行数据的单变量分析等。
此外，SAS还提供了多种数据可视化方法，如PROC SGPLOT和PROC GPLOT等，可以帮助我们更直观地了解数据的特征。
三、数据预处理在数据分析过程中，往往需要对数据进行预处理。
这包括数据的缺失值处理、异常值处理、变量转换等。
SAS提供了一系列函数和过程来帮助我们完成这些任务。
例如，可以使用PROC MI来处理缺失值，使用PROC TTEST来检测异常值，使用PROC TRANSPOSE来进行变量转换等。
在进行数据预处理时，需要根据具体情况选择适当的方法和技巧。
四、数据建模数据建模是数据分析的核心部分。
在SAS中，我们可以使用PROC REG或PROC LOGISTIC等过程来进行线性回归分析和逻辑回归分析；使用PROC GLM或PROC ANOVA等过程来进行方差分析；使用PROC CLUSTER或PROC FACTOR等过程来进行聚类分析和因子分析等。
选择适当的模型和方法是数据分析的关键，需要根据具体问题和数据特点进行判断。
SAS系统和数据分析SAS数据库
SAS系统和数据分析SAS数据库SAS（Statistical Analysis System）系统是一种专业的统计分析软件，它由全球最大的私人软件公司SAS Institute开发。
SAS系统提供了一套完整的工具和功能，用于数据管理、数据预处理、统计分析、数据挖掘、预测建模和报告生成等各个环节。
它被广泛应用于学术研究、市场调查、医学研究、金融分析、企业决策等领域。
SAS系统具有强大的数据管理能力。
它可以处理大规模的数据集，支持多种数据格式，如Excel、CSV、数据库等，并且可以对数据进行高效的检索、排序、过滤和变换操作。
此外，SAS系统还提供了一系列的数据管理功能，如变量创建、缺失值处理、数据合并和拆分等，使用户能够高效地管理和整理数据。
SAS系统还具有丰富的统计分析功能。
它提供了各种统计分析方法和模型，包括描述性统计、假设检验、方差分析、回归分析、聚类分析、主成分分析等。
这些功能能够帮助用户发现数据背后的规律和关联，深入分析数据的特征和趋势，并且进行相应的模型建立和预测。
SAS系统的统计模块非常全面，满足了不同领域和行业对于统计分析的需求。
除了统计分析，SAS系统还提供了强大的数据挖掘功能。
数据挖掘是指从大规模数据集中发现有价值的模式和知识。
SAS系统提供了多种数据挖掘技术和算法，包括聚类分析、分类与回归树、关联规则挖掘、神经网络等。
这些算法能够帮助用户挖掘隐含在数据中的信息和规律，发现决策所需的关键变量和因素，支持企业决策和优化业务流程。
此外，SAS系统还具有丰富的数据可视化和报告生成功能。
用户可以利用SAS系统创建各种图表和图形，如柱状图、折线图、散点图等，以直观的方式展示数据的分布和变化。
同时，SAS系统还支持自动化报告生成，用户可以根据需要自定义报告的格式和内容，并且可以将报告导出为各种格式，如PDF、HTML等，以便于与他人共享和交流。
除了SAS系统本身的功能，SAS还开发了一套全面的数据库管理系统，即SAS数据库（SAS Data Management）。
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第四课SAS数据库一、SAS数据库（SAS data library）的成员一个目录里的所有SAS文件都是一个SAS数据库（SAS data library）的成员。
一个目录可以包含外部文件（非SAS文件）以及SAS文件，但只有这些SAS文件才是SAS数据库的成员。
SAS数据库是一个逻辑概念，没有物理实体。
图4.1描述了SAS数据库、SAS文件和SAS 文件的元素之间的关系。
注意，这个库对应于主机操作系统的一个目录，而SAS文件对应于目录内的一个文件。
图4.1 在SAS数据库中的成员类型例如，我们前面定义的Study永久库就是一个SAS数据库，对应的目录为d:\sasdata\mydir，在此目录内有SAS数据集文件：●Class.sd2（包含两种成员类型DATA和VIEW）●索引文件Class.si2其他SAS文件如用BASE SAS软件的存储程序功能产生的成员类型为：●PROGRAM程序文件SAS的目录是具有成员类型为：●CATALOG的SAS文件此文件用来存储许多称为目录条目（catalog entries）的不同类型的信息，用于SAS系统识别它的结构。
典型地，像BASE SAS软件，如果存储目录条目信息对于处理是必要的话，就自动地存储SAS目录条目，而在其他SAS软件中，用户必须在各个过程中规定这个目录条目，用下面完整的四级名字形式来识别：libref.catalog.entry-name.entry-type（库标记.目录名.条目名.条目类型）。
SAS系统有一些特性帮助你管理目录中的条目，一是CATALOG过程，它是BASE SAS软件中的一个过程；另一个是显示管理的CATALOG窗口。
SAS访问描述器是一个允许用户创建SAS/ACCESS视图的工具，访问描述器的成员类型为：●ACCESS的一些文件我们可以用SAS/ACCESS软件里的ACCESS过程创建它们。
访问描述器描述存储在SAS 系统外部的数据，如一些公开的数据库管理系统（DBMS）中的数据，每个访问描述器保存我们想要访问的有关DBMS文件的必要信息，如它的名字、列名和列类型等。
二、对SAS数据库的管理1.联系和删除库标记的方法可以使用LIBNAME语句把库标记与一个物理名字联系起来.例如上面例子中: libname Study 'd:\sasdata\mydir';也可以使用LIBNAME语句删除这个库标记,提交的形式如下:libname Study clear ;所谓的SAS数据库的物理名字，是指在你的主机系统下的SAS文件名，因此必须符合主机系统下文件名的法则，如在Windows环境下，文件的路径(也称主机的目录名)命名法则为如d:\sasdata\mydir的形式。
库标记是在SAS系统中用来标识SAS系统一组文件的方式，它是一个临时的名字，使得我们在每一个SAS系统作业或会话中与SAS数据库联系在一起。
2.查看SAS数据库及其内容如图4.2所示，操作步骤如下:图4.2 创建和查看STUDY数据库及其内容●在命令框中键入LIB或LIBNAME，进入LIBNAME窗口，列出了所有已指定库标记的SAS数据集●在想要查看的库前面的横线上键入S（即SELECT）并回车，进入DIR窗口，列出了指定数据库中的所有SAS文件●在想要查看的数据集前面的横线上键入S并回车，进入V AR窗口，列出了指定数据集的描述部分的信息●在想要修改的变量前面的横线上键入R（即RENAME）并回车，可以改变这个变量的属性。
●发布END命令退出当前窗口或用MOUSE单击一下窗口右上角的关闭窗口按钮。
3.用Libraries对话框进行管理用MOUSE单击一下SAS系统的标准工具栏上的Libraries按钮（最后一组命令按钮的第一个），或选择菜单命令：Globals\Access\Display libraries进入Libraries对话框，如图4.3所示。
在这个Libraries对话框中可以更方便地完成上述的库标记的建立（单击New Library按钮）和修改（单击Modify Library按钮），数据库和SAS 文件的查看（使用View下拉菜单）和更新（单击Refresh按钮）等SAS数据库的管理。
图4.3 使用Libraries对话框进行数据库管理三、SAS文件的驱动（Engines）1.驱动（Engines）的概念驱动（Engines）是SAS系统从文件中读出数据和写入数据到文件中的一些内部I/O指令。
从SAS系统的6.06版本起，SAS系统引入了有关驱动（Engines）的文件新概念，用这一方法显著地扩充了系统的文件存取功能。
2.Engnies和SAS数据集模式的关系如图4.4所示。
图4.4 Engines和SAS数据集模式的关系3.SAS系统采用Engines驱动的优点●处理已存在的较早版本的数据集，而不必拷贝它们为新版本的格式●处理由各种数据管理系统（比DB2、ORACLE、Rdb/VMS和SQL/DS）所创建文件的数据格式●处理用统计软件（比如SPSS、BMDP和OSIRIS）生成的数据●创建一些被压缩、加索引和其他特性的SAS数据集第五课采用不同的文件或SAS数据集中的一些变量来创建逻辑的SAS数据集输入输出格式一、SAS数据集中变量的类型SAS共有两种类型的变量：●字符型变量━━以ASCII码存放，最大长度不超过200字符●数据型变量━━以浮点数存放，长度为8个字节SAS数据集的矩阵式结构要求每个观测的每个变量值都必须存在，因此如果某个数据值缺失，系统会自动补上一个缺失值。
对于数字型变量，这个值显示为一个点“.”，而对于字符型变量，这个值显示为空格。
二、输入和输出格式SAS数据集的数据值的内部存放格式并不一定与该数据值的输入和输出格式一致，这取决于SAS的两个重要功能：输入格式（Informats）和输出格式（Formats）。
输入格式指示SAS 系统如何读入数据，而输出格式指示SAS系统如何输出数据。
它们的一般形式如下：●输入格式：<$>informat<w>.<d>●输出格式：<$>format<w>.<d>其中，$符号指示这是个字符输入输出格式，没有$符号表示是数值输入输出格式；Informat 是一个输入格式的名字，format是一个输出格式的名字；w是宽度值，对许多输入输出格式这个值是输入输出数据的列数；d在数值输入输出格式中是小数部分的长度；点“.”是所有输入输出格式中必须包含的分隔符，作为名字的一部分。
如果在格式中省略w和d值，SAS 系统使用缺省的值。
在SAS系统6.12版本中有五类输入格式，字符输入格式共有14种，数值输入格式共有35种；四类输出格式，字符输出格式共有13种，数值输出格式共有41种。
三、日期时间值在SAS系统中的存储当变量的值表示日期、时间和日期时间时，在这种特殊的情况下，用户还需了解日期时间值在SAS系统中是怎样被存储的。
SAS系统存储日期值为：●1960年1月1日和这个日期之间的天数例如，1962年3月8日被存储为797（即366+365+31+28+7），1958年10月1日被存储为－457（即－365－31－30－31）。
SAS系统存储时间值为：－457●从午夜开始到此刻的秒数例如，8：18存储为29880（8×60×60+18×60）。
一个日期时间值存储为1960年1月1日午夜到这个日期时间之间的秒数。
例如，1962年3月8日8:18存储为6915960(797×24×360+29880)。
SAS系统6.12版本提供了17种日期、时间和日期时间的输入格式，31种输出格式。
四、几种常用的输入输出格式如表5.1所示。
表5.1 常用的输入输出格式主要的输入输出格式名描述w.d 标准的数值数据型格式$w. 标准的字符数据型格式COMMAw.d 含有逗号、小数点的数值数据型格式DOLLARw.d 含有美元号$、逗号和小数点的数值数据型格式DATEw. 日、月份、年形式的日期值（ddmmmyy），例如，w=7时，18jan97；w=9时，18jan1997MMDDYYw. 月份、日、年形式的日期值（mmddyy），例如，w=8时，01/18/97；w=6时，011897五、数据格式变换举例设有一个SAS数据集survey，其中有一个数字变量INCOME和一个日期变量BDATE，针对不同的采样数据格式，我们对变量采用对应的输入格式，得到在SAS系统中实际存储的数据值，然后根据报表的输出要求，选定一种输出格式，将实际存储的数据值按所选输出格式显示结果。
如表5.2所示。
表5.2 INCOME 和BDA TE变量的输入输出格式输入数据→变量和输入格式→实际存储数据值→变量和输出格式→显示结果12345.1234 Income8.2 12345.12 Income8.212345.1212,345.1234 Incomecomma8.2 12345.12 Incomecomma8.212,345.12$12,345.1234 Incomedollar8.2 12345.12 Incomedollar8.2$12,345.1208MAR62 Bdatedate7. 797 Bdatemmddyy6.03086203/08/62 Bdatemmddyy8. 797 Bdatedate9.08MAR1962。