SAS系统和数据分析PROC TRANSPOSE转置数据集
统计软件SAS教程SAS代码[宝典]
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统计软件SAS教程 SAS代码libname dy 'd:\dzwj';data dy.by_student;proc print data=dy.c9501;by sex; /*分类*/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.bkmoney;input name $ amount;cards;李明 20张红艺 15王思明 10张聪 20刘颖 50;run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.sum_bkmoney;proc print data=dy.bkmoney noobs; sum amount;/*sum函数求和*/run;libname dy 'd:\dzwj';proc sort data=dy.c9501;by name;proc sort data=dy.bkmoney;by name;data dy.c9501bk;merge dy.c9501 dy.bkmoney;/*merge横向合并*/ by name;run;proc sort data=dy.c9501bk;by sex;proc print data=dy.c9501bk;by sex;sum amount;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.table_c9501bk;proc tabulate data=dy.c9501bk;class sex;var amount;table sex,amount;run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.table_c9501bk1;proc tabulate data=dy.c9501bk;class sex;table sex;run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.meanstd_c9501;proc tabulate data=dy.c9501bk;class sex;var math chinese;table sex,(math chinese)*(mean std); /*求变量的均值*/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.meanstd_c9501;proc tabulate data=dy.c9501bk;class sex;var math chinese;table all sex,(math chinese)*(mean std); /*求所有的变量的均值*/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.meanstd_c9501;proc tabulate data=dy.c9501bk;class sex;var math chinese;table (sex all)*(N PCTN); /*频数分布*/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.meanstd_c9501;proc tabulate data=dy.c9501bk;class sex;var math chinese;table (sex all)*math*(mean std); /*指定变量的均值和方差*/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.meanstd_c9501;proc tabulate data=dy.c9501bk;class sex;var math chinese;table (sex all),(math chinese)*(mean std); /*统计量加标签*/keylabel mean='平均值' std='标准差' all='总计';label sex='性别' math='数学' chinese='语文';run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.meanstd_c9501;proc tabulate data=dy.c9501bk;class sex;var math chinese;table (sex all='总计'),(math chinese)*(mean='平均值' std='标准差'); /*统计量加标签，标签加在其中*/label sex='性别' math='数学' chinese='语文';run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.by_sex;proc sort data=dy.c9501;by sex;run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.by_sex;proc sort data=dy.c9501;by sex descending math;run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.onecol;input NUM TEST $ VAl;cards;1 a 112 a 123 a 131 b 212 b 223 b 23;run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.transpose_onecol;by NUM;run;proc transpose data=dy.onecol out=dy.twotest; /*转置*/var val;id test;by NUM;run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.means_c9501;proc means data=dy.c9501; /*描述性统计*/run;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.univariate_sas;proc univariate data=sasuser.gpa;var gpa;run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.freq_c9501;proc freq data=dy.c9501; /*求频率和累计值*/ tables sex;run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.corr_sas;proc corr data=Sasuser.gpa; /*相关性*/var hsm hss hse;run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj';data dy.student1;/**/run;run;libname dy 'd:\dzwj'; data dy.student1;/**/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj'; data dy.student1;/**/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj'; data dy.student1;/**/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj'; data dy.student1;/**/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj'; data dy.student1;/**/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj'; data dy.student1;/**/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj'; data dy.student1;/**/run;proc print;run;libname dy 'd:\dzwj'; data dy.student1;/**/run;proc print;run;。
--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。
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;
SAS中保存统计分析步的结果至数据集中
SAS中保存统计分析步的结果至数据集中在我们做完统计分析步（如proc reg等）后，有时想要将某些数据保存在数据集中，较为简单的常用方法有下面三种：使用proc步输出选项，使用output语句，使用ods output的方法。
下面以较为常用的proc reg步进行举例说明：1.使用proc reg步输出选项在proc reg ; 的options中可以选择outest= 选项来产生一个数据集，用于存储参数估计值、模型拟合的相关统计值等；同时还有edf、outseb、tableout、sse等选项（其他更多选项参见SAS help文档），可以将你想要的统计分析存储于outest= 生产的数据集中。
•OUTEST= outputs a data set that contains parameter estimates and other model �0�3t summary statistics•EDF outputs the number of regressors, the error degrees of freedom, and the model R2 to the OUTEST= data set•OUTSEB outputs standard errors of the parameter estimates to the OUTEST= data set•TABLEOUT outputs standard errors, con�0�3dence limits, and associated test statistics of the parameter estimates to theOUTEST= data set例：proc reg data=sashelp.class outest=result1 edf sse;model weight=height;quit;数据集work.result1如下：2.使用proc reg步的output语句在proc reg步中，output语句语法如下：output <out=SAS-data-set >< keyword=names > < . . . keyword=names > ;使用output语句可保存模型拟合后，模型诊断检验的一些数据。
SAS应用基础3-1
FORMAT过程选项 FORMAT过程选项
◎PROC FORMAT语句表示开始自定义变量的格式 FORMAT语句表示开始自定义变量的格式 常用选项有: 常用选项有:
CNTLIN=数据集 指定数据集保存输入格式的控制信息; CNTLIN=数据集 指定数据集保存输入格式的控制信息; CNTLOUT=数据集 指定数据集保存输出格式的控制信息; CNTLOUT=数据集 指定数据集保存输出格式的控制信息; LIBRARY=库标识 LIBRARY=库标识 设定存储输入输出格式控制的数据集 所在的SAS 数据库标识 数据库标识. 所在的 SAS数据库标识. 该选项用于建立永久性输入输 出格式, 使用前应先LIBNAME 语句将具体的文件夹和 出格式 , 使用前应先 LIBNAME语句将具体的文件夹和 数据库标识关联起来. 数据库标识关联起来. 注意: 注意:要确保顺利使用存储在某个库中的格式 ,应设置系 统选项FMTSEARCH FMTSEARCH: 统选项FMTSEARCH: OPTIONS FMTSEACH=(库名1 库名2 …); FMTSEACH=(库名 库名2 库名1
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转置数据集示例
data score; score; name$ math@@; input name$ chinese english math@@; cards; cards; zhao 67 76 74 qian 89 78 92 sun 88 76 90 li 93 85 82 wang 78 64 72 xu 90 94 77 print; proc print; transpose; proc transpose; name; /*用姓名来作为新数据集的变量名 用姓名来作为新数据集的变量名* id name; /*用姓名来作为新数据集的变量名*/ print; proc print; run; run;
如何利用SAS进行数据挖掘
如何利用SAS进行数据挖掘数据挖掘是通过运用各种统计分析工具和算法来发现数据中隐藏的模式和关联性的过程。
SAS是一个强大的数据分析工具，它提供了广泛的数据挖掘功能，能够从大规模数据中提取有价值的信息和知识。
本文将介绍如何利用SAS进行数据挖掘，并按类划分为数据预处理、数据探索和建模三个章节。
第一章：数据预处理数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等过程。
1.1 数据清洗数据清洗是通过检测和纠正数据中的错误、缺失值和异常值，确保数据的质量和准确性。
在SAS中，可以使用数据步骤来进行数据清洗，例如使用PROC FREQ统计缺失值的情况，并使用PROC MEANS或PROC UNIVARIATE统计异常值。
此外，SAS还提供了丰富的数据清洗函数和技术，例如使用IF语句删除异常值或使用FORMAT语句将缺失值替换为指定值。
1.2 数据集成数据集成是将多个数据源中的数据融合到一个数据集中的过程。
SAS提供了PROC APPEND和DATA步骤等方法来实现数据集成。
可以使用PROC SQL语句来合并两个或多个数据集，也可以使用DATA步骤中的SET语句将多个数据集合并。
1.3 数据转换数据转换是将原始数据转换为适合进行数据挖掘的形式，例如将连续数据离散化、对数据进行标准化、归一化等。
SAS提供了多种数据转换函数和过程，例如使用PROC TRANSPOSE将行数据转化为列数据、使用PROC RANK将连续变量分为等级等。
1.4 数据规约数据规约是通过选择部分数据或提取其中有用的信息来减少数据量，并保持数据挖掘任务的效果不变。
SAS提供了PROC SURVEYSELECT和PROC SAMPLING等过程来进行数据规约，可以通过随机抽样、分层抽样等方法来选择子集。
第二章：数据探索数据探索旨在发现数据中的潜在模式、规律和关联关系，为后续的建模过程提供指导。
2.1 数据可视化数据可视化是数据探索的关键环节，它通过图表、统计图形等方式直观地展示数据的特征和分布情况。
sas 数据处理
一、数据处理的过程•SAS为方便数据的管理和处理，提供了几个常用的与数据管理有关的数据处理过程•Proc sort排序过程•Proc append追加数据•Proc compare数据集的比较•Proc transpose数据集转置•Proc standard数据集的标准化•Proc rank数据集的等级化二、Append过程•功能：追加数据到主数据集后。
即数据集的纵向合并。
格式proc append base=主数据集data=追加数据集<Force>；Run;选项Force：强制执行当下面的情况出现时，必须使用force选项–主数据集内没有的变量而出现在追加数据集内–两个数据集内有同名变量，但是的变量类型不一致–两个数据集内有同名变量且类型一致，但是变量的存贮长度不一致data a;input x y;datalines;123456;data b;input x z;datalines;100200300400500600;data c;input x y;datalines;102030405060;proc append base=a data=c;proc print data=a;run; proc append base=a data=b;proc print data=a;run;proc append base=a data=b force;proc print data=a;run;三、Sort过程•功能：排序•格式PROC SORT data=数据集<out=排序结果数据集><dupout=重复数据集><Nodupkey><Noduprecs><其他选项>；BY<DESCENDING>排序变量1<...>；Run;选项•NODUPKEY：删除关键字重复记录•NODUPRECS|NODUP：删除重复记录•DUPOUT=重复数据集：相同数据存放数据集四、Compare过程•功能：比较两个数据集的异同。
sas中用于对数据集行列互换的方式
sas中用于对数据集行列互换的方式SAS中用于对数据集行列互换的方式在SAS中，我们经常需要对数据集进行行列互换，以便更好地进行数据分析和处理。
SAS提供了多种方法来实现这一目的，本文将介绍其中两种常用的方法。
方法一：使用PROC TRANSPOSEPROC TRANSPOSE是SAS中用于对数据集进行行列互换的过程。
它可以将数据集中的行转换为列，或将列转换为行。
PROC TRANSPOSE的语法如下：PROC TRANSPOSE DATA=dataset OUT=transposed_dataset; BY variable;ID variable;VAR variable;RUN;其中，DATA参数指定要转换的数据集，OUT参数指定转换后的数据集名称。
BY参数指定按照哪个变量进行分组，ID参数指定要转换的列变量，VAR参数指定要转换的值变量。
例如，我们有一个数据集sales，其中包含了不同地区的销售额数据：data sales;input region $ sales;datalines;North 1000South 2000East 1500West 1800;我们可以使用PROC TRANSPOSE将其行列互换，代码如下：proc transpose data=sales out=transposed_sales;var sales;run;运行后，我们得到了一个新的数据集transposed_sales，其中包含了转换后的数据：变量名 | North | South | East | West-------|-------|-------|------|------sales | 1000 | 2000 | 1500 | 1800方法二：使用DATA步骤除了PROC TRANSPOSE，我们还可以使用DATA步骤来实现数据集的行列互换。
具体方法是将原始数据集中的每一列作为新数据集中的一行，代码如下：data transposed_sales;set sales;array sales_array(*) sales;do i=1 to dim(sales_array);region=scan(vname(sales_array(i)),1,'_');sales=sales_array(i);output;end;drop i sales:;run;在这个代码中，我们首先使用SET语句将原始数据集sales读入，然后使用ARRAY语句将sales变量存储到一个数组sales_array中。
sas转置函数 -回复
sas转置函数-回复SAS是一种非常强大的统计分析软件，具有丰富的功能和灵活的性能。
在SAS中，转置函数是一项非常有用的功能，它可以将数据集中的行和列进行转换。
通过使用转置函数，我们可以从数据集的列中创建新的变量，或者将数据集的行转换为列。
在本文中，我们将深入研究SAS中的转置函数，以及如何使用它进行数据转换和分析。
首先，让我们来了解一下SAS中的转置函数的基本概念。
转置函数的基本语法如下：PROC TRANSPOSE DATA=dataset OUT=transposed_dataset;BY variable_name;ID column_variable_name;VAR variable_list;RUN;上述语法中，`PROC TRANSPOSE`是进行转置的过程声明部分。
`DATA=`参数用于指定要进行转置的数据集，`OUT=`参数用于指定转置后的数据集存储位置。
`BY`参数用于指定按照哪个变量进行拆分，`ID`参数用于指定要作为新变量的列，`VAR`参数用于指定要转置的变量列表。
`RUN`语句表示转置过程的结束。
我们接下来通过一个例子来说明如何使用转置函数。
假设我们有一个数据集`grades`，其中包含学生的姓名、科目和成绩。
我们希望将每个学生在不同科目下的成绩转置为每个科目的新变量，并按照学生姓名进行拆分。
下面是具体的操作步骤：1. 首先，我们需要创建一个新的数据集`transposed_grades`来存储转置后的数据。
我们可以使用`DATA`声明来创建一个新的数据集。
DATA transposed_grades;2. 接下来，我们使用`PROC TRANSPOSE`声明来指定要进行转置的数据集和转置结果的输出位置。
PROC TRANSPOSE DATA=gradesOUT=transposed_grades;3. 然后，我们使用`BY`参数指定按照学生姓名进行拆分。
BY student_name;4. 使用`ID`参数指定要作为新变量的列，即科目。
SAS系统和数据分析PROCTRANSPOSE转置数据集
第十三课PROC TRANSPOSE转置数据集一、转置数据集的概念在对数据库的操作中，有时需要把数据库的行和列进行交换，也可称转置。
SAS系统中TRANSPOSE过程能完成对SAS数据集的转置，即把观测（行）变为变量（列），变量变为观测。
该过程从读入的一个数据集中创建一个新的数据集。
新数据集中包含三类变量：●一是由输入数据集中的观测转置后创建的新变量，又称转置变量，如_NAME_、COL1、COL2、COL3……●二是从输入数据集中拷贝过来的变量，使用COPY语句定义这个变量，新数据集中COPY过来的变量与输入数据集中的变量具有相同的名字和值●三是为了识别新数据集中每条观测的来源用ID语句定义的变量值作为新数据集创建的新变量二、使用PROC TRANSPOSE过程转置数据集1.用于TRANSPOSE过程的常用语句Proc Transpose <DATA=输入数据集OUT=转置数据集><选项列表> ;Var变量列表;Id变量;Copy变量列表;Run ;2.转置CLASS数据集例如，在CLASS数据集中有变量NAME、TEST1、TEST2和TEST3，是按每个学生各课程成绩作为一条观测来组织的，现在我们要创建一个按每门课程各个学生的考试成绩作为一条观测的新数据集NEWCLASS。
程序如下：Proc Transpose Data=CLASS Out=NEWCLASS ;Var TEST1 TEST2 TEST3 ;Run ;转置生成的新数据集NEWCLASS的结果如图13.1所示。
3.设定新数据集中的转置变量名新数据集中的转置变量名是可以由用户自己设定的。
●通过PROC TRANSPOSE语句的选项NAME=COURSE，修改了省缺的新变量名_NAME_为COURSE●还可以通过选项PREFIX=NO，修改了省缺的新变量名COL1、COL2、COL3、COL4、COL5为NO1、NO2、NO3、NO4、NO5●如果新变量名COL1、COL2、COL3、COL4、COL5想用输入数据集CLASS中NAME变量中的对应值来替代，使用ID命令定义NAME即可。
SAS基础语法总结
一、DATA语句DATA语句的作用是表明数据步的开始并给出数据集的名称。
DATA语句的格式为：DATA 数据集的名称；数据集的名称必须以英文字母开始，最长不超过8个字符。
二、CARDS语句CARDS语句的作用是与“;”呼应,标志数据行的开始与结束。
CARDS语句的格式为：CARDS;数据行;如果使用CARS语句，在CARDS的后面必须紧跟数据行，并且在一个数据步中最多只能使用一个CARDS语句。
三、INPUT 语句INPUT语句的作用是描述输入记录中的数据，并把输入值赋给相应的变量。
INPUT语句的格式为：INPUT 数据的变量名、顺序及类型；用INPUT语句是为了读取外部文件的数据或跟在CARDS语句后面的数据。
SAS默认用INPUT语句读取的是数值类型变量的值。
若在变量后加’$’，则该变量为字符串类型变量。
为从一行读入多个观测值，应使用行保持符’@@’限制度数指针，使其保持在这一行上读数，知道数据读完为止。
例如：Input x y@@;Cards;2 3 4 5 6 7 8;四、INFILE语句Infile语句的作用是指明外部数据文件的名称，并从这个外部数据文件中读取数据。
INFILE语句的格式为：INFILE ‘外部数据文件名’；例如，在D盘上有一个名称为xiao.txt的数据文件，其中数据排列为：A 3.16B 2.9 B 5.8 B 3 A 4.9 A 4.17用INFILE语句读取数据的代码为：Data ex;Infile ‘D:xiao.txt’;Input z$ x@@;Proc print;Run;五、SET语句SET语句的作用是按照指定的条件从指定的数据集中读取数据机那里新的数据集获奖两个数据集中的观测值纵向连接建立新的数据集。
SET语句的格式为：SET 数据集名表;例如，从数据集EX中读取数据建立新的数据集EX1，可编辑语句：DATA EX1;SET EX;将两个数据集D1和D2中的观测值纵向连接建立新的数据集D3，可编辑语句：DATA D3;SET D1 D2;六、MERGE语句MERGE语句的作用是将两个数据集中的各个观测值横向合并建立新的数据集。
SAS实验室之PROCTRANSPOSE
SAS实验室之PROCTRANSPOSE⾸先，抛开SAS,回忆我们在数学课本上学习的转置是什么概念，转置如下图：以上就是数学中的转置。
那么在SAS⾥该如何转置呢？先看语法格式：PROC TRANSPOSE <DATA=input-data-set> <DELIMITER=delimiter> <LABEL=label><LET> <NAME=name> <OUT=output-data-set> <PREFIX=prefix> <SUFFIX=suffix>;BY <DESCENDING> variable-1<<DESCENDING> variable-2 ...><NOTSORTED>;COPY variable(s);ID variable;IDLABEL variable;VAR variable(s);其中，VAR variable(s); 确定要转置的数据，后⾯跟数据对应的变量名；ID variable;确定转置后新变量的变量名，若没有该语句，则新变量名以COLN的形式命名；BY <DESCENDING> variable-1 <<DESCENDING> variable-2 ...> <NOTSORTED>; 确定以什么变量分组，最终各个组分别转置，后⾯跟要分组的变量名；COPY variable(s); 对于没有转置但是要保留的变量给复制下来；IDLABEL VARIABLE;/<LABEL=label> 给被转置的变量加上标签；<PREFIX=prefix>新形成的变量的变量名的前缀；<SUFFIX=suffix>新形成的变量的变量名的后缀；LET 允许转置中存在重复值。
proc transreg data=结果解读
主题：使用PROC TRANSREG对结果进行解读内容：1. PROC TRANSREG是一个SAS过程，用于执行变量转换和回归分析。
它可以用来处理数据集，进行变量变换和回归分析，并生成结果。
2. 在使用PROC TRANSREG对结果进行解读时，首先需要明确目的。
是为了了解变量的转换过程，还是为了对回归分析的结果进行解读。
根据不同的目的，可以采取不同的分析方法。
3. 对数据集进行处理时，可以使用PROC TRANSREG中的一些子命令，比如CREATE、LONG、FORMAT等命令，用来创建新的变量、改变数据集的结构和格式等操作。
4. 当需要对变量进行转换时，可以使用PROC TRANSREG中的TRANSFORM命令，根据需要对变量进行对数化、指数化、平方化、对倒化等操作。
5. 对于回归分析的结果，可以使用PROC TRANSREG中的MODEL命令，指定自变量和因变量，进行回归分析。
根据具体情况，可以选择线性回归、逻辑回归、多元回归等不同的模型。
6. 在进行回归分析后，可以使用PROC TRANSREG中的OUTPUT命令，生成回归分析的结果报告。
这些结果报告包括回归系数、拟合优度、显著性检验等统计指标，用来对回归模型的拟合效果进行评价。
7. 对于生成的结果报告，需要进行解读和分析。
首先要关注各个回归系数的大小和显著性，判断自变量对因变量的影响程度。
其次要考虑模型的拟合效果，通过拟合优度和显著性检验来评价模型的适用性。
8. 需要注意的是，在使用PROC TRANSREG对结果进行解读时，要考虑数据的质量和样本的代表性。
如果数据存在缺失值、异常值或者样本不均衡等问题，会影响结果的解读和分析。
9. 还需要考虑变量的选择和模型的构建，不合适的变量选择和模型构建会导致结果的失真和误导。
在进行解读时，要对变量和模型进行合理的选择和验证，保证结果的可靠性和有效性。
10. 使用PROC TRANSREG对结果进行解读是一个复杂的过程，需要综合考虑数据处理、变量转换、回归分析和结果解读等多个环节。
SAS学习系列09. 用SET语句创建,修改数据集
09. 用SET语句创建,修改数据集（一）用SET语句创建/修改数据集用SET语句，可以从已有数据集创建新数据集、增加新变量、修改数据集。
注意：SET语句是一次一个观测值地，对已有数据集循环执行数据步创建新数据集。
一、基本语法data 新数据集名< (可选项) >;set 已有数据集名< (可选项) >;示例（从数据集sales创建子数据集Friday，增加变量Total）：data friday;set sales;if Day = 'F';Total = Popcorn + Peanuts;run;例1 关于火车运汽车的数据（C:\MyRawData\Train.dat），包括发车时间、火车上的汽车数、火车中的人数：数据被读入一个永久数据集trains.sas7bdat中，储存在“D:\我的文档\My SAS Files\9.3”目录下。
代码：data'c:\MySASLib\trains';infile'c:\MyRawData\Train.dat';input Time TIME5. Cars People;run;由于每辆车的最大乘客数为6人，现在想知道一列火车上，平均每辆汽车的乘客数是多少，在一个新数据集中插入一列计算。
代码：set'D:\我的文档\My SAS Files\9.3\trains';PeoplePerCar = People / Cars;run;proc print data = averagetrain;title'Average Number of People per Train Car';format Time TIME5.;run;运行结果：二、用“drop（舍弃）和keep（保留）选项”选择变量（列）在data步中该选项以及SET语句，可以控制从原数集中读出的变量是否被写入要创建的数据集。
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，它通常分为两部分：●描述部分——包含了一些关于数据属性的信息●数据部分——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）●表的行称之为观察（Observation），观察相当于记录（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分,而且包括数据部分。
SAS 数据视窗只有描述部分，没有数据部分，只包含了与其他数据文件或者其他软件数据的映射关系，能使SAS的所有过程可访问到，实际上并不包含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过程用相同方法处理数据集aaa.abc，而忽略它的形式：PROC PRINT DATA=aaa.abc三、SAS数据集的名字SAS数据集名字包括三个部分，格式如下：Libref.data-set-name.membertype●Libref（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分用户使用时不必给出。
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aaa.abc这个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。
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 转置数据集的方法
在SAS中，可以使用PROC TRANSPOSE过程来转置数据集。
以下是一些常见的转置方法：
方法一：基于V AR语句的简单转置
PROC TRANSPOSE DATA=原始数据集OUT=转置后的数据集;
V AR 变量名;
RUN;
这种方法适用于只需要转置一个或多个特定变量的情况。
方法二：基于BY语句和ID语句的分类转置
PROC TRANSPOSE DATA=原始数据集OUT=转置后的数据集PREFIX=新变量前缀;
BY 分类变量;
ID 标识变量;
V AR 需要转置的变量;
RUN;
这种方法适用于根据分类变量和标识变量进行转置的情况。
结果数据集会生成以新变量前缀开头的列名。
方法三：基于WHERE子句的条件转置
PROC TRANSPOSE DATA=原始数据集OUT=转置后的数据集PREFIX=新变量前缀;
WHERE 条件表达式;
V AR 需要转置的变量;
RUN;
这种方法适用于根据条件表达式筛选需要转置的观测值的情况。
以上是几种常见的转置数据集的方法，你可以根据具体的需求选择合适的方法进行转置。
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第十三课PROC TRANSPOSE转置数据
集
一、转置数据集的概念
在对数据库的操作中，有时需要把数据库的行和列进行交换，也可称转置。
SAS系统中TRANSPOSE过程能完成对SAS数据集的转置，即把观测（行）变为变量（列），变量变为观测。
该过程从读入的一个数据集中创建一个新的数据集。
新数据集中包含三类变量：
●一是由输入数据集中的观测转置后创建的新变量，又称转置变量，如_NAME_、
COL1、COL2、COL3……
●二是从输入数据集中拷贝过来的变量，使用COPY语句定义这个变量，新数据集
中COPY过来的变量与输入数据集中的变量具有相同的名字和值
●三是为了识别新数据集中每条观测的来源用ID语句定义的变量值作为新数据集创
建的新变量
二、使用PROC TRANSPOSE过程转置数据集
1.用于TRANSPOSE过程的常用语句
Proc Transpose <DATA=输入数据集OUT=转置数据集><选项列表> ;
Var变量列表;
Id变量;
Copy变量列表;
Run ;
2.转置CLASS数据集
例如，在CLASS数据集中有变量NAME、TEST1、TEST2和TEST3，是按每个学生各课程成绩作为一条观测来组织的，现在我们要创建一个按每门课程各个学生的考试成绩作为一条观测的新数据集NEWCLASS。
程序如下：
Proc Transpose Data=CLASS Out=NEWCLASS ;
Var TEST1 TEST2 TEST3 ;
Run ;
转置生成的新数据集NEWCLASS的结果如图13.1所示。
图13.1 由CLASS转置生成的新数据集NEWCLASS
3.设定新数据集中的转置变量名
新数据集中的转置变量名是可以由用户自己设定的。
●通过PROC TRANSPOSE语句的选项NAME=COURSE，修改了省缺的新变量名
_NAME_为COURSE
●还可以通过选项PREFIX=NO，修改了省缺的新变量名COL1、COL2、COL3、
COL4、COL5为NO1、NO2、NO3、NO4、NO5
●如果新变量名COL1、COL2、COL3、COL4、COL5想用输入数据集CLASS中
NAME变量中的对应值来替代，使用ID命令定义NAME即可。
这样命名新变量的优点是通过新变量名就可以很容易地识别原数据集中的观察行
修改程序如下：
Proc Transpose Data=CLASS Out=NEWCLASS Name=COURSE ;
Var TEST1 TEST2 TEST3 ;
Id Name ;
Run ;
转置生成的新数据集NEWCLASS的结果如图13.2所示。
图13.2 使用ID语句转置生成的新数据集NEWCLASS
第十四课另外，还可以在PROC TRANSPOSE过程中使用COPY语句，在语句中指定输入数据集的某一个（或某几个）变量，将直接把输入数据集中指定变量那一列拷贝到新数据集也成为一列。
当然，这样操作常会产生输出数据集的行和列数不匹配，用缺失值填满。
使用
FSVIEW过程编辑数据集
我们前面主要用SAS的程序方法来编辑SAS数据集。
实际上，很多用户习惯使用SAS/FSP 软件的FSVIEW过程来编辑SAS数据集，这是一种交互式菜单编辑方式，非常方便。
例如，在PROGRAM EDITOR 窗口中输入的程序如下：
Proc fsview data=study.survey ;
Run ;
程序提交后，进入FSVIEW窗口。
用户仍然可以在命令框中键入命令来编辑，如键入DROP命令去掉不需要显示的变量（投影操作）、WHERE命令获得子集（选择操作）及WHERE ALSO命令获得子集的子集。
FSVIEW过程与FSEDIT过程相比，FSVIEW过程更方便，是用
户最常用的输入和编辑SAS数据集的过程。
因为FSVIEW在每一屏显示尽可能多的观测，是一种屏编辑；而FSEDIT在每一屏只显示一条观测，是一种行编辑。
我们在这里以编辑数据集STUDY.SURVEY.DA TA为例，简单介绍几种最常用的编辑操作。
一、选择Edit/Update/Record命令编辑记录
如果选择了Edit/Update/Memer命令，则按数据集的一个个数据项进行编辑，每按一个Enter编辑光标跳到下一个数据项。
如果选择了Edit/Update/Record命令，则按数据集的一条条记录进行编辑，每按一个Enter编辑光标跳到下一条记录。
如图14.3所示是FSVIEW屏编辑窗口。
图14.3 FSVIEW屏编辑窗口
1.修改指定记录
进入按记录编辑状态后，只要单击一下所要编辑记录的行中任意位置，就会出现高反差的编辑条，移动左右光标到行中某处即可修改。
要注意的是，窗口中显示的是数据集的输出格式，我们在输入或修改时，一定要按输入格式进行输入，否则可能发生错误。
2.删除指定记录
按上下光标或Page Up/Page Down键可上下移动编辑光标，移到指定行后再按Enter键，也会出现高反差的编辑条，只有在出现编辑条时再按工具栏上的Delete按钮，才能删除此记录行。
另外一种方法是，选择Edit/Delete命令后，再输入需要删除记录的OBS编号。
需要注意，OBS编号是记录输入的顺序号，而不是当前记录的逻辑顺序编号。
记录输入的顺序号可能不连续，原因是断缺号码的输入记录已经被删除了。
3.新增一条记录
如果需要新增记录，选择Edit/Autoadd命令，将新增一条空白记录，然后在空白记录上输入，按Enter键将继续新增空白记录。
Edit/Autoadd是一个开关命令，再次选择此命令将关掉新增记录状态。
4.选择View/Arrange variables/Drop命令去掉变量的显示
如果要去掉不需要显示的变量,例如AGE变量，选择View/Arrange variables/Drop命令后将出现如图14.4所示的输入框，空白框中输入数据集变量名AGE，单击OK即可。
图14.4 去掉AGE变量
二、选择View/Rename命令更改变量的名称
如果要更改变量的名称,例如将NAME变量名更改为ID_NAME。
选择View/Rename命令后将出现见图14.5所示输入框，输入被改的变量名NAME和改为的变量名ID_NAME。
单击OK改名任务完成。
图14.5 更改NAME变量名为ID_NAME
三、选择View/Assign formats/Format命令重
新定义变量的输出格式
STUDY.SURVEY数据集在初始创建时，我们只考虑了输入格式，现在在屏幕的窗口中显示的数据格式是一种系统默认的输出格式，可能不符合用户的要求，例如BDA TE出生年日期变量，显示的是SAS系统内部的日期存储值，我们将它改成MMDDYY8.日期输出格式。
选择View/Assign formats/Format命令后将出现如图14.6所示输入框，在Enter name of format 输入框中输入输出格式MMDDYY8.，在Enter name of variable(s) to format输入框中输入需改变输出格式的变量名BDATE。
单击OK修改完成。
图14.6 更改BDA TE变量的输出格式
四、选择Locals/Define formula命令新增显示
变量
假设我们要对STUDY.SURVEY数据集新增一个TAX显示变量，它的值可由本条观测的其他字段变量中的值经过一定的运算求得，例如TAX=INCOME*10%。
选择Locals/Define formula命令后就会出现如图14.7所示的定义新变量的窗口，在Name中输入新变量TAX回车，在Enter the formula below的下面立即出现TAX=，在Type中有数字NUMERIC和字符CHARACTER两个选项，我们选择数字型变量，定义数据输出格式为9.2，最后输入变量TAX 的赋值公式为INCOME*0.1。
单击OK完成。
今后新增一条记录输入时，只要在INCOME变量中输入数值，TAX变量就会自动出现计算值。
要特别注意的是，去掉已有变量的显示（AGE）和新增显示变量（TAX）都是指在目前的窗口显示状态，如果我们选择File/End命令退出FSVIEW后，再次进入，TAX变量并不存在，而AGE变量却显示。
确是要在数据集中新增TAX变量，应选择File/Save as/Save data set as命令保存退出。
图14.7 新增一个TAX数字变量，可由表达式赋值。