sas数据分析实验报告
sas数据分析报告
sas数据分析报告摘要：本文介绍了基于SAS软件进行的数据分析报告。
首先，对数据进行了简要的介绍和处理，并对数据进行了可视化处理。
然后我们使用SAS建立了模型，并对模型进行了评估。
最后，我们对结果进行了解释和分析，并提出了相关的建议。
关键词：SAS，数据分析，模型建立，可视化，结果解释1. 简介SAS是一款广泛应用于数据分析领域的统计软件，其丰富的统计函数和数据可视化功能使得它成为了数据分析师不可或缺的工具。
本文使用SAS对某公司的销售数据进行分析，以帮助公司管理者更好地了解企业的经营情况和预测未来的发展趋势。
2. 数据处理与可视化我们先对数据进行了初步的清理和整理，去除了缺失值和异常值，并对数据进行了标准化处理。
然后，我们使用SAS的数据可视化功能对数据进行了可视化处理，包括制作散点图、直方图和箱线图等，以便更好地了解数据的分布情况和相关性。
3. 模型建立与评估我们基于数据建立了模型，并使用SAS对模型进行了评估。
在模型建立过程中，我们采用了多元线性回归模型，考虑了各个变量之间的相互关系和影响。
在模型评估过程中，我们采用了交叉验证和R方值等指标，对模型的预测能力进行了评估。
4. 结果解释与分析根据模型的预测结果，我们对数据进行了解释和分析，并提出了相关的建议。
我们确定了销售额、广告投放、促销活动等因素对销售额的影响，根据模型结果提出了优化销售策略的建议。
同时，我们进一步分析了销售额的趋势，预测了未来的销售情况，为公司的经营决策提供了有力的支持。
结论：本文基于SAS进行了数据分析报告，利用SAS的数据处理、可视化、模型建立和评估等功能，全面分析了某公司的销售数据。
通过对数据的解释和分析，我们提出了相关的建议，为公司的经营决策提供了参考。
这表明SAS在数据分析领域的应用效果显著，对于企业的发展和决策具有重要的意义。
SAS数据分析1
958.3
7317.2
Tianjin
3341.1
1738.9
4489.0
Hebei
2495.3
1607.1
2194.7
Shanxi
2253.3
1188.2
1992.7
Hubei
2732.5
1934.6
1484.8
Hunan
3013.3
1342.6
2047.0
Guangdong
3886.0
1313.9X1源自1 0.44171 0.31290 1.41 0.1761
X2
1 0.72268 0.07549
下面是输出的图示：
SAS 系统
REG 过程
模型: MODEL1
因变量: Y
9.57 <.0001
回归分析是研究一个变量关于另一个（些）变量的依赖关系的计算 方法和理论。其目的在于通过后者的已知或设定值，去估计和预测前者 的（总体）均值。前一变量称为因变量或被解释变量，后一变量称为自 变量或解释变量。在这组数据中有一个因变量农村居民人均支出（用Y 表示），两个自变量从事农业经营的纯收入与他来源的纯收入（用X1与 X2表示）。其中因变量、自变量均有20个数据，REG过程采用最小二乘 法拟合线性回归模型。
表二中的F为方程的显著性检验得出的F值。Pr>F表示F检验的显著 性概率。由于模型的检验结果（0.0001<0.05）显著，表明X1、X2从整 体上对Y有影响模型的关系成立，说明建立的模型有意义。其经济意义 为：从事农业经营的纯收入与他来源的纯收入从整体上对农村居民人均 支出有显著性影响。
拟合优度检验中可决系数R方是重要的指标，R方表示回归平方和占 总理差平方和的比重，调整的可决系数去除了自由度对拟合优度的影 响，更为准确。表三中调整R方为0.8931，表示在因变量Y的总离差中， 有89.32%的信息由自变量X1与X2做出解释，模型对样本观测点的拟合度 良好。
sas数值分析实验一
广东金融学院实验报告课程名称：图1：四个因素之间Pearson相关系数的结果图2：四个因素之间Spearman相关系数的结果图3：数据的方差分析图图5：数据的单因素方差分析结果图检验假设H0（即是否高企对于企业营业收入没有显著性影响）的p值为0.1931，该值较大，不能拒，认为是否高企对于企业营业收入没有显著性影响。
附录/*导入数据*/PROC IMPORT OUT= MyDatawo.TEST1DATAFILE= "C:\Users\hasee\Desktop\2012年高新区企业数据（修改了变量名）.xls"DBMS=EXCEL REPLACE;RANGE="kfq_1$";GETNAMES=YES;MIXED=NO;SCANTEXT=YES;USEDATE=YES;SCANTIME=YES;RUN;/* 整理数据*/data MyDatawo.TestData;set MyDatawo.Test1;if companyProductNum=0then companyProductNum=.;/*如果工业总产值为0的话，将其数据记为缺省值*/if employee=0then employee=.;/*如果从业人数为0的话，将其数据记为缺省值*/run;/*计算数据两两间的Pearson相关系数和Spearman相关系数*/data MyDatawo.TestData1;set MyDatawo.TestData;keep activityPerson money apply authority;/*仅仅保留1、科技活动人员、科技经费、当年申请专利、当年授权专利四个变量进行分析*/run;proc corr data=MyDatawo.TestData1 Spearman pearson cov;run;/*计算回归方程和回归系数分析*/data MyDatawo.TestData2;set MyDatawo.TestData;run;proc reg data=MyDatawo.Testdata2;model companyProductNum = employee activityPerson money apply authority/r cli clm;run;/*单因素方差分析*/data MyDatawo.TestData3;set MyDatawo.TestData;run;proc anova data=MyDatawo.TestData3;class ifHigh;model income=ifHigh;run;。
数据分析与统计软件-sas-第一章上机实验-
数据分析与统计软件上机实验报告实验目的➢初步掌握sas软件的使用方法和语言结构➢学会运用sas软件进行简单的数据处理实验内容1某小学60名11岁学生的身高（单位cm）的数据如下126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142 135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137 147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137 135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128 142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149 （1）计算均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度；（2）计算中位数，上、下四分位数，四分位极差，三均值；（3）做出直方图；（4）做出茎叶图；解答1)使用sas软件编程答案为：统计量身高N 有效60缺失0均值139.0000中值139.0000标准差7.06387方差49.898偏度-.510偏度的标准误.309峰度-.126峰度的标准误.608百分位数25 135.000050 139.000075 144.7500变异系数=标准差/均值=5.08%2)部分结果在问题(1)中中位数：139.0000四分位极差=Q3-Q1=144.75-135=9.75三均值=0.25*Q1+0.5*M+0.25*Q3=139.4375 3)使用软件画图得到4)使用sas软件画图得到程序附录（1）DATA DQGZ;INPUT X @@;CARDS;126 149 143 141 127 123 137 132 135 134 146 142 135 141 150 137 144 137 134 139 148 144 142 137 147 138 140 132 149 131 139 142 138 145 147 137 135 142 151 146 129 120 143 145 142 136 147 128 142 132 138 139 147 128 139 146 139 131 138 149 PROC MEANS N MEAN STD VAR USS CSS;RUN;（4）身高 Stem-and-Leaf PlotFrequency Stem & Leaf1.00 Extremes (=<120)1.00 12 . 35.00 12 . 678897.00 13 . 112224418.00 13 . 555677777888899999 13.00 14 . 011222222334413.00 14 . 55666777789992.00 15 . 01Stem width: 10.00Each leaf: 1 case(s)。
数据分析SAS报告
90-08年人民消费能力分析一、问题提出改革开放以来中国经济飞速发展，GDP连续超过德国、日本，现以成为世界上第二大经济体，人民生活水平不断提高，但受金融危机的影响，近几年来物价持续上涨，本月CPI创历史新高，人民的消费能力是否随着GDP的增加而增加呢？本文以中国经济年鉴中的“人民消费支出构成”的数据为依据利用统计软件SAS 进行了相关分析。
数据如下食品衣着居住家庭设备用品及服务交通通讯文教娱乐用品及服务医疗保健其他商品及服务1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.7400 1995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.7600 2000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.1400 2005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.1300 2007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.3000 2008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900二、问题分析1、通过对消费种类进行主成分分析判断人民的消费情况。
2、对主成分标准化后在分析各年的消费能力排名。
三、解决问题3.1 SAS程序：data examp4_4;input id x1-x8;cards;1990 58.8000 7.7700 17.3400 5.2900 1.4400 5.3700 3.2500 0.74001995 58.6200 6.8500 13.9100 5.2300 2.5800 7.8100 3.2400 1.76002000 49.1300 5.7500 15.4700 4.5200 5.5800 11.1800 5.2400 3.14002005 45.4800 5.8100 14.4900 4.3600 9.5900 11.5600 6.5800 2.13002007 43.0800 6.0000 17.8000 4.6300 10.1900 9.4800 6.5200 2.30002008 43.6700 5.7900 18.5400 4.7500 9.8400 8.5900 6.7200 2.0900;run;proc corr cov nosimple data=examp4_4;var x1-x8;run;proc princomp data=examp4_4 out=bb;var x1-x8;run;data score1; /*以下程序是对各年按第一主成分得分进行排名并打印结果*/set bb;keep id prin1;proc sort data=score1;by descending prin1;run;proc print data=score1;run;3.2程序结果：SAS 系统 2011年06月14日星期二下午09时09分56秒 1 CORR PROCEDURE8 变量: x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8协方差矩阵，自由度 = 5x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8x1 52.12778667 5.14183333 -5.43130667 2.34796667 -27.62341333 -11.27958667 -11.80248667 -3.46987333x2 5.14183333 0.67025667 -0.00552333 0.28069333 -2.68378667 -1.67572333 -1.16476333 -0.56306667x3 -5.43130667 -0.00552333 3.60317667 0.02857333 2.46057333 -1.51458333 1.10495667 -0.25200667x4 2.34796667 0.28069333 0.02857333 0.14566667 -1.21211333 -0.81766667 -0.54318667 -0.23039333x5 -27.62341333 -2.68378667 2.46057333 -1.21211333 15.22562667 5.86791333 6.34247333 1.61420667x6 -11.27958667 -1.67572333 -1.51458333 -0.81766667 5.86791333 5.25949667 2.60837667 1.55695333x7 -11.80248667 -1.16476333 1.10495667 -0.54318667 6.34247333 2.60837667 2.71649667 0.73517333x8 -3.46987333 -0.56306667 -0.25200667 -0.23039333 1.61420667 1.55695333 0.73517333 0.61110667Pearson 相关系数, N = 6当 H0: Rho=0 时，Prob > |r|x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8x1 1.00000 0.86989 -0.39630 0.85207 -0.98052 -0.68122 -0.99182 -0.614780.0243 0.4367 0.0312 0.0006 0.1362 0.0001 0.1940x2 0.86989 1.00000 -0.00355 0.89832 -0.84012 -0.89250 -0.86320 -0.879790.0243 0.9947 0.0150 0.0363 0.0167 0.0268 0.0208x3 -0.39630 -0.00355 1.00000 0.03944 0.33220 -0.34792 0.35318 -0.169830.4367 0.9947 0.9409 0.5200 0.4992 0.4923 0.7477x4 0.85207 0.89832 0.03944 1.00000 -0.81391 -0.93417 -0.86350 -0.772200.0312 0.0150 0.9409 0.0487 0.0064 0.0267 0.0719x5 -0.98052 -0.84012 0.33220 -0.81391 1.00000 0.65573 0.98620 0.529190.0006 0.0363 0.5200 0.0487 0.1574 0.0003 0.2803x6 -0.68122 -0.89250 -0.34792 -0.93417 0.65573 1.00000 0.69007 0.868450.1362 0.0167 0.4992 0.0064 0.1574 0.1292 0.0248x7 -0.99182 -0.86320 0.35318 -0.86350 0.98620 0.69007 1.00000 0.570590.0001 0.0268 0.4923 0.0267 0.0003 0.1292 0.2370x8 -0.61478 -0.87979 -0.16983 -0.77220 0.52919 0.86845 0.57059 1.000000.1940 0.0208 0.7477 0.0719 0.2803 0.0248 0.2370SAS 系统 2011年06月14日星期二下午09时09分56秒 2 The PRINCOMP ProcedureObservations 6Variables 8Simple Statisticsx1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8Mean 49.79666667 6.328333333 16.25833333 4.796666667 6.536666667 8.998333333 5.258333333 2.026666667StD 7.21995753 0.818692046 1.89820354 0.381663028 3.902002904 2.293359254 1.648179804 0.781733117Correlation Matrixx1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8x1 1.0000 0.8699 -.3963 0.8521 -.9805 -.6812 -.9918 -.6148x2 0.8699 1.0000 -.0036 0.8983 -.8401 -.8925 -.8632 -.8798x3 -.3963 -.0036 1.0000 0.0394 0.3322 -.3479 0.3532 -.1698x4 0.8521 0.8983 0.0394 1.0000 -.8139 -.9342 -.8635 -.7722x5 -.9805 -.8401 0.3322 -.8139 1.0000 0.6557 0.9862 0.5292x6 -.6812 -.8925 -.3479 -.9342 0.6557 1.0000 0.6901 0.8685x7 -.9918 -.8632 0.3532 -.8635 0.9862 0.6901 1.0000 0.5706x8 -.6148 -.8798 -.1698 -.7722 0.5292 0.8685 0.5706 1.0000Eigenvalues of the Correlation MatrixEigenvalue Difference Proportion Cumulative1 5.89746633 4.28709253 0.7372 0.73722 1.61037380 1.25296800 0.2013 0.93853 0.35740580 0.23990054 0.0447 0.98324 0.11750526 0.10025645 0.0147 0.99785 0.01724881 0.01724881 0.0022 1.00006 0.00000000 0.00000000 0.0000 1.00007 0.00000000 0.00000000 0.0000 1.00008 0.00000000 0.0000 1.0000EigenvectorsPrin1 Prin2 Prin3 Prin4 Prin5 Prin6 Prin7 Prin8x1 -.388779 -.255521 0.065754 -.053972 -.301799 0.827792 0.000000 0.000000x2 -.399550 0.099491 -.188366 -.430585 0.686086 0.080082 -.009088 0.363823x3 0.044856 0.746089 0.474521 -.307596 -.085587 0.162417 0.260725 -.140969x4 -.392797 0.115755 0.175040 0.698509 0.113186 -.075845 0.471865 0.269326x5 0.376954 0.252020 -.327681 0.389201 0.453421 0.471547 -.050611 -.324084x6 0.362360 -.365307 -.083990 -.262653 0.077957 0.075391 0.804639 0.000000x7 0.387184 0.242582 -.233722 0.041098 -.286309 0.173586 -.063738 0.786613x8 0.331056 -.314568 0.731663 0.083664 0.352742 0.134323 -.234979 0.226790SAS 系统 2011年06月14日星期二下午09时09分56秒 3Obs id Prin11 2005 1.946992 2007 1.571053 2008 1.319374 2000 1.303735 1995 -2.388246 1990 -3.752893.3结果分析利用SAS得到样本的协方差矩阵为S=[52.12779 5.141833 -5.43131 2.347967 -27.6234 -11.2796 -11.8025 -3.46987 5.141833 0.670257 -0.00552 0.280693 -2.68379 -1.67572 -1.16476 -0.56307 -5.43131 -0.00552 3.603177 0.028573 2.460573 -1.51458 1.104957 -0.252012.347967 0.280693 0.028573 0.145667 -1.21211 -0.81767 -0.54319 -0.23039 -27.6234 -2.68379 2.460573 -1.21211 15.22563 5.867913 6.342473 1.614207 -11.2796 -1.67572 -1.51458 -0.81767 5.867913 5.259497 2.608377 1.556953 -11.8025 -1.16476 1.104957 -0.54319 6.342473 2.608377 2.716497 0.735173 -3.46987 -0.56307 -0.25201 -0.23039 1.614207 1.556953 0.735173 0.611107 ]由此看出，各个指标的样本方差差异很大，因此从样本相关系数矩阵出发做主成分分析，得到下面的相关系数矩阵R=[1 0.86989 -0.3963 0.85207 -0.98052 -0.68122 -0.99182 -0.61478 0.86989 1 -0.00355 0.89832 -0.84012 -0.8925 -0.8632 -0.87979 -0.3963 -0.00355 1 0.03944 0.3322 -0.34792 0.35318 -0.16983 0.85207 0.89832 0.03944 1 -0.81391 -0.93417 -0.8635 -0.7722 -0.98052 -0.84012 0.3322 -0.81391 1 0.65573 0.9862 0.52919 -0.68122 -0.8925 -0.34792 -0.93417 0.65573 1 0.69007 0.86845 -0.99182 -0.8632 0.35318 -0.8635 0.9862 0.69007 1 0.57059 -0.61478 -0.87979 -0.16983 -0.7722 0.52919 0.86845 0.57059 1 ]要集中在衣食住行上面，下面我们只取这两个样本做进一步分析,利用SAS得到对应于λ̂1∗和λ̂2∗的正交单位化特征向量ê1∗和ê2∗，如下表*********1123456780.388780.399550.0448560.39280.3769540.362360.3871840.331056y x x x x x x x x =--+-++++*********2123456780.255520.0994910.7460890.1157550.252020.365310.2425820.31457y x x x x x x x x =-++++-+- *1y 和*2y 中关于各项消费水平的指标系数有正有负，说明了消费种类的差异性较大。
SAS与统计分析实验报告
SAS与统计分析实验报告⼀、实习⽬的：1、了解SAS系统的基本知识及操作⽅法。
2、学会运⽤SAS系统进⾏数据的处理与分析。
⼆、实习⼯具：SAS软件三、实习内容：1、T测验①单组样本均数的T测验例：已知某⼩麦品种的平均株⾼为65cm,施肥后，随机抽取10株⼩麦进⾏测量，得到10株⼩麦株⾼分别为64 cm、66 cm、63 cm、68 cm、70 cm、65 cm、67 cm、68 cm、66 cm、69 cm.试验施肥后平均株⾼与已知的平均株⾼65 cm间的差异显著性。
●假如株⾼变量名为G，SAS程序如下：data whq1;input G@@;cards;64 66 63 68 70 65 67 68 66 69;run;proc ttest data=whq1 ci=none h0=65alpha=0.05;var G;run;●程序说明：过程选项h0=65 指定零假设 ho:u=65,检验抽样总体的均值是否为65，alpha=0.05⽤来指定结果中各统计量可信区间的置信⽔平。
语句var G指定要检验的变量。
●程序运⾏结果：The TTEST ProcedureStatisticsLower CL Upper CLVariable N Mean Mean Mean Std Dev Std Err Minimum Maximum G 10 65.011 66.6 68.189 2.2211 0.7024 63 70T-TestsVariable DF t Value Pr > |t|G 9 2.28 0.0487●结果说明：结果中⾸先给出了输⼊数据集中分析变量的有关统计量，其中包括均数及其可信区间、标准差及其可信区间。
然后给出均数的标准误、观测值最⼤值和最⼩值。
最后，给出单组样本均数⽐较的T检验结果。
本例中t=2.28，对应的P值为0.0487。
根据分析结果可作出结论：施肥后平均株⾼与已知的平均株⾼65 cm有显著差异。
数据分析实验报告
实验一SAS系统的使用【实验类型】（验证性）【实验学时】2学时【实验目的】使学生了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要的SAS语句。
【实验内容】1. 启动SAS系统，熟悉各个菜单的内容；在编辑窗口、日志窗口、输出窗口之间切换。
2. 建立数据集表1Name Sex Math Chinese EnglishAlice f908591Tom m958784Jenny f939083Mike m808580Fred m848589Kate f978382Alex m929091Cook m757876Bennie f827984Hellen f857484Wincelet f908287Butt m778179Geoge m868582Tod m898484Chris f898487Janet f8665871）通过编辑程序将表1读入数据集sasuser.score;2）将下面记事本中的数据读入SAS数据集，变量名为code name scale shareprice:000096 广聚能源8500 0.059 1000 13.27000099 中信海直6000 0.028 2000 14.2000150 ST麦科特12600 -0.003 1500 7.12000151 中成股份10500 0.026 1300 10.08000153 新力药业2500 0.056 2000 22.753)将下面Excel表格中的数据导入SAS数据集work.gnp；name x1 x2 x3 x4 x5 x6 北京190.33 43.77 7.93 60.54 49.01 90.4 天津135.2 36.4 10.47 44.16 36.49 3.94 河北95.21 22.83 9.3 22.44 22.81 2.8 山西104.78 25.11 6.46 9.89 18.17 3.25 内蒙古128.41 27.63 8.94 12.58 23.99 3.27 辽宁145.68 32.83 17.79 27.29 39.09 3.47 吉林159.37 33.38 18.37 11.81 25.29 5.22 黑龙江116.22 29.57 13.24 13.76 21.75 6.04 上海221.11 38.64 12.53 115.65 50.82 5.89 江苏144.98 29.12 11.67 42.6 27.3 5.74 浙江169.92 32.75 21.72 47.12 34.35 5 安徽153.11 23.09 15.62 23.54 18.18 6.39 福建144.92 21.26 16.96 19.52 21.75 6.73 江西140.54 21.59 17.64 19.19 15.97 4.94 山东115.84 30.76 12.2 33.1 33.77 3.85 河南101.18 23.26 8.46 20.2 20.5 4.3 湖北140.64 28.26 12.35 18.53 20.95 6.23 湖南164.02 24.74 13.63 22.2 18.06 6.04 广东182.55 20.52 18.32 42.4 36.97 11.68 广西139.08 18.47 14.68 13.41 20.66 3.85 四川137.8 20.74 11.07 17.74 16.49 4.39 贵州121.67 21.53 12.58 14.49 12.18 4.57 云南124.27 19.81 8.89 14.22 15.53 3.03 陕西106.02 20.56 10.94 10.11 18 3.29 甘肃95.65 16.82 5.7 6.03 12.36 4.49 青海107.12 16.45 8.98 5.4 8.78 5.93 宁夏113.74 24.11 6.46 9.61 22.92 2.53新疆123.24 38 13.72 4.64 17.77 5.753. 将sasuser.score数据集的内容复制到一个临时数据集test,要求只包含变量name, sex, math。
SAS数据分析实验报告
SAS数据分析实验报告摘要：本文使用SAS软件对一组数据集进行了分析。
通过数据清洗、数据变换、数据建模和数据评估等步骤，得出了相关的结论。
实验结果表明，使用SAS软件进行数据分析可以有效地处理和分析大型数据集，得出可靠的结论。
1.引言数据分析在各个领域中都扮演着重要的角色，可以帮助人们从大量的数据中提取有用信息。
SAS是一种常用的数据分析软件，被广泛应用于统计分析、商业决策、运营管理等领域。
本实验旨在探究如何使用SAS软件进行数据分析。
2.数据集描述本实验使用了一个包含1000个样本的数据集。
数据集包括了各个样本的性别、年龄、身高、体重等多种变量。
3.数据清洗在进行数据分析之前，首先需要对数据进行清洗。
数据清洗包括缺失值处理、异常值处理和重复值处理等步骤。
通过使用SAS软件中的相应函数和命令，我们对数据集进行了清洗，确保数据的质量和准确性。
4.数据变换在进行数据分析之前，还需要对数据进行变换。
数据变换包括数据标准化、数据离散化和数据归一化等操作。
通过使用SAS软件中的变换函数和操作符，我们对数据集进行了变换，使其符合分析的需要。
5.数据建模数据建模是数据分析的核心过程，包括回归分析、聚类分析和分类分析等。
在本实验中，我们使用SAS软件的回归、聚类和分类函数，对数据集进行了建模分析。
首先，我们进行了回归分析，通过拟合回归模型，找到了自变量对因变量的影响。
通过回归模型，我们可以预测因变量的值，并分析自变量的影响因素。
其次，我们进行了聚类分析，根据样本的特征将其分类到不同的群组中。
通过聚类分析，我们可以发现样本之间的相似性和差异性，从而做出针对性的决策。
最后，我们进行了分类分析，根据样本的特征判断其所属的类别。
通过分类分析，我们可以根据样本的特征预测其所属的类别，并进行相关的决策。
6.数据评估在进行数据分析之后，还需要对结果进行评估。
评估包括模型的拟合程度、变量的显著性和模型的稳定性等。
通过使用SAS软件的评估函数和指标，我们对数据分析的结果进行了评估。
SAS数据分析实验报告
数理与土木工程学院实验报告课程名称：《统计软件SPSS、SAS及实践》实验结果（包括程序代码、程序结果分析）第一题：②基于数据集transaction，将变量“Revenue”中的缺失数据用其均值代替；data a;set a;array s(*) aa1-aa2;n=n(of s(*));mean=mean(of s(*));sum=sum( of s(*));do i=1to dim(s);if s(i)=.then s(i)=mean;end;run;proc print;run;③基于②，将取值全部缺失的变量删除。
data a;set a;array aa aa1-aa2;do over aa;if col=.then delete;end;run;proc transpose data=a out=transaction(drop=_name_);var aa1-aa2;run;proc print;run;第二题：a) 建立一个数据集合读入数据，变量为length，width和 height；data b;input length width height;cards;32 18 1216 15 2448 12 3215 30 4520 30 36;run;proc print data=b;run;b) 使用 set 语句,利用a)的数据集建立一个新数据集，它包括a）的所有数据，并建立三个新变量：每个c) 使用b）建立的数据集建立一个新数据集，只包括其中的volume 和 cost 变量。
data d;set c(keep=volume cost);run;proc print data=d;run;第三题：a)对车的标志（brand）的频数画竖直条形图。
libname mydata 'D:\data';proc print data=edcar;run;data e;set edcar; run;proc gchart;vbar brand;run;b)c)data g;set f;proc means data=g ;run;第四题：试分析：该地区单身人士的收入与住房面积之间是否相关？如果线性相关，确定一元线性回归方程，并做显著性检验。
sas实验报告
sas实验报告SAS实验报告。
一、实验目的。
本实验旨在通过使用SAS软件对实验数据进行分析，掌握SAS软件的基本操作和数据处理技能，进一步提高数据分析能力。
二、实验内容。
1. 数据导入，将实验数据导入SAS软件中，建立数据集。
2. 数据清洗，对数据进行缺失值处理、异常值处理等清洗工作，保证数据的准确性和完整性。
3. 描述统计分析，对数据进行描述性统计分析，包括均值、标准差、频数分布等。
4. 数据可视化，利用SAS软件绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观展现数据分布情况。
5. 假设检验，对数据进行假设检验，验证数据之间的关系和差异性。
三、实验步骤。
1. 数据导入，首先打开SAS软件，利用导入数据功能将实验数据导入SAS环境中，创建数据集。
2. 数据清洗，对导入的数据进行缺失值处理和异常值处理，保证数据的完整性和准确性。
3. 描述统计分析，利用SAS软件进行描述统计分析，得出数据的均值、标准差、频数分布等统计指标。
4. 数据可视化，利用SAS软件绘制数据的直方图、箱线图等可视化图表，直观展现数据的分布情况。
5. 假设检验，利用SAS软件进行假设检验，验证数据之间的关系和差异性。
四、实验结果分析。
通过SAS软件的操作，我们成功完成了对实验数据的导入、清洗、描述统计分析、数据可视化和假设检验等工作。
通过分析结果，我们得出了实验数据的基本特征和规律，验证了数据之间的关系和差异性，为进一步的数据分析工作奠定了基础。
五、实验总结与体会。
通过本次实验，我们深刻体会到了SAS软件在数据分析领域的强大功能和广泛应用。
掌握了SAS软件的基本操作和数据处理技能，提高了数据分析能力。
同时，也加深了对数据分析方法和技巧的理解和应用，为今后的科研工作打下了坚实的基础。
六、参考文献。
[1] 《SAS统计分析实战指南》。
[2] 《SAS数据分析与挖掘实战》。
七、附录。
实验数据集，xxx.xlsx。
以上为本次SAS实验报告的全部内容。
数据分析实验报告分析解析
word格式文档实验课程：数据分析专业：信息与计算科学班级：学号：姓名：中北大学理学院实验一 SAS系统的使用【实验目的】了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要的SAS语句。
【实验内容】1. 将SCORE数据集的内容复制到一个临时数据集test。
SCORE数据集Name Sex Math Chinese EnglishAlice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 872．将SCORE数据集中的记录按照math的高低拆分到3个不同的数据集：math 大于等于90的到good数据集，math在80到89之间的到normal数据集，math 在80以下的到bad数据集。
3．将3题中得到的good，normal，bad数据集合并。
【实验所使用的仪器设备与软件平台】SAS【实验方法与步骤】1：DATA SCORE;INPUT NAME $ Sex $ Math Chinese English;CARDS;Alice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 87;Run;PROC PRINT DATA=SCORE;DATA test;SET SCORE;2：DATA good normal bad;SET SCORE;SELECT;when(math>=90) output good;when(math>=80&math<90) output normal; when(math<80) output bad;end;Run;PROC PRINT DATA=good;PROC PRINT DATA=normal;PROC PRINT DATA=bad;3：DATA All;SET good normal bad;PROC PRINT DATA=All;Run;【实验结果】结果一：结果二：结果三：实验二上市公司的数据分析【实验目的】通过使用SAS软件对实验数据进行描述性分析和回归分析，熟悉数据分析方法，培养学生分析处理实际数据的综合能力。
sas数据分析报告
SAS数据分析报告1. 引言SAS（统计分析系统）是一款广泛应用于数据分析和统计建模的软件工具。
本报告将介绍如何使用SAS进行数据分析，并提供一系列步骤，以帮助读者快速上手。
2. 数据准备在开始数据分析之前，我们首先需要准备好待分析的数据集。
数据集应包含所需的变量和观测值，并且应该经过清洗和预处理，以确保数据的准确性和一致性。
3. SAS环境设置在使用SAS进行数据分析之前，我们需要设置SAS环境。
这包括设置工作目录、导入数据和加载所需的SAS库。
markdown sas ** 设置工作目录** libname mydata ‘/path/to/data/’;** 导入数据** data mydata.mydataset; infile ‘/path/to/dataset.csv’ delimiter = ‘,’ firstobs = 2; input var1 var2 var3; run;** 加载SAS库 ** proc sql; create table mydata.mytable as select * from mydata.mydataset; quit; ```4. 数据探索一旦准备好数据并设置好SAS环境，我们可以开始进行数据探索。
这包括计算描述性统计量、绘制图表和查找数据间的相关性等操作。
markdown sas ** 计算描述性统计量 ** proc means data = mydata.mytable; var var1 var2 var3; output out = mydata.summary_stats mean = mean std = std min = min max = max; run;** 绘制直方图 ** proc univariate data = mydata.mytable; histogram var1; run;** 计算相关性 ** proc corr data = mydata.mytable; var var1 var2 var3; run; ```5. 数据分析有了对数据的初步了解后，我们可以开始进行更深入的数据分析。
sas分析报告
sas分析报告：分析报告sas sas结果分析如何用sas显著性分析sas结果读取篇一：sas统计分析报告《统计软件》报告聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用班级：精算0801班姓名：张倪学号：2008111500 报告2011年11月指导老师：郝际贵成绩：目录一、背景及数据来源.................................................... 1 二、描述性统计分析.................................................... 2 三、聚类分析................................................................ 4 四、方差分析................................................................ 6 五、结果分析与结论. (8)聚类分析和方差分析在统计学成绩分析中的应用一、背景及数据来源SAS 系统全称为Statistics Analysis System，最早由北卡罗来纳大学的两位生物统计学研究生编制，并于1976年成立了SAS软件研究所，正式推出了SAS软件。
SAS是用于决策支持的大型集成信息系统，但该软件系统最早的功能限于统计分析，至今，统计分析功能也仍是它的重要组成部分和核心功能。
SAS 系统是一个组合软件系统，它由多个功能模块组合而成，其基本部分是BASE SAS模块。
BASE SAS模块是SAS系统的核心，承担着主要的数据管理任务，并管理用户使用环境，进行用户语言的处理，调用其他SAS模块和产品。
也就是说，SAS系统的运行，首先必须启动BASE SAS模块，它除了本身所具有数据管理、程序设计及描述统计计算功能以外，还是SAS系统的中央调度室。
它除可单独存在外，也可与其他产品或模块共同构成一个完整的系统。
sas实验报告
sas实验报告SAS实验报告一、实验目的：1.了解SAS软件的使用方法和基本操作2.熟悉SAS数据处理和分析的流程3.掌握SAS数据导入和导出的方法二、实验原理：SAS（Statistical Analysis System）是一个用于统计分析的软件系统，包括数据管理、数据挖掘、报告和图形展示等功能。
SAS语言是一种功能强大的编程语言，通过SAS语言，可以对数据进行处理、分析和建模。
三、实验内容和步骤：1.打开SAS软件，创建一个新的SAS工作空间。
2.使用DATA和SET语句导入外部数据文件，并观察数据的结构和变量。
3.使用PROC PRINT和PROC FREQ等语句对数据进行描述性统计和频数分析。
4.使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE等语句对数据进行均值分析和单变量分析。
5.使用PROC CORR和PROC REG等语句进行相关分析和回归分析。
6.使用PROC GRAPH和PROC PLOT等语句绘制图形。
四、实验结果分析：通过使用SAS软件进行数据处理和分析，我们得到了以下结果：1.数据结构和变量分析：数据包含了10个变量，其中包括年龄、性别、教育水平、职业等信息。
2.描述性统计和频数分析：我们对数据进行了描述性统计，包括计算了平均值、中位数、标准差等统计量，并使用频数分析对变量进行了分组统计。
3.均值分析和单变量分析：我们使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE进行了变量的均值分析和单变量分析，得到了各变量的均值、标准差、四分位数等统计量。
4.相关分析和回归分析：我们使用PROC CORR和PROC REG 对变量之间的相关性进行了分析，并使用回归分析模型进行了拟合。
5.图形绘制：我们使用PROC GRAPH和PROC PLOT对数据进行了可视化展示，绘制了直方图、散点图等图形。
通过对实验结果的分析，我们可以对数据进行进一步的理解和解读，得到了对变量之间关系和趋势的更深入的认识。
sas实验报告
sas实验报告1. 实验目的本次实验的目的是通过使用SAS软件，对给定数据集进行分析并绘制出相关的图表，从而深入理解数据中的信息，为后续的数据分析和业务决策提供支持。
2. 实验过程2.1 数据清洗在进行数据分析之前，需要对给定的数据集进行清洗。
首先，我们查看了数据是否存在缺失值和异常值。
通过观察发现该数据集中没有缺失值，并且异常值也很少。
我们选择对一些偏离正常范围较大的值进行平滑处理，以减小对后续分析的影响。
2.2 数据分析接下来，我们使用SAS软件对数据进行分析，并绘制相关的图表。
通过对数据的统计学分析和可视化，我们得到了以下结论：2.2.1 数据的概览我们首先对数据中的各个变量进行了基本的统计学描述，包括均值、中位数、标准差、最大值和最小值。
同时，我们绘制了数据直方图、密度图等图表，以更好地理解各个变量的分布规律。
2.2.2 变量的相关性分析我们使用了相关系数等分析方法，研究了各个变量之间的相关性。
通过相关系数矩阵和相关性图表，我们发现有些变量之间存在显著的相关关系，对于后续的数据分析和业务决策有重要的参考价值。
2.2.3 因素分析我们对整个数据集进行了因素分析，找出了影响数据各个变量的主要因素。
通过因子载荷矩阵和成分图表，我们更深入地理解了变量之间的内在联系和因果关系。
3. 实验结果通过本次SAS实验，我们对各种数据分析方法的使用方法和优缺点有了更深入的了解。
同时，我们成功地完成了对给定数据集的分析和可视化，并得出了一些有价值的结论，为后续的数据分析和业务决策提供了有效的支持。
4. 结论本次SAS实验不仅增强了我们对数据分析的理论知识和实践能力，还将对我们未来的学习和工作产生积极的影响。
我们将继续学习和掌握各种数据分析工具和方法，为公司的发展提供更好的支持和帮助。
实验报告3—— SAS描述统计分析
实验报告实验项目名称SAS描述统计分析所属课程名称现代统计软件实验类型验证性实验实验日期2014-10-28班级学号姓名成绩实验报告说明1．实验项目名称：要用最简练的语言反映实验的内容。
要求与实验指导书中相一致。
2．实验类型：一般需说明是验证型实验还是设计型实验，是创新型实验还是综合型实验。
3．实验目的与要求：目的要明确，要抓住重点，符合实验指导书中的要求。
4．实验原理：简要说明本实验项目所涉及的理论知识。
5．实验环境：实验用的软硬件环境（配置）。
6．实验方案设计（思路、步骤和方法等）：这是实验报告极其重要的内容。
概括整个实验过程。
对于操作型实验，要写明依据何种原理、操作方法进行实验，要写明需要经过哪几个步骤来实现其操作。
对于设计型和综合型实验，在上述内容基础上还应该画出流程图、设计思路和设计方法，再配以相应的文字说明。
对于创新型实验，还应注明其创新点、特色。
7．实验过程（实验中涉及的记录、数据、分析）：写明上述实验方案的具体实施，包括实验过程中的记录、数据和相应的分析（原程序、程序运行结果、结果分析解释）。
8．结论（结果）：即根据实验过程中所见到的现象和测得的数据，做出结论。
9．小结：对本次实验的心得体会、思考和建议。
10．指导教师评语及成绩：指导教师依据学生的实际报告内容，用简练语言给出本次实验报告的评价和价值。
注意：∙每次实验开始时，交上一次的实验报告。
∙实验报告文档命名规则：“实验序号”+“_”+ “班级”+“_”+“学号”+“姓名”+“_”+ “.doc”例如：管信11班的张军同学学号为：2011312299 本次实验为第2次实验即：实验二、SAS编程基础；则实验报告文件名应为：实验二_管信11 _2011312299_张军.doc 。
SAS实验报告一样例
实验报告一多元线性回归分析1.采用青海省海北牧业气象试验站3月18日至10月28日23旬的土壤湿度、旬降水、旬平均气温的资料，用SAS对青海省海北地区土壤湿度与旬降水、旬平均气温进行多元线性回归分析。
原始数据如下：青海省海北地区土壤湿度与旬平均降水、气温的关系09:14 Saturday, June 12, 2004 1Obs y rain temp1 241 4.5 172 265 8.7 163 309 20.9 194 232 6.1 615 205 21.1 1116 227 34.1 977 281 33.6 508 225 38.0 1069 191 26.1 11610 212 36.4 12411 220 13.2 12812 222 12.2 13113 218 55.5 14014 295 65.8 14815 297 47.9 14616 269 39.5 13117 225 9.5 11718 261 23.8 9519 271 49.8 9420 248 63.3 8321 209 3.7 6622 231 26.7 3723 236 2.3 5y :土壤湿度；rain : 旬降水 ;temp :旬平均气温解答：编写程序：data shidu;input y rain temp@@;cards;241 4.5 17265 8.7 16309 20.9 19232 6.1 61205 21.1 111227 34.1 97281 33.6 50225 38.0 106191 26.1 116212 36.4 124220 13.2 128222 12.2 131218 55.5 140295 65.8 148297 47.9 146269 39.5 131225 9.5 117261 23.8 95271 49.8 94248 63.3 83209 3.7 66231 26.7 37236 2.3 5;PROC REG；Model y = rain temp；Run；输出结果：SAS 系统 2009年04月16日星期四下午09时27分56秒 1The REG ProcedureModel: MODEL1Dependent Variable: v1Number of Observations Read 23Number of Observations Used 23Analysis of VarianceSum of MeanSource DF Squares Square F Value Pr > FModel 2 6647.21656 3323.60828 4.12 0.0318 Error 20 16148 807.38700Corrected Total 22 22795Root MSE 28.41456 R-Square 0.2916Dependent Mean 243.04348 Adj R-Sq 0.2208Coeff Var 11.69114Parameter EstimatesParameter StandardVariable DF Estimate Error t Value Pr > |t|Intercept 1 244.93781 13.45982 18.20 <.0001v2 1 1.01582 0.37025 2.74 0.0125v3 1 -0.34172 0.15681 -2.18 0.0414结果分析：方差分析表中，Sr =6647.21656 ,Se=16148 ,自由度为2和20， F = 3323.60828 /807.38700= 4.12,且服从自由度（2，20）的F 分布随机变量大于 4.12的概率为0.0318<0.05,所以回归是显著的。
(完整word版)数据分析实验报告分析解析
实验课程：数据分析专业：信息与计算科学班级：学号：姓名：中北大学理学院实验一 SAS系统的使用【实验目的】了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要的SAS语句。
【实验内容】1. 将SCORE数据集的内容复制到一个临时数据集test。
SCORE数据集Name Sex Math Chinese EnglishAlice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 872．将SCORE数据集中的记录按照math的高低拆分到3个不同的数据集：math 大于等于90的到good数据集，math在80到89之间的到normal数据集，math 在80以下的到bad数据集。
3．将3题中得到的good，normal，bad数据集合并。
【实验所使用的仪器设备与软件平台】SAS【实验方法与步骤】1：DATA SCORE;INPUT NAME $ Sex $ Math Chinese English;CARDS;Alice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 87;Run;PROC PRINT DATA=SCORE;DATA test;SET SCORE;2：DATA good normal bad;SET SCORE;SELECT;when(math>=90) output good;when(math>=80&math<90) output normal; when(math<80) output bad;end;Run;PROC PRINT DATA=good;PROC PRINT DATA=normal;PROC PRINT DATA=bad;3：DATA All;SET good normal bad;PROC PRINT DATA=All;Run;【实验结果】结果一：结果二：结果三：实验二上市公司的数据分析【实验目的】通过使用SAS软件对实验数据进行描述性分析和回归分析，熟悉数据分析方法，培养学生分析处理实际数据的综合能力。
实验报告七-SAS典型相关分析
实验报告实验项目名称典型相关分析所属课程名称统计分析及SAS实现实验类型验证性实验实验日期2016-12-11班级数学与应用数学学号姓名成绩【实验方案设计】一．理解典型相关分析的概念及步骤；二．掌握典型相关分析的方法；三．用INSIGHT、“分析家”计算统计量和编程实现实际问题中的典型相关分析；【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析）【练习7-1】对某高中一年级男生38人进行体力测试及运动能力测试，如表所示，试对两组指标作典型相关分析。
34 47 55 113 40 71.4 19 64 7.6 410 29 7 33135 49 74 120 53 54.5 22 59 6.9 500 33 21 34236 44 52 110 37 54.9 14 57 7.5 400 29 2 42137 52 66 130 47 45.9 14 45 6.8 505 28 11 35538 48 68 100 45 53.6 23 70 7.2 522 28 9 352其中，体力测试指标为：X1-------反复横向跳（次），X2-------纵跳（cm），X 3------背力（kg），X4------捏力（kg），X5-----台阶测试（指数），X6------定向体前屈（cm），X7-------俯卧上提后仰（cm）。
运动能力测试的指标为y1-50m跑（s），y2-跳远（cm），y3-投球（m），y4引体向上（次），y5-耐力跑（s）。
【解答】利用INSIGHT模块进行典型相关分析：结果：表7.1 Univariate StatisticsVariable N Mean Std Dev Minimum Maximumy1 38 7.1316 0.3354 6.6000 8.0000y2 38 441.8421 43.2138 362.0000 522.0000y3 38 27.8158 2.7495 21.0000 33.0000y4 38 7.5263 3.8326 2.0000 21.0000由表7.1得知一些基本统计量，各变量下的均值、标准差、最大值、最小值。
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shantou 1035.87 20385 104.71 1531.10 291.90 40.16 661.96 25389
foshan 4820.90 80686 195.03 11711.28 1470.56 245.78 1408.78 34106
x2 1.00000 -0.21812 0.3422 0.90767 <.0001 0.82766 <.0001 0.72178 0.0002 0.79809 <.0001 0.89720 <.0001
x3 1.00000 -0.14073 0.5429 0.03077 0.8946 -0.37474 0.0942 0.09488 0.6825 -0.19909 0.3869
x1 1928.29 2500.51 9138.21 344.51 8793.70 129.68 2.20
x2 35721.90 27212.70 92772.00 12558.00 80214.00 76.18 1.13
x3 160.57 104.55 397.68 15.48 382.20 65.11 0.92
zhanjiang 1156.67 16647 397.68 1028.79 393.23 13.65 559.94 23944
maoming 1231.25 19979 385.38 1098.13 180.01 5.32 591.05 24255
zhaoqing 862.00 22415 256.81 1179.01 462.77 20.30 275.78 26174
huizhou 1414.70 35819 147.91 3005.14 758.97 171.49 491.10 25786
shanwei 390.04 13363 111.22 319.60 289.43 9.48 282.06 23238
dongguan 3763.91 56601 25.31 6071.11 1094.08 551.67 959.07 42585
qingyuan 861.59 22796 158.71 2024.06 841.24 14.15 303.56 28379
chaozhou 480.18 18681 61.35 581.07 162.98 18.70 207.89 21293
jieyang 816.09 14159 149.61 1153.29 393.50 25.25 341.46 19881
东莞 3763.91 56601 25.31 6071.11 1094.08 551.67 959.07 42585
中山 1566.41 62304 77.77 4057.97 545.61 177.36 549.76 36165
江门 1340.88 32139 193.09 2933.26 492.07 79.49 562.07 24304
表1 2009 年广东省各市社会经济统计数据
地区 生产总值/ 亿元 人 均 生 产总值/元 农 林 牧 渔业总产值/ 亿元 工 业 总 产值/亿元 全 社 会 固定 资 产 投资/亿元 出口总额/ 亿美元 社 会 消 费品 零 售 总额/亿元 城 镇 单 位在 岗 职 工平均工资/ 元
广州 9138.21 89082 295.62 11376.76 2659.85 374.05 3615.77 49519
4 表4 Pearson Correlation Coefficients, N = 21 Prob > |r| under H0: Rho=0
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8
x1 1.00 0.85538 <.0001 -0.00721 0.9752 0.94793 <.0001 0.95323 <.0001 0.77392 <.0001 0.97853 <.0001 0.89577 <.0001
shaoguan 578.75 19549 133.42 599.23 356.50 5.79 278.36 28276
heyuan 405.50 13928 86.86 604.68 198.15 14.13 139.50 23803
meizhou 519.29 12558 179.38 351.11 162.98 6.71 267.98 24097
深圳 8201.32 92772 15.48 15416.24 1709.15 1619.79 2567.94 46723
珠海 1038.66 69889 51.62 2405.04 410.51 177.83 404.46 31764
汕头 1035.87 20385 104.71 1531.10 291.90 40.16 661.96 25389
1 2009年广东省各市经济统计分析
——《数据分析与统计软件》实验报告
伍思敏（进修）1102020
1、问题背景与数据描述
自广东省委省政府提出建设“幸福广东”之后，如何加快全省经济的升级转型，如何促进全省各市的城乡区域协调发展，以及如何统筹全省经济社会协调发展成为全社会关注的热点。首先，我们必须了解全省21 个地级市的基本经济情况，找出现行经济的不足，才能做出科学的决策。我们通过分析各市的社会经济的8 项统计指标，来研究各市的经济运行情况。 根据《广东年鉴2010》的资料，给出有关的数据，见表1。
x4 1.00000 0.89387 <.0001 0.82924 <.0001 0.87906 <.0001 0.86331 <.0001
佛山 4820.90 80686 195.03 11711.28 1470.56 245.78 1408.78 34106
韶关 578.75 19549 133.42 599.23 356.50 5.79 278.36 28276
河源 405.50 13928 86.86 604.68 198.15 14.13 139.50 23803
2.1 数据准备和处理 为便于分析和说明，在下面的中文和程序中，我们将使用以下变量来表示各经济指标，如表 2 所示：
表2 变量符号
地区 生产总值/亿元 人均生产总值/元 农林牧渔业总产值/亿元 工业总产值/ 亿元 全社会固定资产投资/亿元 出口总额/ 亿美元 社会消费品零售总额/亿元 城镇单位在岗职工平均工资/元
（2）x8（城镇单位在岗职工平均工资）的CV（变异系数）为29.55，是所有变量中变异系数最小的，说明虽然职工的工资跟城市的发展水平有关，但其增长的幅度与城市经济发展是不相应的，城市发展了，职工并没有享受到更多的发展成果。
进一步可以考虑8 个变量之间的相关系数，程序如下：
proc corr data=city;
yunfu 344.51 14276 144.91 324.32 240.19 6.16 117.91 21913
;
run;
2.2 描述性统计分析先进行单变量分析。利用 MEANS 过程计算各 3 个变量的描述性统计量，程序如下：
proc means data=city maxdec=2 mean std max min cv skew;
阳江 527.27 22132 200.16 504.56 239.49 12.30 305.38 21439
湛江 1156.67 16647 397.68 1028.79 393.23 13.65 559.94 23944
茂名 1231.25 19979 385.38 1098.13 180.01 5.32 591.05 24255
var x1-x8;
run; C
ORR 过程给出变量两两之间的相关系数和显著概率（p 值），如表4 所示：
从表4 可看出很多变量之间的相关系数都在 0.7 以上，且显著性检验的 p 值都很小，这表明各变量间存在较强的相关性，它们反映的信息有所重叠，因此考虑降低维数，用较少的变量来考虑各市的经济情况。
x4 3251.23 4313.25 15416.24 319.60 15096.64 132.67 1.91
x5 635.87 629.14 2659.85 162.98 2496.87 98.94 2.12
x6 170.93 361.77 1619.79 5.32 1614.47 211.65 3.57
揭阳 816.09 14159 149.61 1153.29 393.50 25.25 341.46 19881
云浮 344.51 14276 144.91 324.32 240.19 6.16 117.91 21913 2
2、统计分析方法与SAS 实现
为了研究各市的经济情况，我们利用基本的描述性统计、因子分析、聚类分析等方法来进行多角度的分析，并用SAS 完成统计分析任务。
肇庆 862.00 22415 256.81 1179.01 462.77 20.30 275.78 26174
清远 861.59 22796 158.71 2024.06 841.24 14.15 303.56 28379
潮州 480.18 18681 61.35 581.07 162.98 18.70 207.89 21293
zhongshan 1566.41 62304 77.77 4057.97 545.61 177.36 549.76 36165
jiangmen 1340.88 32139 193.09 2933.26 492.07 79.49 562.07 24304
yangjiang 527.27 22132 200.16 504.56 239.49 12.30 305.38 21439