SAS统计图形

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SAS统计分析报告教程方法总结材料

SAS统计分析报告教程方法总结材料统计分析是对数据进行理性、全面和深入的分析，以发现其中的规律、趋势和关联性。

SAS（Statistical Analysis System）是一个流行的统计分析软件，广泛应用于数据分析、研究和报告编制领域。

本文将介绍SAS统计分析报告的编制方法，帮助读者了解如何利用SAS软件进行统计分析，并撰写专业的统计分析报告。

一、数据导入与准备在进行统计分析之前，首先需要导入数据并对数据进行清洗和准备。

SAS软件支持多种数据格式的导入，包括CSV、Excel、数据库等。

可以使用PROC IMPORT或DATA STEP语句来将数据导入SAS环境中，并使用DATA STEP或PROC SQL语句对数据进行清洗和准备，包括删除缺失值、解决数据异常值等。

二、描述性统计分析描述性统计分析是对数据集中的变量进行统计概括和描述。

在SAS中，可以使用PROCMEANS、PROCFREQ、PROCUNIVARIATE等过程来计算变量的均值、标准差、中位数、众数、频数分布等描述性统计指标。

通过描述性统计分析可以初步了解数据的分布情况，为后续的统计测试和模型建立奠定基础。

三、统计检验统计检验是用来检验数据之间的关系或差异是否显著的一种方法。

在SAS中，可以使用PROCTTEST、PROCANOVA、PROCCORR等过程进行假设检验，检验两组或多组数据之间的显著性差异或相关性。

在进行统计检验时，需要设置显著性水平和备择假设，以便进行准确的统计分析。

四、图形展示图形展示是将数据通过图表的形式呈现出来，更直观地展示数据的特征和规律。

在SAS中，可以使用PROCGPLOT、PROCSGPLOT、PROCGCHART等过程来绘制各种类型的图表，包括直方图、散点图、折线图、饼图等。

通过图形展示，可以更清晰地了解数据的分布情况和变量之间的关系，为数据分析和报告提供有力支持。

五、报告编制报告编制是统计分析的最后一步，将分析结果整理成报告文档，进行数据解释和结论归纳。

SAS系统和数据分析三维图形

SAS系统和数据分析三维图形简介SAS是一个全面的数据分析平台，它可在单个集成环境中提供用于数据访问、数据处理、数据分析和报告的多种功能。

SAS系统中的三维图形模块可使用户通过3D图形化界面直观地展现数据，更加深入地进行数据分析，以便在业务上做出更加准确的决策。

SAS系统三维图形三维散点图SAS对于三维散点图的表现力非常强大，可展现 x,y,z 三个变量之间的关系。

例如，假设我们要比较房屋的面积与价格以及房龄之间的关系。

下面是使用SAS的代码：PROC G3D DATA=houses;PLOT price*area=age;RUN;上述代码中PROC G3D用于生成三维图形，DATA=houses指明使用的数据集是houses，PLOT price*area=age;将价格与面积作为x,y轴，房龄作为z轴绘制出来。

最后使用RUN;命令来运行此代码。

三维曲面图三维曲面图常用于比较三个变量，通过色的深浅来表示变量之间的关系。

下面是使用SAS来绘制三维曲面图的代码：PROC G3D DATA=movies;SURFACE year*rating=cost;RUN;上述代码中SURFACE year*rating=cost;表示用年份作为x轴，评分作为y轴，成本作为z轴来绘制出三维曲面图。

数据分析三维图形三维散点图三维散点图可帮助我们展示三个变量之间的关系。

例如，我们可以使用三维散点图来比较电影票房收入，电影预算和电影上映时间之间的关系。

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')x = np.random.standard_normal(100)y = np.random.standard_normal(100)z = np.random.standard_normal(100)c = np.random.standard_normal(100)ax.scatter(x, y, z, c=c, alpha=0.8)ax.set_xlabel('Ticket Sales')ax.set_ylabel('Budget')ax.set_zlabel('Release Time')plt.show()上述代码中fig.add_subplot(111, projection='3d')表示在一个三维坐标系中绘制图形，最后使用plt.show命令来展示结果。

SAS实验绘制统计图形实验报告范文

SAS实验绘制统计图形实验报告范文生实验报学告学生实验报告学生姓名学号同组人实验项目绘制统计图形必修实验地点指导教师操作性实验0505董成武实验仪器台号J-045实验日期及节次一、实验目的及要求：1、目的学会用SAS制作统计图。

2、内容及要求掌握使用SAS过程制作直方图、柱状图、散点图、折线图、饼状图、星座图、盒须图、统计地图等，并掌握在图中增加一些修饰的语句。

二、仪器用具：仪器名称计算机SAS软件规格/型号笔记本SAS9.1数量11备注三、实验方法与步骤:步骤一、运行SAS软件，引入外部数据T某T文件，创建永久数据集；步骤二、先后绘制一个二维和三维的直方图，显示不同JOBCODE的员工的平均工资；步骤三、先后绘制一个二维和三维的饼图，强调FA3的员工的平均工资；步骤四、绘制一个三维直方图，显示不同SE某、不同JOBCODE的员工的平均工资；步骤五、根据获取某集团产品南昌和杭州两个地区2022年各月销售量的数据来制作相关统计图。

四、实验结果与数据处理：1、用SAS软件根据fltaten.t某t的内容建立一个SAS数据集DIR.FLTATEN（其中DIR对应的路径是D：\\）。

数据集中有变量SE某、JOBCODE和SALARY三个变量2、先后绘制一个二维和三维的直方图，要求显示不同JOBCODE的员工平均工资3、先后绘制一个二维和三维的饼图，强调FA3的员工的平均工资4、绘制一个三维直方图，显示不同SE某、不同JOBCODE的员工的平均工资5、经过调查，获取某集团产品南昌和杭州两个地区2022年各月销售量的数据。

(1)绘制南昌地区的销售量的散点图；纵轴的坐标刻度步长为3个单位；(2)绘制南昌地区的销售量的折线图；(3)在同一坐标系里，同时绘制两不同地区的销售量的折线图。

五、讨论与结论SAS软件制作统计图形关键是图形的色彩和标尺刻度的设置、图形的解释、一些修饰语句的使用，及选择。

如gplot、plot、gchart、vbar、hbar、pie、vbar3d、hbar3d、pie3d、block、ymbol、va某i、ha某i、ca某i、cte某t、loverlay、legend、umvar、type、e某plode等的使用。

SAS数据分析与统计

一、数据集的建立1.导入Excel数据表的步骤如下：1) 在SAS应用工作空间中，选择菜单“文件”→“导入数据”，打开导入向导“Import Wizard”第一步：选择导入类型（Select importtype）。

2) 在第二步的“Select file”对话框中，单击“Browse”按钮，在“打开”对话框中选择所需要的Excel文件，返回。

然后，单击“Option”按钮，选择所需的工作表。

（注意Excel文件要是2003的！！）3) 在第三步的“Select library and member”对话框中，选择导入数据集所存放的逻辑库以及数据集的名称。

4 ) 在第四步的“Create SAS Statements”对话框中，可以选择将系统生成的程序代码存放的位置，完成导入过程。

2.用INSIGHT创建数据集1）启动SAS INSIGHT模块，在“SAS INSIGHT：Open”对话框的”逻辑库“列表框中，选定库逻辑名2）单击“新建”按钮，在行列交汇处的数据区输入数据值（注意列名型变量和区间型变量，这在后面方差分析相关性分析等都要注意！！）3）数据集的保存:•“文件”→“保存”→“数据”；•选择保存的逻辑库名，并输入数据集名；•单击“确定”按钮。

即可保存新建的数据集。

3.用VIEWTABLE窗口建立数据集1）打开VIEWTABLE窗口2）单击表头顶端单元格，输入变量名3）在变量名下方单元格中输入数据4）变量类型的定义：右击变量名/column attributes…4.用编程方法建立数据集DATA 语句； /*DATA步的开始，给出数据集名*/Input 语句；/*描述输入的数据，给出变量名及数据类型和格式等*/（用于DATA步的其它语句）Cards； /*数据行的开始*/[数据行]； /*数据块的结束*/RUN; /*提交并执行*/例子：data=数据集名字;input name$ phone room height; ($符号代表该列为列名型，就是这一列是文字！！比如名字，性别，科目等等)cards;rebeccah 424 112 （中间是数据集，中间每一行末尾不要加逗号，但是carol 450 112 数据集最后要加一个分号！！）louise 409 110gina 474 110mimi 410 106alice 411 106brenda 414 106brenda 414 105david 438 141betty 464 141holly 466 140;proc print data=; （这一过程步是打印出数据集，可要可不要！）run;*数据集中的框架我会用加粗来显示，大家主要记加粗的，下面的编程部分都是这样！！二、基本统计分析1.用INSIGHT计算统计量1）在INSIGHT中打开数据集在菜单中选择“Solution（解决方案）”→“Analysis（分析）”“Interactive Data Analysis（交互式数据分析）”，打开“SAS/INSIGHT Open”对话框，在对话框中选择数据集，单击“Open（打开）”按钮，即可在INSIGHT中打开数据窗口2）选择菜单“Analyze（分析）”→“Distribution (Y)（分布）”，打开“Distribution (Y)”对话框。

SAS统计之第十章-因子分析

正交旋转
正交旋转是一种比较简单的方法，它将因子矩阵进行正交变换，使得每个因子只与一个原始变量的相关性较高，与其他变量的相关性较低。
斜交旋转
斜交旋转是一种更复杂的方法，它可以使得一个因子与多个原始变量的相关性较高，但与其他变量的相关性较低。
因子的解释
因子的解释
因子的解释是根据实际背景和专业知识，对每个因子的含义进行解释。解释时需要综合考虑原始变量的含义和因子的相关性。
03
解释性。
实例分析
01
为了更好地理解PROC Factor过程，我们将通过一个实例来演示其应用。
02
假设我们有一个包含多个变量的数据集，并且我们想要提取两个公因子来解释这些变量之间的相关性。
03
我们将使用PROC Factor过程进行因子分析，并选择适当的选项来提取两个公因子。
04
分析结果将包括因子载荷表、因子图和轮廓图等输出，以帮助我们理解公因子和变量之间的关系。
04 因子分析的注意事项
因子分析的前提假设
因子分析的前提假设是数据应具有相关性。在进行因子分析之前，需要检查变量之间的相关性，以确保分析的有效性。
因子分析的前提假设是变量应具有共同因子。共同因子是指多个变量之间存在的共同因素，这些因素反映了变量之间的共同变化趋势。
因子分析的前提假设是变量应具有可解释性。在进行因子分析之前，需要对变量进行解释性分析，以确定变量之间的潜在关系和共同因素。
因子命名
根据解释结果，可以对每个因子进行命名，使其更加符合实际背景和专业知识。命名时需要简洁明了，能够准确地反映因子的含义。
03 因子分析的SAS实现
Байду номын сангаас

SAS统计分析介绍

SAS统计分析介绍SAS（Statistical Analysis System）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于数据分析、数据管理和预测建模等领域。

它提供了一套全面的工具和功能，可以帮助用户有效地收集、分析和解释数据，以支持数据驱动的决策。

SAS具有丰富的功能和应用领域。

首先，它可以用于数据准备和数据管理。

用户可以使用SAS对数据进行清洗、整合、转换和重组，以确保数据的质量和一致性。

此外，SAS还提供了强大的数据查询和处理功能，可以高效地处理大规模和复杂的数据集。

其次，SAS可以用于描述性统计分析。

用户可以使用SAS计算各种统计指标，例如平均值、中位数、标准差、相关系数等，以了解数据的分布和变化。

此外，SAS还支持绘制各种图表和图形，例如直方图、散点图和箱线图，以可视化地展示数据的特征和模式。

SAS还提供了广泛的统计分析功能。

用户可以使用SAS进行假设检验、方差分析、回归分析等常见的统计分析任务。

此外，SAS还支持更高级的统计方法，例如生存分析、因子分析、聚类分析、时间序列分析等。

这些方法可以帮助用户发现数据中的关联和模式，从而支持更深入的数据解释和预测建模。

SAS的预测建模功能也非常强大。

用户可以使用SAS构建各种预测模型，例如线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。

此外，SAS还支持模型评估和模型比较，以帮助用户选择最佳的预测模型。

这些预测模型可以应用于各种领域，例如市场营销、金融风险管理、医疗保健等。

除了数据分析和预测建模，SAS还提供了数据可视化和报告生成的功能。

用户可以使用SAS创建漂亮而有效的报告和图表，以呈现分析结果。

此外，SAS还支持自动化和批处理，可以帮助用户高效地处理和分析大规模的数据集。

总的来说，SAS是一种功能强大的统计分析软件，可以帮助用户从数据中提取有价值的信息和洞察。

它提供了丰富的功能和工具，适用于各种统计分析任务，从简单的数据描述到复杂的预测建模。

SAS软件和统计应用教程(1)PPT课件

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SAS软件与统计应用教程
2.1.1 统计学的基本概念
STAT
1. 总体与样本
总体(population)：总体是指所研究对象的全体组成的集合。
样本 (sample) ：样本是指从总体中抽取的部分对象（个体）组成的集合。样本中包含个体的个数称为样本容量。容量为n的样本常用n个随机变量X1，X2，…，Xn 表示，其观测值（样本数据）则表示为x1，...，xn，为简单起见，有时不加区别。
SAS软件与统计应用教程
STAT
第二章 SAS的描述统计功能
2.1 描述性统计的基本概念 2.2 在SAS中计算统计量 2.3 统计图形
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SAS软件与统计应用教程
STAT
2.1 描述性统计的基本概念
2.1.1 统计学的基本概念 2.1.2 表示数据位置的统计量 2.1.3 表示数据分散程度的统计量 2.1.4 表示数据分布形状的统计量 2.1.5 其它统计量
SAS软件与统计应用教程
2.1.3 表示数据分散程度的统计量
STAT
1. 极差（Range）与半极差（Interquartile range）
极差就是数据中的最大值和最小值之间的差：
极差 = max{xi} – min{xi} 上、下四分位数之差Q3 – Q1称为四分位极差或半极差，它描述了中间半数观测值的散布情况。
SAS软件与统计应用教程
STAT
2. 峰度（kurtosis）
峰度描述数据向分布尾端散布的趋势。峰度的计算公
式为： K
n (n 1 )
n(x i x )43 (n 1 )2
(n 1 )n ( 2 )n ( 3 )i 1 s (n 2 )n ( 3 )

sas简单操作步骤

SAS数据分析完整笔记1. SAS INSIGHT启动：方法1：Solution→Analysis→Interactive Date Analysis方法2：在命令栏内输入insight方法3：程序编辑窗口输入以下代码，然后单击 Submit按钮；Proc insight；Run；1.1 一维数据分析用 sas insight做直方图、盒形图、马赛克图。

直方图：Analysis→Histogram/Bar Chart盒形图：Analysis→Box plot马赛克图：Analysis→Box plot/Mosaic plot（Y）1.2 二维数据分析散点图：Analysis→Scattery plot(Y X）曲线图：Analysis→Line plot（ Y X）1.3 三维数据分析旋转图：Analysis→Rotationg Plot曲面图：Analysis→Rotationg Plot设置 Fit Surface等高线图：Analysis→Countor plot1.4 分布分析包括：直方图、盒形图、各阶矩、分位数表，直方图拟合密度曲线，对特定分布进行检验。

1.4. 1 Analysis→Distribution（Y）第一部分为盒形图，第二部分为直方图，第三部分为各阶矩，第四部分为分位数表。

1.4.2 添加密度估计A：参数估计：给出各种已知分布（正态，指数等），只需要对其中参数进行估计；Curves→Parametric DensityB：核估计：对密度函数没有做假设，曲线性状完全依赖于数据；Curves→Kernel Density1.4.3 分布检验Curves→CDF confidence bandCurves→Test for Distribution1.5 曲线拟合Analysis→Fit（Y X）:分析两个变量之间的关系1.6 多变量回归Analysis→Fit（Y X）1.7 方差分析Analysis→Fit（Y X）1.8 相关系数计算Analysis→Multivariate1.9 主成分分析Analysis→Multivariate2.SAS ANALYST启动：方法1：Solution→Analysis→Analyst方法2：在命令栏内输入analyst2.1 分类计算统计量：Data→Summarize by group2.2 随机抽样：Data→Random Sample2.3 生成报表：Report→Tables2.4 变量计算：Date→Transform2.5 绘制统计图2.5.1 条形图：Graph→Bar Chart→Horizontal2.5.2 饼图：Graph→Pie Chart2.5.3 直方图：Graph→Histogram2.5.4 概率图：Graph→Probality plot2.5.5 散点图：Graph→Scatter plot2.6 统计分析与计算2.6.1 计算描述性统计量Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Summart Statistics只计算简单统计量Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Distribution可计算一个变量的分布信息Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Correlations可计算变量之间的相关关系Statistics →Deｓｃｒｉｐｔive→Frequency counts可计算频数2.6.2 列联表分析Statistics →Table Analysis2.7假设检验2.7.1单样本均值Z检验：检验单样本均值与某个给定的数值之间的关系Statistics →Hypothesis tests→One-Sample Z-test for a mean2.7.2单样本均值t检验：适用于不了解变量的方差情形推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均属μ0是否相等Statistics →Hypothesis tests→ One-Sample t-test for a mean2.7.3单样本比例检验：检验取离散值的变量取某个值的比例Statistics →Hypothesis tests→One-Sample test for a proportion2.7.4单样本方差检验：检验样本方差是否等于给定的值。

SAS的名词解释

SAS的名词解释随着大数据时代的到来，人们对于数据分析和统计越来越重视。

在数据科学领域中，一家被广泛应用和认可的软件公司就是SAS（Statistical Analysis System）公司。

本文将对SAS和与之相关的名词进行解释，并介绍其在数据分析领域中的重要性。

一、SAS（Statistical Analysis System）公司SAS公司是全球领先的分析软件提供商。

它的软件系统（也称为SAS）广泛用于数据管理、数据挖掘、统计分析、预测建模和商业智能等领域。

SAS公司于1976年成立于美国，多年来一直致力于推动数据分析领域的创新和发展。

其产品和解决方案帮助企业从庞大的数据中获取洞察力，做出更明智的商业决策。

二、SAS语言SAS语言是SAS公司开发的一种专门用于数据分析和统计的编程语言。

它具有强大的数据处理能力和丰富的统计分析函数，被广泛应用于学术研究、医药、金融、市场营销等众多领域。

SAS语言的特点是结构化和过程导向的，即通过一系列的步骤和语句来完成数据分析任务。

它具有灵活的语法和强大的数据管理功能，使得用户能够高效地处理和分析大规模数据集。

三、SAS数据集SAS数据集是SAS系统中最常用的数据存储格式。

它可以理解为一个结构化的表格，包含多个观测值和变量。

SAS数据集可以由用户创建，也可以从外部数据源导入。

在SAS语言中，对数据进行读取、处理和分析都是通过操作数据集来完成的。

SAS数据集的优势在于高效的数据检索、数据转换和数据整合能力，使得用户能够迅速地获取所需的信息。

四、SAS图形SAS图形是SAS系统中用于数据可视化的工具。

它提供了众多的图表类型和图形选项，如散点图、柱状图、折线图等，帮助用户更直观地理解和展示数据。

通过利用SAS图形，用户可以进行数据探索和发现数据之间的关联性。

此外，SAS 图形还支持自定义图形输出，使用户能够根据需要调整图表的样式、尺寸和布局。

五、SAS模型SAS模型是指在SAS系统中基于数据建立的统计分析模型。

SAS软件应用之统计图

GPLOT过程步
SAS系统中采用GPLOT过程步绘制线图。 GPLOT过程步的语法格式如下： PROC GPLOT [ DATA=<数据集名> [选项] ] ; PLOT <纵坐标变量*横坐标变量> / [选项]; PLOT2 <纵坐标变量*横坐标变量> / [选项]; SYMBOLn [选项]; BY <变量名列>; RUN;
统计图制作的一般原则
根据资料性质和分析目的正确选用适当的统计图。例如分析比较独立的、不连续的、无数量关系的多个组或多个类别的统计量宜选用直条图，分析某指标随时间或其它连续变量变化而变化的趋势宜选用线图，描述某变量的频数分别宜选用直方图，描述或比较不同事物内部构成时用圆图或百分条图等。
箱图
箱线图是由一组数据的5个特征值绘制而成的，它由一个箱子和两条线段组成。5个特征值依次是最大值、上四分位数、中位数、下四分位数和最小值。通过箱线图，可以反映出数据分布的特征。箱线图一般有单批数据箱线图和多批数据箱线图两种。在SAS系统中通过UNIVARAITE过程步就可以绘制箱线图。
统计图制作的一般原则
统计图必须有标题、概括统计图资料的时间、地点和主要内容。统计图的标题在图的下方。统计图一般有横轴和纵轴，并分别用横标目说明横轴和纵轴代表的指标和单位。一般将两轴的相交点即原点处定为0。统计图用不同线条和颜色表达不同事物和对象的统计量，需要附图加以说明。

直条图
百分条图和圆图
圆图用来表示事物内部的构成情况。必须用相对数，且各项之和为100％，图中各扇形面积表示数量的大小，将360度圆心角看成100％，把每一部分所占的百分数折算成圆心角的度数，根据圆心角的度数就可画出代表各部分数量大小的扇形来。百分条图是以矩形总长度作为100％，将其分割成不同长度的段来表示各构成的比例。圆图和百分条图适合描述分类变量的各类别所占的构成比。

如何用SAS进行统计分析

如何用SAS进行统计分析SAS（统计分析系统）是一种用于数据分析和统计建模的软件工具。

它提供了一系列功能和程序，用于数据处理、统计分析、预测建模、图形展示和报告生成等。

本文将介绍如何使用SAS进行统计分析，涵盖数据导入、数据清洗、描述性统计分析、假设检验、回归分析和聚类分析等内容。

1. 数据导入和数据清洗在使用SAS进行统计分析之前，你需要将待分析的数据导入到SAS软件中。

SAS支持多种数据格式，包括CSV、Excel、Access等。

你可以使用SAS提供的PROC IMPORT过程将数据导入到SAS的数据集中。

导入数据后，你需要对数据进行清洗。

数据清洗的目的是去除数据中的错误、缺失或异常值，以确保数据的质量。

你可以使用SAS的数据步骤（DATA STEP）来处理数据，例如删除缺失值、填补缺失值、去除异常值等。

2. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程。

它包括计算数据的中心趋势（均值、中位数、众数）、数据的离散程度（标准差、方差、极差）、数据的分布形态（偏度、峰度）等。

在SAS中，你可以使用PROC MEANS过程进行描述性统计分析。

该过程可以计算多个变量的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计指标。

此外，你还可以使用PROC UNIVARIATE过程计算数据的偏度、峰度等统计值，并绘制直方图和箱线图来展示数据的分布情况。

3. 假设检验假设检验是对样本数据进行推断性统计分析的一种方法。

它用于判断观察到的样本差异是否显著，从而对总体参数进行推断。

在SAS中，你可以使用PROC TTEST过程进行双样本t检验、单样本t检验和相关样本t检验等。

此外，PROC ANOVA过程可以用于方差分析，PROC FREQ过程可以用于卡方检验。

4. 回归分析回归分析是研究因变量与自变量之间关系的一种统计分析方法。

它用于预测和解释因变量的变化，并评估自变量对因变量的影响程度。

在SAS中，你可以使用PROC REG过程进行简单线性回归分析和多元线性回归分析。

SAS学习系列13. 绘图Ⅰ—通用语法

精心整理13.绘图Ⅰ—通用语法图形是展示数据的重要方法，图形的形象直观是数据报表无法替代的。

SAS中超过80%的统计分析过程，都可以利用ODSGraphics模块生成图形独立输出。

SAS9.2版以来，SAS画图模块正变得越来越灵活、精良和易于使用。

在一些分析过程步（PROCs）中，ODSGraphics可以自动的生成一些图形，而不需要额外的代码。

这使得用户多了一个选择，即可以使用默认的输出生成图形，也可以自己来创造个性化的图形。

（一）ODSGraphics概述XAXIS或YAXIS options;选项包括：（1）GRID生成网格线；（2）LABEL='text-str'设置坐标轴标记的文字；（3）TYPE=axistype设置坐标刻度的类型（字符变量默认为DISCRETE；数值变量默认为LINEAR；日期时间变量默认为TIME；对数尺度默认为LOG；（4）VALUES=(values-list)设置刻度标记，例如VALUES=(05101520);等同于VALUES=(0TO20BY5);2.设置基准线（水平或竖直线）给图形增加基准线，是为了便于观察哪些点在某些重要的取值之上（左）还是之下（右）。

基本语法：PROCSGPLOT;注：多个说明语句，将逐个往下排（第1行，第2行…）；选项包括：（1）BORDER为文字说明加上边框；（2）POSITION=value指定“线型说明”放置的具体位置同1.（4）.示例：KEYLEGEND/LOCATION=INSIDEPOSITION=TOPRIGHT;INSET'Olympicsnotheldin''1940and1944'/POSITION=BOTTOMLEFT;六、定制图形属性可以设置线型、颜色等图形属性，让图形更具个性化。

SGPLOT过程步提供了许多图形属性，用法：跟在SGPLOT的基本绘图语句后面，加上“/图形属性设置语句”即可。

sas的boxplot过程

SAS（Statistical Analysis System，统计分析系统）是一种用于数据分析的强大工具，其提供了丰富的统计分析功能。

在SAS中，boxplot（箱线图）是一种用于展示数据分布情况的常用图形。

本文将介绍SAS中绘制boxplot的过程，并对其进行详细解析。

一、准备数据在使用SAS进行boxplot分析之前，首先需要准备好待分析的数据集。

假设我们有一个包含了某一变量的数据集，如下所示：```data input_data;input x ;datalines;1 2 3 4 5 6 7 8 9 10;run;```以上示例中，我们创建了一个名为input_data的数据集，并输入了一组变量x的取值。

在实际应用中，我们需要根据具体需求导入相应的数据集。

数据准备完成后，接下来就可以开始绘制boxplot了。

二、绘制boxplot在SAS中，我们可以使用proc boxplot语句来绘制boxplot。

具体的语法格式如下：```proc boxplot data=input_data;plot x;run;```以上代码中，我们通过proc boxplot指定了待分析的数据集为input_data，并指定要绘制boxplot的变量为x。

在实际应用中，我们也可以根据需要添加其他参数，如指定分组变量、添加标签等。

三、结果解析绘制完成后，我们可以对得到的boxplot进行解析和分析。

boxplot 通常包括了五个重要的统计量，即最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。

通过这些统计量，我们可以直观地了解数据的分布情况，包括了中位数的位置、数据的离散程度等。

boxplot还可以帮助我们识别异常值（outliers）。

异常值通常被定义为明显偏离大部分数据的数值，它们可能是数据采集或输入中的错误，也可能代表了真实的特殊情况。

通过boxplot，我们可以快速地发现异常值，并根据具体情况进行处理。

SAS作图详细教程

2）设置连线
选项： INTEPOL | I = 连线方式：设置相邻点之间的连线方式。
名称 NONE JOIN SPLINE NEEDLE SMnn RL<CLInn> RQ RC 连线方式不连线（缺省方式）直线光滑的样条曲线通过点的并且垂直于横坐标轴的直线绘制不经过散点的样条曲线。nn曲线光滑性与拟合度的折衷，取值：00~99。线性回归直线，CLInn：另外绘制预测值的置信区间曲线， nn：置信区间大小。二次曲线三次曲线

CI = 颜色：设置连线的颜色。 LINE | L = n：设置连线的线型。n为线型号码，取值范围： 0~46。其中常用的有：0（空）、1（实线，缺省值）、2 （由点组成的虚线）……。 WIDTH | W = n：设置连线的宽度。n为宽度值。系统缺省值为1。
例3：对例1的修饰改为如下形式：
run;

3.3 设置坐标轴

AXIS语句的一般形式： AXIS<n> 选项; 功能：设置坐标轴的显示形式，包括：

坐标轴在画面中的位置和长度，变量值在轴上的出现次序、尺度、刻度的标注，相关文字的字体、颜色、布局。可选项<n>标明了AXIS语句的序号，n的取值范围1~99，缺省值为1。 AXIS语句也是全局语句。

不加选项的SYMBOL语句 SYMBOL<n>; 通过恢复系统缺省设置的图形选项语句取消前面对所有SYMBOL语句的设置。 GOPTIONS RESET = SYMBOL;
全局性：可以出现在过程步内或过程步之外，一旦定义则一直保持到重新定义或退出SAS系统；可加性：一个选项的定义不影响其他选项。

SAS作图详细教程

例6：设置如下坐标轴：
axis1 label=(f=complex c=blue h=3pct) c=magenta w=3 minor=none;
axis2 label=(a=-90 r=90 f=complex c=blue h=3pct 'Part Per Million') c=magenta w=3;
直线
SPLINE
光滑的样条曲线
NEEDLE 通过点的并且垂直于横坐标轴的直线
SMnn RL<CLInn>
绘制不经过散点的样条曲线。nn曲线光滑性与拟合度的折衷，取值：00~99。
线性回归直线，CLInn：另外绘制预测值的置信区间曲线， nn：置信区间大小。
RQ
二次曲线
RC
三次曲线
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精选ppt
CI = 颜色：设置连线的颜色。
SAS作图详细教程
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精选ppt
§1 SAS程序的过程步
SAS的过程步可看作是已经编写好的子程序，用户可以在需要的时候调用它们。
过程步的一般形式：
PROC 过程名 <DATA = 数据集名> <选项>; 过程的专用语句描述; <VAR 变量序列;> <WHERE 条件表达式;>
<BY 变量序列;> RUN;
4） SAS系统提供的2类字体：
硬字库：由操作系统提供的字库；
软字库：由SAS系统提供的字库。
注意：软字库的字体名直接输入即可，而硬字库的字体名两端需加引号。
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精选ppt
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SAS系统和数据分析三维图形

第二十二课三维图形SAS系统除了可以绘制二维平面图形外，还可以绘制三维立体图形。

使用PROC G3D过程能对在PLOT或SCATTER语句中指定的变量值绘制三维图形。

PROC G3D过程产生的三维图形分为两种：三维曲面图和三维散布图。

三维曲面图是通过在PLOT语句中指定三个图形变量来产生，三维散布图是在SCATTER语句中必需指定三个图形变量才能产生，同样还可以对三维散布图进行大小、形状、颜色的修改。

一、PROC G3D过程说明PROC G3D过程产生三维高分辨率立体图形，一般由下列语句控制：Proc G3D DATA=数据集;PLOT Y*X=Z </选项>;SCATTER Y*X=Z </选项>;TITLE n‘字符串’;FOOTNOTE n‘字符串’;By 变量列表;Run ;在PROC G3D过程中至少要有一条PLOT或SCATTER语句，如果两条语句同时存在，将在一页中产生一个三维曲面图，下一页中产生一个三维散布图。

语句中的Y*X=Z指定三个图形变量X、Y、Z，三维空间中的图形点由三个变量的值共同决定，X和Y为水平变量，Z 为垂直变量。

PLOT语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点相互连成曲面，而SCA TTER语句是将X、Y、Z三个变量值确定的空间图形点用符号表示或画出图形点向XY 平面的垂直线（采用NEEDLE选项）。

一个PROC G3D过程中可以有多条SCA TTER语句。

1.PLOT语句的选项用在PLOT语句中的选项按功能可以分为三类：外观选项、轴选项和描述性选项。

主要选项如下：●ROTATE=角度列表——指定三维图形Z轴的一个或多个旋转角度，缺省值为70度。

如果有多个旋转角度，将画出对应多个不同旋转角度的三维图形。

●TILT=角度列表——指定三维图形Y轴的一个或多个倾斜角度，缺省值为70度。

如果有多个倾斜角度，将画出对应多个不同倾斜角度的三维图形。

SAS学习系列13. 绘图Ⅰ—通用语法

13. 绘图Ⅰ—通用语法图形是展示数据的重要方法，图形的形象直观是数据报表无法替代的。

SAS中超过80%的统计分析过程，都可以利用ODS Graphics 模块生成图形独立输出。

SAS 9.2版以来，SAS画图模块正变得越来越灵活、精良和易于使用。

在一些分析过程步（PROCs）中，ODS Graphics可以自动的生成一些图形，而不需要额外的代码。

这使得用户多了一个选择，即可以使用默认的输出生成图形，也可以自己来创造个性化的图形。

（一）ODS Graphics概述一、打开/关闭ODS GraphicsSAS 9.2开始，将“ODS Graphs”从SAS/GRAPH移到Base SAS 9.3，并增加了新的功能更加强大的绘图过程步：SGPLOT, SGSCATTER, SGPANEL, SGRENDER.这些过程步，用很少的代码就能生成高质量的图形。

注：早期SAS是用GPLOT和GCHART过程步绘制图形。

从SAS 9.3开始，ODS Graphics模块默认是关闭的，使用它绘图之前需要先打开，使用如下语句：ODS GRAPHICS ON;不用了可以保持其打开状态（影响软件启动速度），若要关闭用：ODS GRAPHICS OFF;ODS Graphics相比SAS/GRAPH具有更先进的特性：直接将图形以图片格式输出（默认输出路径是work临时库），在结果查看器中默认以html格式显示。

（二）PROC SGPLOT过程步一、图形分类PROC SGPLOT过程步可以绘制16种图形，归为5类：二、可选参数OPTIONS三、16种图形样式、绘图语句及可选参数四、设置坐标轴（XAXIS/YAXIS）和基准线（REFLINE）1. 设置坐标轴基本语法：PROC SGPLOT;XAXIS或YAXIS options;选项包括：（1）GRID生成网格线；（2）LABEL ='text-str'设置坐标轴标记的文字；（3）TYPE = axistype设置坐标刻度的类型（字符变量默认为DISCRETE；数值变量默认为LINEAR；日期时间变量默认为TIME；对数尺度默认为LOG；（4）VALUES =(values-list)设置刻度标记，例如VALUES=(05101520); 等同于VALUES=(0 TO 20 BY 5);2. 设置基准线（水平或竖直线）给图形增加基准线，是为了便于观察哪些点在某些重要的取值之上（左）还是之下（右）。

SAS简介SAS系统的功能.ppt

Type II SS 363.432659 26.291488 26.590540 0.001118 51.555411 275.671437 9.449942
从参数的估计值容易得到拟合的回归方程为： oxygen= 102.238339-0．219916age + 0．304735maxpulse-0.000844rstpulse0.373164runpulse-2.680516runtime-0.072380weight
显示管理系统
显示管理系统窗口 1显示管理系统（Display Manager）三个主要窗口: PROGRAM EDITOR窗口：提供一个编写 SAS程序的文本编缉器 LOG窗口：显示有关程序运行的信息 OUTPUT窗口：显示程序运算结果的输出
永久的和临时的SAS数据集
• SAS的存储方式有二种： • 永久的SAS数据集 • 临时的SAS数据集
• 程序一： • Data class3 (drop=test1 test2 test3 test4 test5 ) ; • Set class2 ; • Proc print data=class3 ;Run; • 程序二： • Data class3 ( keep=id average total ) ; • Set class2 ; • Proc print data=class3 ; • Run ; • 程序一和程序二的运行结果相同。
大的正相关系数。这个相关系数为0的原假设检验结果是 p=0.0158<0.05，因此我们拒绝相关系数为0的原假设，接受了这个0.73333等级相关系数。
1、Input name 5.2；表明变量a为 _________变量，有_________位小数。 2、Do i=1 to 10 by 2；则该循环进行 ___________次,最后的变量i为_______。 3、如果要实现对某个变量进行正态性检验，则在SAS中可以使用univariate过程的 _______首先要规定数据集中的哪两个变量作为图形中的垂直变量和水平变量，以及在图形中用于画点的作图字符。 • PLOT语句的几种使用格式如下： • plot y*x ； • plot y*x =’+’； • plot y*x=符号变量； • plot y*x $ 标记变量 =’+’； • plot y*x=’+’ b*a=’*’ /overlay ；