sas基础知识
SAS 学习
SAS 学习基础课程：离散数学，线性代数，微积分，概率论，算法与数据结构，操作系统，计算机组成原理，编译原理，网络。
组合数学，图论，数理逻辑。
看你对数学的理解能力.离散里面包括结合论,数理逻辑,组合论,图论,树.里面涉及到很多数学理论上的证明.不单单需要高中数学,而且需要高等数学的内容.高中数学所学的只是数学学科里面的皮毛,如果想好好学好离散数学,那么需要有牢固的数学基础.不要想一步登天,理科的学习都是一步步,需要有扎实的基础学SAS的base部分不需要统计知识，可以从little sas book学起同时慢慢学习统计，然后学统计需要用什么处理方法，再去学相应的sas procedurebase部分是教你怎么处理data的，不涉及统计知识，可以把数据列出来不做分析R语言PythonSQLSASJavaMATLABC/C++Twisted Python 观点：Python在你列举这些里面是综合功能最强大的，但是这些功能分散在第三方库里面，没有得到有机的整合，相应的学习成本会较高。
Python与R不同，Python是一门多功能的语言。
数据统计是更多是通过第三方包来实现的。
具体来说，我常用的Python在统计上面的Package有这样一些1.Numpy与Scipy。
这两个包是Python之所以能在数据分析占有一席之地的重要原因。
其中Numpy封装了基础的矩阵和向量的操作，而Scipy则在Numpy 的基础上提供了更丰富的功能，比如各种统计常用的分布和算法都能迅速的在Scipy中找到。
2.Matplotlib。
这个Package主要是用来提供数据可视化的，其功能强大，生成的图标可以达到印刷品质，在各种学术会议里面出镜率不低。
依托于Python，可定制性相对于其他的图形库更高。
还有一个优点是提供互动化的数据分析，可以动态的缩放图表，用做adhoc analysis非常合适。
3.Scikit Learn。
非常好用的Machine Learning库，适合于用于快速定制原型。
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。
学习使用SAS进行数据分析和预测建模
学习使用SAS进行数据分析和预测建模1. 引言SAS（Statistical Analysis System）是一种广泛应用的数据分析和预测建模工具，其强大的统计分析功能和用户友好的界面使其成为许多领域从业人员首选的分析工具之一。
本文将介绍如何学习使用SAS进行数据分析和预测建模。
2. SAS基础知识在正式开始学习SAS之前，我们需要了解一些SAS的基础知识。
SAS由多个组件组成，其中最常用的是Base SAS和SAS Enterprise Guide。
Base SAS是SAS的核心组件，提供了各种数据处理和分析功能；而SAS Enterprise Guide是一个集成开发环境，可以帮助用户更方便地进行数据分析和建模。
3. 数据准备在进行数据分析和建模之前，我们首先需要准备待分析的数据。
SAS可以处理各种数据格式，包括结构化数据（如数据库表格和Excel文件）和非结构化数据（如文本文件和XML文件）。
我们可以使用SAS的数据导入功能将原始数据导入到SAS中进行分析。
4. 数据探索和可视化在进行数据分析之前，我们通常需要对数据进行探索和可视化。
SAS提供了各种数据探索和可视化的功能，可以帮助我们更好地理解数据的特征和关系。
我们可以使用SAS进行数据摘要统计、频率分析、散点图绘制等操作，以及使用SAS的图形界面设计工具生成各种数据可视化图表。
5. 数据清洗和变换在进行数据分析和建模之前，我们通常需要对数据进行清洗和变换。
SAS提供了各种数据清洗和变换的功能，可以帮助我们处理数据中的缺失值、异常值和重复值，并进行数据格式转换和特征衍生等操作。
我们可以使用SAS的数据步骤和SQL语句对数据进行清洗和变换。
6. 统计分析统计分析是数据分析的核心内容之一。
SAS提供了丰富的统计分析功能，包括描述统计分析、假设检验、方差分析、回归分析等。
我们可以利用SAS进行统计分析，并通过输出结果进行解释和结论推断。
7. 预测建模预测建模是数据分析的另一个重要内容。
全等三角形SAS和ASA知识点总结
全等三角形SAS和ASA知识点总结基础知识1、SAS的判定方法：两边及其夹角对应相等的两个三角形全等，这可以用符号表示为“边边角”。
在具体证明中，需要先找到两个三角形的对应边和对应角，并证明它们相等。
2、ASA的判定方法：一角及其对边对应相等的两个三角形全等，这可以用符号表示为“角边角”。
与SAS类似，在具体证明中，需要先找到两个三角形的对应边和对应角，并证明它们相等。
重难点分析对于初学者来说，理解SAS和ASA的概念并不困难，但在实际应用中往往会遇到一些问题。
以下是一些常见的重难点：1、找准对应边和对应角：在证明全等三角形时，找到准确的对应边和对应角是关键步骤。
初学者往往在这一步容易出现混淆或错误。
2、灵活运用全等三角形的性质：熟练掌握全等三角形的性质对于解决相关问题非常重要。
例如，全等三角形的对应边和对应角相等，以及全等三角形的对应中线、高线也相等。
3、综合运用其他知识点：在解决全等三角形相关问题时，往往需要综合运用其他知识点，如平行线、等腰三角形等。
对于这些知识点的理解与应用也是解决全等三角形问题的关键。
练习题精选为了巩固对全等三角形SAS和ASA的理解，以下提供一些练习题：在△ABC和△DEF中，AB=DE，∠B=∠E，BC=EF。
求证：△ABC ≌△DEF(SAS)。
在△ABC中，∠ACB=90°，CD是高线，且∠B=25°。
求证：AC=BC(ASA)。
通过完成这些练习题，可以加深对全等三角形SAS和ASA的理解，并提高解题能力。
总结全等三角形SAS和ASA是八年级数学中的重要知识点，掌握这两种判定方法对于解决相关问题至关重要。
在理解概念的基础上，通过大量练习来加深对全等三角形的理解是非常必要的。
同时，注意在解题过程中灵活运用全等三角形的性质和其他相关知识点，以提高解题效率。
掌握好全等三角形SAS和ASA的知识点，不仅对于解决几何问题有帮助，还将为后续学习奠定坚实的基础。
全等三角形判定一(SAS、ASA、AAS)(基础)知识讲解
全等三角形判定一（SAS,ASA ，AAS ）（基础）撰稿：常春芳【学习目标】1．理解和掌握全等三角形判定方法1——“边角边”，判定方法2——“角边角”，判定方法3——“角角边”；能运用它们判定两个三角形全等．2．能把证明角相等或线段相等的问题，转化为证明它们所在的两个三角形全等． 【要点梳理】要点一、全等三角形判定1——“边角边” 1. 全等三角形判定1——“边角边”两边和它们的夹角对应相等的两个三角形全等（可以简写成“边角边”或“SAS ”）.要点诠释：如图，如果AB ＝ ''A B ，∠A ＝∠'A ，AC ＝ ''A C ，则△ABC ≌△'''A B C . 注意：这里的角，指的是两组对应边的夹角.2. 有两边和其中一边的对角对应相等，两个三角形不一定全等.如图，△ABC 与△ABD 中，AB ＝AB ，AC ＝AD ，∠B ＝∠B ，但△ABC 与△ABD 不完全重合，故不全等，也就是有两边和其中一边的对角对应相等，两个三角形不一定全等.要点二、全等三角形判定2——“角边角” 全等三角形判定2——“角边角”两角和它们的夹边对应相等的两个三角形全等（可以简写成“角边角”或“ASA ”）. 要点诠释：如图，如果∠A ＝∠'A ，AB ＝''A B ，∠B ＝∠'B ，则△ABC ≌△'''A B C .要点三、全等三角形判定3——“角角边” 1.全等三角形判定3——“角角边”两个角和其中一个角的对边对应相等的两个三角形全等（可以简写成“角角边”或“AAS”）要点诠释：由三角形的内角和等于180°可得两个三角形的第三对角对应相等.这样就可由“角边角”判定两个三角形全等，也就是说，用角边角条件可以证明角角边条件，后者是前者的推论.2.三个角对应相等的两个三角形不一定全等.如图，在△ABC和△ADE中，如果DE∥BC，那么∠ADE＝∠B，∠AED＝∠C，又∠A＝∠A，但△ABC和△ADE不全等.这说明，三个角对应相等的两个三角形不一定全等.要点四、如何选择三角形证全等1.可以从求证出发，看求证的线段或角（用等量代换后的线段、角）在哪两个可能全等的三角形中，可以证这两个三角形全等；2.可以从已知出发，看已知条件确定证哪两个三角形全等；3.由条件和结论一起出发，看它们一同确定哪两个三角形全等，然后证它们全等；4.如果以上方法都行不通，就添加辅助线，构造全等三角形.【典型例题】类型一、全等三角形的判定1——“边角边”1、已知：如图，AB＝AD，AC＝AE，∠1＝∠2．求证：BC＝DE．【思路点拨】由条件AB＝AD，AC＝AE，需要找夹角∠BAC与∠DAE，夹角可由等量代换证得相等.【答案与解析】证明：∵∠1＝∠2∴∠1＋∠CAD＝∠2＋∠CAD，即∠BAC＝∠DAE在△ABC和△ADE中AB ADBAC DAEAC AE=⎧⎪∠=∠⎨⎪=⎩∴△ABC≌△ADE（SAS）∴BC＝DE（全等三角形对应边相等）【总结升华】证明角等的方法之一：利用等式的性质，等量加等量，还是等量.2、如图，将两个一大、一小的等腰直角三角尺拼接（A、B、D三点共线，AB＝CB，EB＝DB，∠ABC＝∠EBD＝90°），连接AE、CD，试确定AE与CD的位置与数量关系，并证明你的结论．【答案】AE＝CD，并且AE⊥CD证明：延长AE交CD于F，∵△ABC和△DBE是等腰直角三角形∴AB＝BC，BD＝BE在△ABE和△CBD中90AB BCABE CBDBE BD=⎧⎪∠=∠=︒⎨⎪=⎩∴△ABE≌△CBD（SAS）∴AE＝CD，∠1＝∠2又∵∠1＋∠3＝90°，∠3＝∠4（对顶角相等）∴∠2＋∠4＝90°，即∠AFC＝90°∴AE⊥CD【总结升华】通过观察，我们也可以把△CBD看作是由△ABE绕着B点顺时针旋转90°得到的.尝试着从变换的角度看待全等.举一反三：【变式】已知：如图，PC⊥AC，PB⊥AB，AP平分∠BAC，且AB＝AC，点Q在PA上，求证：QC＝QB【答案】证明：∵ AP平分∠BAC∴∠BAP＝∠CAP在△ABQ与△ACQ中∵∴△ABQ≌△ACQ(SAS)∴ QC＝QB类型二、全等三角形的判定2——“角边角”【高清课堂：379110 全等三角形判定二，例5】2、已知：如图，E，F在AC上，AD∥CB且AD＝CB，∠D＝∠B．求证：AE＝CF．【答案与解析】证明：∵AD∥CB∴∠A＝∠C在△ADF与△CBE中A CAD CBD B∠=∠⎧⎪=⎨⎪∠=∠⎩∴△ADF≌△CBE （ASA）∴AF ＝CE ，AF＋EF＝CE＋EF故得：AE＝CF【总结升华】利用全等三角形证明线段(角)相等的一般方法和步骤如下：(1)找到以待证角(线段)为内角(边)的两个三角形；(2)证明这两个三角形全等；(3)由全等三角形的性质得出所要证的角(线段)相等．举一反三：【变式】如图，AB∥CD，AF∥DE，BE＝CF.求证：AB＝CD.【答案】证明：∵AB ∥CD ，∴∠B ＝∠C.∵AF ∥DE ，，∴∠AFB ＝∠DEC.又∵BE ＝CF ，∴BE ＋EF ＝CF ＋EF ，即BF ＝CE. 在△ABF 和△DCE 中，B C BF CEAFB DEC ∠=∠⎧⎪=⎨⎪∠=∠⎩∴△ABF ≌△DCE （ASA ）∴AB ＝CD （全等三角形对应边相等）.类型三、全等三角形的判定3——“角角边”【高清课堂：379110 全等三角形的判定二，例6】3、已知：如图，AB ⊥AE ，AD ⊥AC ，∠E ＝∠B ，DE ＝CB ．求证：AD ＝AC ．【思路点拨】要证AC＝AD，就是证含有这两个线段的三角形△BAC≌△EAD.【答案与解析】证明：∵AB⊥AE，AD⊥AC，∴∠CAD＝∠BAE＝90°∴∠CAD＋∠DAB＝∠BAE＋∠DAB ，即∠BAC＝∠EAD在△BAC和△EAD中BAC EADB ECB=DE∠=∠⎧⎪∠=∠⎨⎪⎩∴△BAC≌△EAD（AAS）∴AC ＝AD【总结升华】我们要善于把证明一对角或线段相等的问题，转化为证明它们所在的两个三角形全等．举一反三：【变式】如图，AD是△ABC的中线，过C、B分别作AD及AD的延长线的垂线CF、BE.求证：BE＝CF.【答案】证明：∵AD为△ABC的中线∴BD＝CD∵BE⊥AD，CF⊥AD，∴∠BED＝∠CFD＝90°，在△BED和△CFD中BED CFDBDE CDFBD CD∠=∠⎧⎪∠=∠⎨⎪=⎩（对顶角相等）∴△BED≌△CFD（AAS）∴BE＝CF4、已知：如图，AC与BD交于O点，AB∥DC，AB＝DC．（1）求证：AC与BD互相平分；（2）若过O点作直线l，分别交AB、DC于E、F两点，求证：OE＝OF.【思路点拨】（1）证△ABO≌△CDO，得AO＝OC，BO＝DO（2）证△AEO≌△CFO或△BEO≌△DFO【答案与解析】证明：∵AB∥DC∴∠Ａ＝∠Ｃ在△ABO与△CDO中A C(AOB COD∠∠⎧⎪∠∠⎨⎪⎩＝＝对顶角相等）AB=CD∴△ABO≌△CDO（AAS）∴AO＝CO ，BO=DO在△AEO和△CFO中A C(AOE COF∠∠⎧⎪⎨⎪∠∠⎩＝AO=CO＝对顶角相等）∴△AEO≌△CFO（ASA）∴OE＝OF.【总结升华】证明线段相等，就是证明它们所在的两个三角形全等．利用平行线找角等是本题的关键.类型四、全等三角形判定的实际应用5、在一次战役中，我军阵地与敌军碉堡隔河相望，为了炸掉敌军的碉堡，要知道碉堡与我军阵地的距离.在不能过河测量又没有任何测量工具的情况下，一名战士想出了这样一个办法：他面向碉堡站好，然后调整帽子，使视线通过帽檐正好落在碉堡的底部.然后，他转身向后，保持刚才的姿态，这时视线落在了自己这岸的某一点上.接着，他用步测的办法量出了自己与该点的距离，这个距离就是他与碉堡的距离.这名战士的方法有道理吗？请画图并结合图形说明理由.【答案与解析】设战士的身高为AB，点C是碉堡的底部，点D是被观测到的我军阵地岸上的点，由在观察过程中视线与帽檐的夹角不变，可知∠BAD＝∠BAC，∠ABD＝∠ABC＝90°.在△ABD和△ABC中，ABD ABCAB ABBAD BAC∠=∠⎧⎪=⎨⎪∠=∠⎩∴△ABD≌△ABC（ASA）∴BD＝BC.这名战士的方法有道理.【总结升华】解决本题的关键是结合图形说明那名战士测出的距离就是阵地与碉堡的距离，可以先画出示意图，然后利用全等三角形进行说明.解决本题的关键是建立数学模型，将实际问题转化为数学问题并运用数学知识来分析和解决.。
第1课sas1基础知识
缺失值(Missing Value)。 字符型变量的缺失值用空格符表示 数值型变量的缺失值用句号“ . ”表示
9
SAS Datasets
建立SAS数据集的各种途径
数据存于纸上 需直接键入 数据存于文本文件 数据存于流行 数据库文件中
®
用VIEWTABLE FSEDIT FSVIEW 编程：用DATA步 用Import菜单 用SAS/ACCESS
注：Excel表格的第一行必须带上变量名称。 14
SAS Statistical Analysis
®
用REG过程进行回归分析 REG过程进行回归分析 用ANOVA过程进行单因素方差分析 ANOVA过程进行单因素方差分析 用Freq过程进行列联表分析 Freq过程进行列联表分析 用PRINTCOMP过程进行主分量分析 PRINTCOMP过程进行主分量分析 用DISCRIM过程进行判别分析 DISCRIM过程进行判别分析 ……
®
如果你收集到一批数据，要使用SAS软件进行分析，首先要把这些
5
SAS Datasets
数据直接输入 流行的数据库 其它文件格式
®
SAS数据集 SAS应用程序
6
SAS Datasets
SAS数据集存储在SAS数据库中 SAS数据库存储SAS专用文件 SAS数据库文件用 libname.SAS-filename
®
SAS Statistical Analysis
1
SAS Procetures
®
原始 数据
数据步常用于创建数据集
数据步 Data Step SAS表 过程步 Proc Step 报告
SAS表
过程步常用于处理数据集(生成 报表、图形和实现数据分析功能)
SAS基础知识
sas有两种语句：数据步和过程步。
在sas中，通过数据步和过程步来使用sas 语言的元素。
数据步：是一组语句组合：从外部文件中读取数据；将数据写入到外部文件中；读取sas数据文件和视图；创建sas数据文件和视图。
过程步：对sas数据集进行分析和产生报表。
例如：对数据集进行分析、画图、查询和打印等操作。
逻辑库：由一组sas文件组成。
sas软件系统的信息组织有两层，第一层是sas逻辑库，第二层是sas文件。
sas逻辑库是一个逻辑概念，本事并不是物理实体，它对应的实体是操作系统下一个文件夹或几个文件夹中的一组sas文件。
sas逻辑库是一组存储在同一目录下被同一引擎访问的文件，其他文件也可以存放在该目录下，但是只有能被sas识别的文件才能显示在逻辑库中。
建立sas逻辑库：用libname语句libname libref <engine>'sas-data-library'其中libref是逻辑库名，sas-data-library是逻辑库对应的物理地址，engine：引擎名称。
libname resdat 'D:\resdat';--创建逻辑库resdat，对应的物理文件夹为D:\resdatlibname a ('d:\resbd\','d:\resfin\');--多个文件夹创建一个sas逻辑库临时逻辑库；指它的内容只在启动sas时存在，退出sas时内容完全被删除。
系统默认的临时逻辑库为work，引用临时库中的文件时，可以不加库名work。
永久逻辑库：它的内容在sas关闭对话之后仍旧保留，直到再次修改或删除。
sas除了work 以外的逻辑库都是永久库。
引用永久逻辑库的文件时必须加上永久逻辑库名。
例如：sashelp.Abmfolder库引擎：是一组规定格式想逻辑库读写文件的内部命令。
每个sas逻辑库都对应一个库引擎。
sas逻辑库引擎是软件的一个元件用来组建sas与sas逻辑库之间的接口。
sas基础知识 (1)
很全的sas基础知识SAS里面的PROC一览The ACECLUS Procedure :聚类的协方差矩阵近似估计（approximate covariance estimation for clustering）The ANOVA Procedure ：方差分析The BOXPLOT Procedure ：箱形图The CALIS Procedure ：结构方程模型The CANCORR Procedure ：典型相关分析The CANDISC Procedure ：主成分分析和典型相关分析The CATMOD Procedure ：类别分析The CLUSTER Procedure ：聚类分析，包括11种（average linkage, the centroid method, complete linkage, density linkage (including Wong’s hybrid and th-nearest-neighbor methods), maximum likelihood for mixtures of spherical multivariate normal distributions with equal variances but possibly unequal mixing proportions, the flexible-beta method, McQuitty’s similarity analysis, the median method, single linkage, two-stage density linkage, and Ward’s minimum-variance method，机器翻译为：平均联动，重心法，完全连锁，密度连接（包括Wong混合模型，最近邻的方法），最大的可能性，McQuitty的相似性分析，中位数法，单联动，两阶段密度联动，Ward最小方差法）。
sas课件第讲基本知识
SAS课件第讲基本知识1. 引言SAS（Statistical Analysis System）是一种通用的统计分析软件，被广泛应用于数据处理、数据管理和数据分析领域。
本课件将介绍SAS的基本知识，包括SAS 的起源和发展、SAS的应用领域、SAS的主要特点以及SAS的安装和配置。
2. SAS的起源和发展2.1 起源SAS起源于上世纪60年代，最初是由北卡罗来纳州立大学开发的一个统计分析系统。
起初，SAS主要用于大规模的数据处理和统计分析，随着时间的推移，SAS逐渐发展成为一个全面的数据处理和分析平台。
2.2 发展在过去的几十年里，SAS经历了快速的发展，成为全球最受欢迎的数据分析软件之一。
SAS的发展主要得益于其强大的功能和灵活性，同时也得益于SAS公司对产品研发和技术支持的不断投入。
3. SAS的应用领域SAS在各个行业和领域都有广泛的应用，包括金融、医疗、营销、制造业等。
下面将介绍SAS在几个典型领域的应用。
3.1 金融在金融领域，SAS被广泛用于风险管理、信用评级、欺诈检测等方面。
SAS提供了一系列的数据处理和分析功能，可以帮助金融机构更好地理解和管理风险，提高运营效率。
3.2 医疗在医疗领域，SAS被用于疾病预测、临床试验分析、医疗资源管理等方面。
SAS可以帮助医疗机构从大量的医疗数据中发现规律和趋势，为医疗决策提供科学依据。
3.3 营销在营销领域，SAS的应用主要集中在市场调研、客户细分和推荐系统等方面。
SAS可以帮助企业分析大量的市场数据，了解消费者需求和行为，从而制定更有效的营销策略。
3.4 制造业在制造业领域，SAS被用于供应链管理、质量控制和生产优化等方面。
SAS可以帮助制造企业优化供应链流程，提高产品质量和生产效率，降低成本。
4. SAS的主要特点4.1 数据处理能力强SAS具有强大的数据处理能力，可以处理大规模的数据集。
SAS提供了丰富的数据处理函数和过程，可以对数据进行清洗、转换、合并等操作。
sas教程
sas教程
SAS（Statistical Analysis System）是一种统计分析系统，广泛
应用于数据处理和分析，包括数据管理、数据挖掘、统计分析、报告和图形等功能。
以下为SAS教程的简要介绍。
1. SAS基础知识
- SAS软件介绍：包括SAS系统的特点和优势，以及它在数据分析领域的应用。
- SAS编程环境：涵盖SAS软件的主要组成部分和运行环境。
- SAS语法规则：介绍SAS的基本语法和编程规范。
2. 数据处理与管理
- 数据导入和导出：学习如何将外部数据导入到SAS中，并将SAS数据导出到其他文件格式。
- 数据清洗和转换：介绍数据清洗的基本方法，包括缺失值处理、异常值处理和数据格式转换等。
- 数据合并和拆分：讲解如何将多个数据集合并成一个以及如
何将一个数据集拆分成多个。
3. 数据分析与统计
- 描述性统计分析：学习如何计算和分析数据的基本统计量，
包括均值、中位数和标准差等。
- 数据可视化：探讨如何使用SAS创建各种类型的图表和图形，以便更好地展示数据的分布和趋势。
- 统计分析：涵盖常用的统计分析方法，如回归分析、方差分
析和聚类分析等。
4. 报告与输出
- 数据报表：学习如何生成数据报表，包括频数表、交叉表和汇总报告等。
- 输出管理：介绍SAS如何管理和导出分析结果，以便进一步处理和分享。
除了上述内容，SAS还提供了许多高级功能和扩展，如宏语言、SQL查询和模型建立等。
通过学习和掌握SAS的基本知识和技巧，可以更加高效地进行数据处理和分析，并得出有用的结果和结论。
sas基础知识
sas基础知识SAS基础知识SAS（Statistical Analysis System）是一种用于统计分析和数据管理的软件套件。
它提供了一系列功能强大的工具，可用于数据的读取、处理、分析和可视化。
本文将介绍SAS的基础知识，包括其应用领域、常用功能以及数据处理流程等。
一、SAS的应用领域SAS广泛应用于各个领域，如医疗、金融、市场营销、社会科学等。
在医疗领域，SAS可用于临床试验数据的分析和统计，帮助研究人员评估药物的疗效和安全性。
在金融领域，SAS可以进行风险管理和信用评估，帮助金融机构做出合理的决策。
在市场营销中，SAS 可以进行客户细分和推荐算法，帮助企业实现精准营销。
二、SAS的常用功能1. 数据管理：SAS可以读取各种类型的数据文件，并进行数据清洗、转换和整合。
它支持多种数据格式，如CSV、Excel、数据库等。
此外，SAS也提供了强大的数据查询和排序功能。
2. 数据分析：SAS具有丰富的统计分析功能，包括描述统计、假设检验、回归分析、聚类分析等。
用户可以根据自己的需求选择合适的方法进行数据分析，并生成相应的报告和图表。
3. 数据可视化：SAS可以通过图表和图形的方式直观地展示数据分析的结果。
用户可以根据需要选择不同的图表类型，如柱状图、折线图、散点图等。
此外，SAS还支持交互式图表，用户可以通过交互操作来探索数据。
4. 编程能力：SAS具有强大的编程能力，用户可以使用SAS语言来编写程序实现复杂的数据分析任务。
SAS语言简洁易学，具有丰富的语法和函数库，方便用户进行自定义的数据处理和分析。
三、SAS的数据处理流程1. 数据准备：首先，用户需要准备数据，包括收集数据、整理数据以及检查数据的完整性和准确性。
SAS支持多种数据源的读取，用户可以通过SAS语言或图形界面来导入数据。
2. 数据清洗：在数据准备阶段，用户需要对数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
SAS提供了一系列函数和工具，可以快速进行数据清洗和转换。
SAS基础
Hale Waihona Puke
硬盘接口介绍 SAS(Serial Attached SCSI)即串行连接SCSI，是新一代的SCSI
技术，和现在流行的Serial ATA(SATA)硬盘相同，都是采用串行技术以获 得更高的传输速度，并通过缩短连结线改善内部空间等。SAS是并行 SCSI接口之后开发出的全新接口。此接口的设计是为了改善存储系统 的效能、可用性和扩充性，并且提供与SATA硬盘的兼容性。 SAS的接口技术可以向下兼容SATA。具体来说，二者的兼容性主要体现 在物理层和协议层的兼容。在物理层，SAS接口和SATA接口完全兼容， SATA硬盘可以直接使用在SAS的环境中，从接口标准上而言，SATA是 SAS的一个子标准，因此SAS控制器可以直接操控SATA硬盘，但是SAS却 不能直接使用在SATA的环境中，因为SATA控制器并不能对SAS硬盘进行 控制；在协议层，SAS由3种类型协议组成，根据连接的不同设备使用 相应的协议进行数据传输。其中串行SCSI协议(SSP)用于传输SCSI命令； SCSI管理协议(SMP)用于对连接设备的维护和管理；SATA通道协议(STP) 用于SAS和SATA之间数据的传输。因此在这3种协议的配合下，SAS可以 和SATA以及部分SCSI设备无缝结合。 SAS系统的背板(Backplane)既可以 连接具有双端口、高性能的SAS驱动器，也可以连接高容量、低成本的 SATA驱动器。所以SAS驱动器和SATA驱动器可以同时存在于一个存储系 统之中。但需要注意的是，SATA系统并不兼容 SAS，所以SAS驱动器不 能连接到SATA背板上。由于SAS系统的兼容性，使用户能够运用不同接 口的硬盘来满足各类应用在容量上或效能上的需求，因此在扩充存储 系统时拥有更多的弹性，让存储设备发挥最大的投资效益。
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很全的sas基础知识SAS里面的PROC一览The ACECLUS Procedure :聚类的协方差矩阵近似估计（approximate covariance estimation for clustering）The ANOVA Procedure ：方差分析The BOXPLOT Procedure ：箱形图The CALIS Procedure ：结构方程模型The CANCORR Procedure ：典型相关分析The CANDISC Procedure ：主成分分析和典型相关分析The CATMOD Procedure ：类别分析The CLUSTER Procedure ：聚类分析，包括11种（average linkage, the centroid method, complete linkage, density linkage (including Wong’s hybrid and th-nearest-neighbor methods), maximum likelihood for mixtures of spherical multivariate normal distributions with equal variances but possibly unequal mixing proportions, the flexible-beta method, McQuitty’s similarity analysis, the median method, single linkage, two-stage density linkage, and Ward’s minimum-variance method，机器翻译为：平均联动，重心法，完全连锁，密度连接（包括Wong混合模型，最近邻的方法），最大的可能性，McQuitty的相似性分析，中位数法，单联动，两阶段密度联动，Ward 最小方差法）。
The CORRESP Procedure ：简单的对应分析和多元对应分析（MCA）The DISCRIM Procedure ：生成分类器的判别标准The DISTANCE Procedure ：距离，不相似或相似性分析The FACTOR Procedure ：因子分析和因子旋转The FASTCLUS Procedure ：快速聚类分析（给定计算出来的距离）The FREQ Procedure ：频率统计The GAM Procedure ：广义可加模型The GENMOD Procedure ：广义线性模型，泊松回归、贝叶斯回归等The GLIMMIX Procedure ：generalized linear mixed models (GLMM)，广义线性混合模型The GLM Procedure ：最小二乘法模型，包括回归、方差、协方差、多元方差分析、偏相关。
The GLMMOD Procedure ：广义线性模型设计The GLMPOWER Procedure ：预测力和样本大小的线性模型分析The GLMSELECT Procedure ：变量选择，包括Lasso和LAR等。
The HPMIXED Procedure ：线性混合模型，包括固定效应、随机效应等。
The INBREED Procedure ：协方差或近亲繁殖系数。
The KDE Procedure ：单变量和二元核密度估计The KRIGE2D Procedure ：二维克里格法，包括各向异性和嵌套的半方差图模型The LATTICE Procedure ：简单的栅格设计实验的方差分析和协方差分析The LIFEREG Procedure ：生存分析中的参数模型，包括各种截尾数据The LIFETEST Procedure ：生存分析的相关检验The LOESS Procedure ：非参数模型、多维数据、支持多因变量、直接和插值的kd树、统计推断、自动平滑参数的选择、执行迭代时有异常值的数据。
The LOGISTIC Procedure：logit回归The MCMC Procedure:Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulation-马尔可夫链蒙特卡洛模拟The MDS Procedure :Multidimensional scaling (MDS)-多维标度模型The MI Procedure :缺失值处理The MIANALYZE Procedure ：缺失值分析The MIXED Procedure ：混合线性模型，面板数据的常用模型The MODECLUS Procedure ：各种参数、非参数的聚类模型The MULTTEST Procedure ：多重检验的p值调整The NESTED Procedure ：嵌套的随机效应模型(nested random effects model)The NLIN Procedure ：非线性回归模型The NLMIXED Procedure ：非线性混合模型(固定效应和随机效应都是非线性的)The NPAR1WAY Procedure ：位置和规模差异的非参数检验The ORTHOREG Procedure ：更精准的广义线性模型（Gentleman-Givens变换来求解QR分解）The PHREG Procedure ：Cox proportional hazards model-Cox比例风险模型The PLAN Procedure ：因子实验设计The PLS Procedure ：partial least squares (PLS)-偏最小二乘法The POWER Procedure ：模型能力和样本量分析The Power and Sample Size Application ：桌面版的能力和样本量分析程序The PRINCOMP Procedure ：主成份分析The PRINQUAL Procedure ：定质，定量，或混合数据的主成分分析（PCA）The PROBIT Procedure ：probit回归The QUANTREG Procedure ：分位数回归The REG Procedure ：最小二乘回归The ROBUSTREG Procedure ：稳健回归（剔除离群点影响）The RSREG Procedure ：二次响应回归模型The SCORE Procedure :打分The SEQDESIGN Procedure ：临床试验的中期设计The SEQTEST Procedure :临床试验的中期分析The SIM2D Procedure ：高斯随机场的空间模拟（anisotropic and nested semivariogram models）The SIMNORMAL Procedure ：生成高斯分布的模拟数据The STDIZE Procedure ：标准化数据The STEPDISC Procedure ：逐步回归（变量选择）The SURVEYFREQ Procedure :单向或者多向频率和交叉表的抽样调查数据分析The SURVEYLOGISTIC Procedure ：抽样调查的logit回归The SURVEYMEANS Procedure ：抽样调查数据的概要统计The SURVEYREG Procedure ：抽样调查数据的回归分析The SURVEYSELECT Procedure ：选择基于概率的随机样本The TCALIS Procedure ：结构方程模型（目测是CALIS的加强版）The TPSPLINE Procedure ：补偿最小二乘法来拟合非参数回归模型The TRANSREG Procedure ：transformation regression(一系列基于最小二乘法的变换)The TREE Procedure ：树状图The TTEST Procedure ：各种情况下的t检验The VARCLUS Procedure ：不相交或分层聚类The VARCOMP Procedure ：含有随机效应的广义线性模型The VARIOGRAM Procedure ：二维空间数据的连续性分析5.1SAS表达式简介１．SAS常数表达式(1)数值常数如: 1.23、-5、0.5E-10。
(2)字符常数如: name1='TOME'、name2='MARY'、name3='JOHN'。
(3)日期(d)、时间(t)、日时(dt)常数如: d1='01JAN80'd、t1='9:25:19't、dt1='18JAN80:9:27:05'dt。
(4)16进制常数(略)２．SAS运算符(1)前缀算符与后缀算符前缀算符, 即正号或负号; 如: +Y; -25; -COS(30); +(X*Y); 后缀算符,即两个运算对象之间的运算符号, 如: 1+9; 4-2; 6<8。
(2)只含一个运算符的简单表达式(Ⅰ组)和含有多于一个运算符的复合表达式(Ⅱ组)Ⅰ组, 如: A+B; C-D; E*F; G/H; Ⅱ组, 如: 1-EXP(N/(N-1));100-LOG(N*(N+1));(3)操作运算的顺序求一个复合表达式的值时, 其操作运算的顺序和优先级遵从如下的规则(见表5.1):表5.1SAS的运算符及其在运算顺序上的优先级━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━优先级组别运算符号等价表示运算符号含义之说明━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━第0 组()括号第1 组**+-乘方, 正数, 负数^><<>NOT MIN MAX逻辑非, 最小, 最大第2 组*/乘, 除第3 组+-加, 减第4 组‖或||字串连接第5 组<<=LT LE小于, 小于等于=^=EQ NE等于, 不等于>=>GE GT大于等于, 大于IN等于一列元数中的某一个第6 组&AND逻辑与第7 组｜或|OR逻辑或━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━各组的计算顺序分别为: 第0组由内向外;其他各组均自左至右。
第4组和第7组都给出了两种运算符号, 这是因为不同的系统可能只认识其中的某一种5.2SAS函数简介SAS软件中共有13类147个SAS函数, 现将其中最常用者的用法作一扼要介绍。