sas基础知识
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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